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湍流控制屏(TCS)是航空发动机风扇噪声试验必备的试验设施。由于湍流控制屏的作用,风扇前传噪声向远场传播时会产生传递损失。通过对湍流控制屏的声学校准,可以获取湍流控制屏的声学修正量,从而实现对风扇前传噪声的修正。本文结合实际工程应用条件,分析了湍流控制屏重复安装的位置精度、校准声源重复性、稳定性、校准声源位置偏差、温湿度修正等因素对湍流控制屏声学修正量精度的影响;结合上述影响因素,对湍流控制屏160 Hz~40 kHz的声学修正量的特征进行分析,总结工程应用中湍流控制屏高精度声学校准的注意事项,提出湍流控制屏的声学校准应包含测量不确定度。 相似文献
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附面层边缘通常取在速度达到主流速度0.99倍的位置,而复杂流场中主流流动往往并不均匀,给附面层边缘的准确识别造成了困难。为解决此问题,提出了用"参考主流"代替实际主流识别附面层边缘的方法:通过零剪切力滑移壁面边界条件下数值模拟得到不受附面层干扰的参考主流,在根据附面层定义确定附面层边缘时以该参考主流中的速度代替实际的主流速度。通过斜楔压缩和弯曲压缩两个超声速压缩流场对该识别方法进行了验证,所得到的斜楔压缩出口截面上附面层厚度与采用实际主流速度判断得到的厚度相对误差仅4.1%。根据该方法的识别结果对弯曲压缩型面设计进行附面层修正后,弯曲激波高度与无黏设计值之间的误差从修正前的2.0%降低至0.3%,压缩面末端压力的相对误差从修正前的6.6%降低至2.3%。该方法避免了指定主流速度的主观性,识别结果较为准确。 相似文献
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针对多尺度散布熵(MDE)在粗粒化过程中易发生信息丢失、产生虚假信息,难以全面提取轴承故障信息的问题,提出了基于改进的精细复合多尺度归一化散布熵(IRCMNDE)和最近邻凸包分类(NNCHC)的滚动轴承故障诊断方法。引入精细复合多尺度散布熵(RCMDE),将其粗粒化过程中平均值替换为最大值来表示数据段信息,以克服传统粗粒化过程的不足并突出故障特征。通过归一化操作减弱熵值计算时不同参数选择导致的熵值波动幅度,得到IRCMNDE。将IRCMNDE作为故障特征,使用NNCHC分类器对故障特征进行分类。经实验验证,该方法可达到98.98%的故障识别准确率,相比基于MDE(故障识别准确率为95.99%)和RCMDE(故障识别准确率为97.60%)的方法,能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,提高承故障分类的准确性。 相似文献
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