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111.
112.
113.
为研究水雾对火箭射流压力脉动的抑制效果,以火箭在地下有限空间内发射为研究对象,采用平面波跨介质传播理论分析了水雾对压力脉动的抑制机理和效果。采用计算流体力学方法,考虑水滴破碎和蒸发作用,详细揭示了射流压力脉动与水雾的作用过程,并研究了水雾参数对压力脉动抑制效果的影响规律。数值结果表明,不同水滴直径的水雾对压力脉动有2种不同的抑制机理,当水雾的水滴直径大于0.7mm时,水雾对压力脉动的抑制效率随水滴直径增大而降低;当水滴直径小于0.7mm时,抑制效率受水滴直径变化的影响可以忽略;临界直径的值是压力脉动时间特性的函数。此外,水雾的浓度越高,水雾对射流压力脉动的抑制效果越好;压力脉动抑制效果与水雾层厚度之间呈类似抛物线关系,当水雾层厚度为0.3m时,传递系数不大于0.43,水雾对射流压力脉动有最优的抑制效果。 相似文献
114.
为了评估涡轮导叶的前缘喷淋射流对压力面多排气膜孔冷却特性的影响,在高亚声速风洞中进行了实验,获得了有无前缘喷淋射流时叶片表面的气膜冷却效率和传热系数。叶栅进口雷诺数(基于叶片弦长)范围为2.0×105~4.0×105,出口等熵马赫数为0.95,叶片前缘和压力面分别都包含6排圆形孔,质量流量比的范围分别为2.46%~4.57%和2.00%~3.71%。实验结果表明:在没有前缘喷淋射流时,压力面前半段的气膜冷却效率受质量流量比的影响较小,而后半段的气膜冷却效率随着质量流量比升高而增大。前缘喷淋射流使压力面多排气膜孔的冷却效率提高了20%~70%,并且使气膜冷却效率沿流向分布更均匀。不论是否有前缘喷淋射流,压力面的传热系数比都随质量流量比升高而增大,沿流向看,前缘喷淋射流提高了压力面前缘和尾缘区域的传热系数比而对压力面中间区域影响较小。 相似文献
115.
基于Petri网的UML状态迁移策略 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了统一建模语言(UML,Unified Modeling Language)状态图相关语义,阐述了Petri网基本特征和它所具有的建模事件并发、同步、冲突能力.为得到UML状态图无二义性的、可执行的和可验证的模型,在着色Petri网和层次化Petri网研究成果基础上,研究提出层次着色Petri网(HCPN,Hierarchical Colored Petri Net).HCPN中不同层的着色网CPN通过库所子网或变迁子网相关联.通过实例说明如何借助这些关联从HCPN中的CPN合并得到标注Petri网.标注Petri网可用于指导基于事件驱动的仿真过程,而标注Petri网转换得到的基本Petri网可用来进行特性分析,从而对所描述的UML状态图模型给出合理的评价,有利于建模系统的改进. 相似文献
116.
根据SOM网络原理,采用Voronoi向量改进了SOM网络算法,提高了其收敛速度和映射精度,实现了可视拓扑映射图。应用改进算法构建了军用飞机效费综合特性可视拓扑映射图评估模型,并对现代几种军用飞机效费综合特性进行了可视化综合评估。可视拓扑映射图可以直观地反映不同型号飞机的效费综合特性、参数相关特征、参数变化趋势,而且能对飞机效费综合特性相似性预测,从而为军用飞机效费综合特性分析提供了一种新的有效方法。 相似文献
117.
UML状态图的形式化建模及其分析 总被引:1,自引:1,他引:1
为解决状态图的建模问题,特别是带有复合状态的层次化状态图的建模问题,分析了UML状态图的结构特点和语义特征,构造了层次化着色Petri网HCPN.将复合状态的Petri网子网结构划分成输入/输出端口、状态迁移部分和历史状态部分.其中输入/输出端口分别用于完成子网进入弧的解析和离开的弧的汇总,状态迁移部分完成状态机子网内部状态变换,历史状态部分通过"记忆单元",完成复合状态的"记忆恢复"和"记忆刷新".基于所构造的HCPN结构,总结了状态图复合状态转入/转出迁移的语义和约束规则,阐述了复合状态的Petri网子网的相应描述方法和分析技术.最后针对状态图的安全性要求详细论述了历史状态完备性判定原则、父子层一致性判定原则和状态可达性判定原则的HCPN语义表示.研究成果对进一步开发自动化分析验证工具,优化复杂系统设计方案,提高软件质量具有重要的指导意义. 相似文献
118.
对GH4169高温合金板材超塑性及超塑成形进行了研究.研究结果表明:在典型的超塑成形应变速率范围(10-3~10-4)内,细晶GH4169合金在较宽的温度范围(920℃~980℃)内的延伸率都高于250%,最高延伸率可达513%,应变速率敏感性指数m值都大于0.3;合金在超塑过程中发生了晶粒动态长大,并且超塑变形后仍为等轴晶;利用超塑成形方法研制出了飞行器用GH4169合金燃气岐管,并通过了30MPa液压压力、保压10min的打压试验及20MPa、保压5min的气密试验. 相似文献
119.
120.
基于神经网络的空间桁架结构建模研究 总被引:1,自引:0,他引:1
空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点,为了研究空间桁架的主动控制方法,首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用,针对空间桁架结构的非线性动态特性,本文采用了修正的Elman递归网络进行了模型辨识,结果表明,带有自反馈增益修正的Elman网络能很好地反映桁架结构的真实情况,适用于非线性动态系统的模型辨识。 相似文献