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921.
等离子体助燃是一种新型的强化燃烧技术,近年来受到国内外学者的广泛关注。本文开创性地研制了基于旋转滑动弧等离子体的强化燃烧头部,建立了某型航空发动机三头部燃烧室实验件的等离子体助燃实验平台,验证了该等离子体强化燃烧技术应用于型号发动机燃烧室的可行性。实验研究等离子体助燃在不同余气系数和不同输入电压条件下对平均出口温度、燃烧效率、温度分布系数以及熄火边界的影响。实验结果表明,与正常燃烧相比,施加等离子体助燃后的燃烧效率有明显的提高,在输入电压为U0=240V,余气系数为 α=0.8时,等离子体助燃的燃烧效率提高3.24%。实施等离子体助燃后,燃烧室出口温度分布场分布得到明显的改善,在富油工况α=0.8,出口温度分布系数减少39.8%。等离子体助燃输入电压越高熄火边界扩展程度越明显,相比于正常工况条件下,等离子体助燃U0=240V的熄火边界扩宽了7.34%。 相似文献
922.
工业机器人正逐步应用于大型复杂构件的制造与装配领域,其加工稳定性是实现大型复杂构件高精、高效、高质量加工的基础,颤振抑制是实现机器人稳定加工的重要途径。与数控机床单一颤振类型不同,机器人加工颤振主要由再生型颤振和振型耦合型颤振构成,二者共同作用加剧了稳定性解析的复杂度。国内外学者在机器人加工颤振形成机理、颤振预测与控制等方面开展了理论与实验研究,并取得了诸多成果,但研究仍处于起步阶段。目前,机器人加工颤振产生机理尚不明确、稳定性理论解析方法尚不全面、颤振控制技术尚不成熟,工程应用尚未普及,加工稳定性研究的深度和广度仍有较大提升空间。为此,从机器人加工颤振机理、颤振规避方法、颤振抑制方法及加工稳定性应用案例分析4个方面对国内外文献进行了全面总结,并提出后续发展方向,可为大型复杂构件机器人加工稳定性的研究提供指导。 相似文献
923.
探鸟雷达已成为机场鸟击防范中重要的鸟情观测工具。首先,在介绍探鸟雷达技术起源的基础上,分析了目标回波幅度、飞行速度、飞行高度、轨迹特征、微动特征等飞鸟目标特性。然后,介绍了Merlin雷达、Accipiter雷达、Robin雷达以及Aveillant雷达等四种典型的机场探鸟雷达系统及国内的探鸟雷达技术研究现状,并分析了天线、雷达波形、目标检测与跟踪、目标识别与分类等雷达关键技术,进而对典型探鸟雷达系统的性能指标做对比分析。最后,从雷达与光电技术融合、探鸟与驱鸟联动、鸟情信息分析等方面讨论了探鸟雷达的应用情况,并做出结论与展望。 相似文献
924.
声爆预测技术是研制新一代环保型超声速民机的关键技术之一。针对当前基于广义Burgers方程的声爆远场传播模型的数值求解格式精度较低的情况,开展了高阶格式离散方法研究。通过分析该模型中各效应项的物理性质,应用合适的高阶精度格式对各项分别进行离散求解,并采用经典几何声学射线法计算声爆传播路径,实现了对地面声爆波形的精准预测。通过对美国F-5E机型的声爆飞行试验和第二届国际声爆预测研讨会的典型算例进行数值模拟,验证了本文高阶离散方法的可靠性。进一步的结果分析表明,采用高阶离散格式的预测方法相比传统二阶精度预测方法具有明显的低耗散特性,在同等网格数目上可获得更高分辨率的计算结果,且其网格收敛性远优于传统二阶精度格式,同时在计算效率上也有一定优势;在Burgers方程的各效应项中,非线性项的影响更为明显,因而采用高阶离散格式时其优势更为突出;热黏性吸收项对数值结果影响较小,采用高阶离散格式对计算精度的提升效果也不明显,实际计算中仍可以采用传统离散格式,甚至忽略该项的贡献。 相似文献
925.
未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展,高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求,只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题,提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念,利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段,并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测,以对飞行器设计、运行等数据进行更新,使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论,并给出了未来发展方向以供参考。 相似文献
926.
为研究锦纶材料在长寿命在轨航天器中的环境适应性,提出了锦纶材料在空间环境使用的空间环境适应性评价指标,设计并实施了空间环境适应性评价试验。试验结果表明,锦纶材料在燃烧性能、逸出有害气体、真空质损和可凝挥发物、抗菌防霉、耐受交变温度、电离辐射中表现出友好的环境适应性。锦纶材料在受到空间环境中原子氧、紫外辐射作用时断裂强力明显下降,且原子氧与紫外辐照协同效果对锦纶材料的力学性能破坏具有加强效果。锦纶材料可作为空间舱内环境长期使用材料,在舱外环境使用时,需要特别考虑其力学特性受到原子氧、紫外辐照的影响。 相似文献
927.
928.
929.
930.
近年来,卷积神经网络(CNN)已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性,已被认为是最有前途的CNN硬件加速器,但是受FPGA计算能力、存储资源的限制,基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先,研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程;然后,通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法,优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右,相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究,证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度,并改善在FPGA运行CNN的性能。 相似文献