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为研究不同喷孔结构的燃气射流在受限液体工质空间的扩展特性,采用VOF(Volume of fluids)模型分别对圆柱形充液室中圆形射流和矩形射流扩展过程进行气水耦合数值求解。考虑了燃气可压缩性、流体粘性和热量交换因素对射流扩展特性的影响。通过数值模拟,获得圆形射流扩展形态及轴向速度计算值,与实验结果吻合较好。在此基础上,进一步对比分析了矩形射流和圆形射流的扩展特性,获得射流场中密度、压力、温度和速度的分布图以及涡的演化过程。计算结果表明:燃气自喷孔喷出,由于出口处压力较大,高温燃气继续膨胀产生膨胀波,膨胀波在气液界面反射形成压缩波,圆形射流的膨胀波和压缩波均比矩形射流强。燃气射流扩展过程中,由于周围液体惯性效应,气液卷吸掺混效应以及膨胀压缩波作用,圆形射流的压力场和温度场分布较矩形射流更加复杂,同时刻的圆形射流轴向扩展速度也比矩形射流小。从速度云图发现矩形射流的速度核心区比圆形射流速度核心区要短;同时从圆形射流和矩形射流不同截面流向速度分布图发现流向速度峰值均发生了偏移,但矩形射流发生偏移的区间更长,偏离距离更远。 相似文献
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提出了一种端壁组合射流技术以控制进口马赫数0.67的高速扩压叶栅端区流动。通过前缘射流旋涡可以增强端壁附面层与主流间的流体交换,阻碍横向二次流动,减小角区低能流体堆积;而采用角区射流注入能量能够进一步减弱吸力面侧流动分离。以上组合控制方法可较单独采用前缘或角区射流更有效减小栅内损失,提高其气动性能。当角区射流位于近吸力面侧的分离起始位置附近时,其改善栅内流动的效果最佳;远离吸力面的端壁射流则可抑制端区低能流体横向迁移及其与分离区流体间的相互作用,但其减小损失的效果弱于近吸力面侧的射流。随着射流总压比的增加,组合射流减小损失的效果先增加后减小;过大的总压比会加剧射流与来流间的掺混损失,使得叶栅气动性能恶化。当射流总压比为1.2时,损失减小最大可达12.6%,而射流流量仅相当于叶栅进口流量的0.64%。 相似文献
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为解决发动机点火包线小于飞行包线的实际问题,提供等离子体点火技术在航空发动机中的工程应用新思路,论文设计了一种预燃式等离子体射流点火器,实验研究了放电特性和射流特性。结果表明,预燃式等离子体射流点火器与空气等离子体射流点火器相比,在提升射流能量降低电源功率方面有着较大的优势,电流相同时通入甲烷在较大流量时可减小驱动电源功率,总流量为44L/min时,减幅可达14.99%;同时预燃式等离子体射流较空气等离子体射流稳定,且射流长度增加,扩大了点火面积,有利于点火。 相似文献
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流场可压缩性对涡相互作用影响的数值研究 总被引:1,自引:1,他引:0
涡相互作用作为冲压发动机喷注装置的典型抽象流动现象,研究其可压缩性影响对于认识包含化学反应的真实燃料喷射场具有一定基础理论价值。基于经过数值验证的可压缩Navier-Stokes算法与压力泊松方程初始条件设置方法研究流场可压缩性对涡相互作用演化过程的影响。结果表明,以较高涡旋马赫数表征的可压缩性在改变涡对形态的同时,具有延缓涡旋相互靠近,迟滞融合进程的作用。关于涡对系统开始融合的临界条件,可压缩相互作用开始的临界展弦比与无量纲时间相比于低速涡对明显提高。为在无量纲时间意义下统一不同马赫数涡对相互作用的进程,从涡心密度随时间变化规律出发在不可压涡对特征时间的基础上,初步构建了考虑可压缩性的时间尺度修正关系。 相似文献
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为提高光波纳米推力器在轨应用的可行性,针对与其匹配的颗粒供应技术和光聚积技术进行研究。提出整个推进系统的设计思路,通过建立理论计算和数值计算模型,分析颗粒供应技术和光聚积技术的各项核心结构参数的设计方法。计算结果表明:颗粒供应装置的正负电极内径之比(W/D)会影响正负电荷产生的总量之比,在W/D=300/322附近时,正负电荷比例接近1:1。静电诱导电压为9 V,当中和通道长度大于37.5mm时,正负颗粒可以视为完全中和。光聚积设计思路可令聚积球对光能的利用率在32.8%左右。两种相关技术的装置与推力器在结构上能够对接、在性能上可以匹配,从理论上表明了两种支撑技术的可行性。 相似文献
58.
针对三维叶片时域流固耦合振动响应计算普遍耗时的问题,采用一种假设整体结构的模态位移,求解固体时域响应和实现高效网格变形,发展了一种3维时域流固耦合分析的整体弹性结构方法,并应用于压气机叶片0°和180°相位角的气动稳定性分析中。结果表明,所发展方法的计算结果与传统双向时域算法和文献的结果较为吻合,而计算效率相比于传统算法显著提升;在所分析的两个相位角下,叶片振动的气动阻尼均随流量减小先增大后降低,相比于0°相位角,180°下叶片的气动稳定性大幅提高,表明该方法能有效应用于叶片的工程流固耦合研究。 相似文献
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利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)高光谱影像(Hyper-spectral Imaging, HSI)和激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络(SSF-C-DBCNN)。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。 相似文献
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