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771.
针对Spalart-Allmaras(S-A)模型在角区分离计算中的问题,将无量纲的压力梯度引入其涡黏性输运方程的生成项,得到了改进的S-A模型.通过对两套含角区分离的低速压气机叶栅进行验证计算发现:与实验结果相比,原始S-A模型所得的分离区偏大,分离区内壁面压力偏低;而改进模型得到了与实验一致的分离区尺寸以及吸力面、压力面压力系数分布等结果.针对S-A模型涡黏性生成项和耗散项的分析表明:引入的无量纲压力梯度有效的识别了角区分离,在分离区内改变了涡黏性的生成、耗散关系,增大了涡黏性,从而缩小了计算所得分离区,同时在主流区保留了原始S-A模型的计算结果,进而带来了良好的改进效果. 相似文献
772.
基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法 总被引:1,自引:3,他引:1
利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP(back propagation)人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型. 相似文献
773.
774.
基于阶跃响应方法,结合刚性动网格技术,对飞行器的单独静、动导数的精细化数值计算进行了研究.以纵向为例,通过给物面施加恒定附加攻角,求解得到阶跃响应运动过程的非定常气动力,求导得到静导数.同样给物面施加恒定的俯仰角速度,并同时强迫物面平动以抵消俯仰转动产生的附加攻角影响,可由非定常气动力求导得到动导数值.分别利用NACA0012翼型和三维SACCON飞翼无人机进行了计算验证,各攻角下的静、动导数值与文献、试验结果吻合得很好,最大误差不超过5%.结论表明:基于阶跃响应的单独静、动导数直接模拟方法计算耗时仅为传统强迫振动方法的21%,效率相对较高,且可推广到横航向的动导数计算,为飞行器的稳定性研究提供参考. 相似文献
775.
为了校正窄角扇束工业CT扫描重建的固体火箭发动机图像中的条状伪影,分析了条状伪影的产生原因.针对条状伪影是由重排和数据对齐后固体火箭发动机投影数据的非光滑连续性引起的,提出了条状伪影校正的两种算法.两种算法均以中间平移步数的投影数据为基准进行投影数据的重排,一种将重排和数据对齐过程分开处理;另一种将重排和数据对齐过程合并处理.为了验证两种条状伪影校正算法的有效性,采用窄角扇束工业CT对某型固体火箭发动机进行3种不同扫描步长的扫描和重建.结果表明重排和数据对齐过程分开处理的校正算法只有在小步长扫描的情况下重建效果较好,条状伪影较少;而重排和数据对齐过程合并处理的校正算法在3种不同的扫描步长下图像重建质量均较好,条状伪影较少. 相似文献
776.
地面测控设备在执行测控任务前,需要对和差接收通道的相位差进行标校(简称校相),以满足测角分系统的目标自跟踪要求.针对因标校设备故障而无法进行校相的问题,通过使用数理统计的多元回归分析方法,对积累的历史标校数据进行分析,确定了设备工作的环境温度对跟踪接收机移相值有显著影响.在此基础上,利用滑动窗口多项式拟合方法得到拟合移相值,并与最近一次的标校移相值进行时变加权,可以得到基于历史标校数据的移相值预测方法.仿真试验表明该方法具有较好的预测精度,可将预测移相值作为跟踪接收机参数,提高测控设备应急测控能力. 相似文献
777.
778.
779.
为了建立航空燃料的喷雾模型,用于高保真液雾燃烧数值模拟,提出了基于人工神经网络混合模型的煤基喷气燃料代用组分构建方法.基于这一构建方法,重点针对煤基喷气燃料的雾化特性,利用多组分混合燃料的理化性质数据库对神经网络进行训练,获得了混合燃料理化性质隐式预测模型,结合随机投点优化方法,构建出能够很好地模拟煤基喷气燃料目标理化性质的代用组分.结果表明:该代用组分包含了5种碳氢化合物成分,摩尔分数为11.46%正癸烷、23.29%正十二烷、49.87%正十四烷、6.66%异辛烷和8.72%甲基环己烷.通过雾化特性实验,验证了代用组分对真实燃料雾化性能的模拟效果.该代用组分构建方法可以较好地解决混合燃料模拟过程中的非线性问题,通过改变目标理化性质可构建出相应代用组分. 相似文献
780.
为了预测紊流激励条件下机翼的颤振边界,基于自然激励技术提取紊流响应的自由衰减信号,采用矩阵束方法识别模态参数,最后通过Z-W(Zimmerman-Weissenburger)方法计算稳定性判据,拟合判据变化曲线并外推颤振边界.对平板机翼模型进行了数值仿真分析,对单独机翼模型风洞颤振试验数据进行了计算.结果表明:采用自然激励技术与矩阵束方法能够较准确地识别紊流激励响应的模态参数,频率识别误差小于6%,阻尼比识别误差小于30%,结合Z-W方法能够在较低风速较早地预测颤振边界,有助于提高试验的安全性. 相似文献