双股同轴中心旋流突扩燃烧室热态试验研究

本文对双股同轴中心旋流突扩燃烧室进行了热态试验.在较宽的α变化范围内,得到了高的燃烧效率,同时伴随着一定的压力损失.中心回流区嵌套的流场结构,有助于产生较高的燃烧效率.     

双管头部进气旋流-突扩燃烧室冷态流场研究

本文对双管头部进气旋流-突扩燃烧室模型进行了冷态流场试验研究,以探索进气方式(全旋型或部分旋型)、旋流强度(旋流数S或旋流角(?))、旋流室出口扩张角2α、旋流室长径比l/d、内通道相对面积F等参数对燃烧室流场结构的影响规律.结果表明,适当选择燃烧室结构参数可以在燃烧室中形成稳定的中心回流区和头部旋涡回流区.当(?)=45°、α=15°、l/d=1.3、F=0.41时,除了形成旋流室回流区外,在其尾部还形成了一个较大的、切向分速较低的中心回流区,两者“联串”在一起.部分旋的中心回流区长度与相同旋流角全旋进气时的回流区长度几乎相等,但总压损失却降低63.4%.     

整体式液体冲压发动机

整体式冲压发动机是将固体助推火箭与巡航用液体燃料冲压发动机组合成为一个整体的新型动力装置,它是超声速、小体积、中远程导弹动力系统的最佳选择.整体式冲压发动机的出现将冲压发动机的应用推向一个新阶段,引起世界各国的广泛重视.近几年我国在整体式冲压发动机很多关键技术的研究上有所突破.液体冲压发动机和助推火箭共用一个燃烧室,使燃烧室中无法安装专门的机械式火焰稳定器和空气冷却衬筒,这为解决燃烧室的点火起动问题、振动问题及热防护问题带来了很大的困难.试验表明:冲压发动机的点火起动问题有多种解决方案,其中火焰稳定性准则的满足是点火起动的重要条件;燃烧室的进口流场,燃油浓度分布等对振动有很大的影响;计算表明,冲压发动机在飞行状态时,流经燃烧室壳体外表面的高速气流的冷却作用可大大降低燃烧室壳体的温度,在相同的冷却效果下,可降低对热防护层的要求.     

双调变推力液体火箭发动机的关机

在分析了喷注器整体针阀及调节杠杆的受力情况后,针对整体针阀的弊端提出利用推进剂液压力为关机驱动力的双针阀喷注器,有效地解决了双调变推力液体火箭发动机的关机。试验证明起动关机和动态响应迅速,关机后两组元均能可靠断流。     

基于深度学习驱动的L型定向热疏导机理

碳/碳（C/C）复合材料具有热导率大、比强度高、耐烧蚀和耐冲刷等优异特性,被广泛应用于飞行器的热防护系统中,其有效导热系数对于实际应用而言是重要的热物理性质,尽管可以通过有效介质理论、对热扩散方程直接求解和玻尔兹曼输运方程等传统方法计算C/C复合材料有效导热系数,但这些数值方法通常十分耗时。本文引入深度学习方法,将格子玻尔兹曼（LBM）的三维格子模型作为三维卷积神经网络（3D-CNN）微观结构,不仅解决了三维微观结构模型难以捕获的问题,还便于实现数值计算模型和CNN模型的同步简化,利用3D-CNN快速精准地预测三维三相C/C复合结构的有效导热系数,基于此对内置L型高导热碳纤维丝的定向热疏C/C复合结构的有效导热系数进行快速预测和研究。研究表明,CNN模型在LBM传热计算上表现出强大的学习能力,但在测试样本结构孔隙率过分超出训练集时预测误差将大幅增加,且当孔隙率变化范围从30%~35%变化到55%~60%时,CNN模型"内插"预测的相对误差较模型"外推"降低了0.93%~30.72%。在C/C复合结构中内置L型高导热碳纤维丝可以将高温区域的热量沿纤维方向定向疏导至低温区域。     

共固化成型复合材料加筋壁板的固化变形仿真技术研究

针对共固化成型的复合材料加筋壁板,建立了固化变形模拟计算流程,并开展了T800碳纤维/环氧树脂复合材料工形加筋壁板的固化变形预测,数值预测结果与试验测试结果吻合较好,验证了计算方法的合理性;基于模拟计算,进一步分析了温度工艺参数包括升/降温速率、保温时间等以及结构尺寸参数包括长桁宽度、高度和圆角半径等对加筋壁板固化变形...     

热力机械复合式除冰系统能耗分析

介绍了热力机械复合式除冰系统的组成。通过建立模型,计算分析了热力机械复合式除冰系统的除冰能耗,并与传统电加热除冰系统能耗进行比较。结果表明,热力机械复合式除冰系统能量消耗低,除冰效率高,可以覆盖更大的结冰防护区域,满足严酷结冰安全飞行的需求。     

多重化双向Buck/Boost变换器控制策略仿真研究

多重化双向Buck/Boost变换器常作为能量交换接口用于储能系统中。采用基本建模法对三重化双向Buck/Boost变换器建立交流小信号模型,基于变换器的开环特性,设计了电压、电流补偿网络,在此基础上提出一种新的基于前馈校正的复合双闭环控制策略。为验证所提控制策略的正确性进行了MATLAB仿真研究。仿真结果表明:该控制策略可为三重化双向Buck/Boost变换器提供良好的动、稳态性能,同时对大范围的负载变化等扰动均具有很好的鲁棒性。     

基于深度学习的非定常周期性流动预测方法

为了克服传统CFD计算需要耗费大量的计算时间与成本的缺陷,提出了一种基于深度学习的非定常周期性流场的预测框架,可以实时生成给定状态的高可信度的流场结果。将条件生成对抗网络与卷积神经网络相结合,改进条件生成对抗网络对生成样本的约束方法,建立了基于深度学习策略采用改进的回归生成对抗网络模型,并与常规的条件生成对抗网络模型的预测结果进行对比。研究表明,基于改进的回归生成对抗网络的深度学习策略能准确预测出指定时刻的流场变量,且总时长比CFD数值模拟减少至少1个量级。     

商用飞机燃油控制开关及火警提示灯设计浅析

商用飞机燃油控制开关用来控制进入发动机燃烧室的燃油,是操纵发动机的核心器件。某些型号的燃油控制开关集成有火警提示灯,主要作用是在发动机发生火情时,点亮提示灯直观提醒机组人员利用燃油控制开关进行断油操作。针对目前航线上现役机型及正在研制的商用机型进行分析,对燃油控制开关的外形结构及火警提示灯的设计、功能及逻辑设计进行初步探索。