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为了研究中心分级贫油低排放燃烧室的排放特性和排放预测方法,针对一个低排放头部方案,在单头部燃烧室试验件上,在不同的温度、压力、油气比、供油模式和分级比条件下,测量其排放性能。以Lefebvre排放经验预测公式为基础,采用经验分析方法拟合排放试验数据,归纳出适用于本头部方案的排放预测公式。表征预测好坏的判定系数R2在小工况下和大工况下分别为0.95和0.93,表明预测结果与试验结果符合度较好。小工况和大工况排放特性不同,对仅预燃级喷油的小工况工作模式,NO_x排放主要受化学恰当燃烧温度和预燃级局部当量比的影响;对预燃级和主燃级同时喷油的大工况工作模式,NO_x排放主要受燃烧区温度和主燃级燃油比例的影响。 相似文献
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冲压转子发动机是冲压发动机和燃气涡轮发动机的有机结合,其结构简单。冲压转子发动机燃烧室由于其内部受到强离心力场的作用,燃烧室火焰的稳定燃烧以及传播都会受其影响。为了得到离心力场对分级燃烧中两级联焰的影响规律,本文进行了试验研究工作。针对燃烧室在强离心条件下的燃烧特点,采用弯曲通道模拟气流的离心效应。在弯曲试验段上对预燃级和主燃级进行了联焰研究,试验在常温常压条件下进行,进口气流速度范围为10~70m/s。试验中考察了离心力、燃油分级比例以及主燃级燃油喷射初始角度对联焰的影响,试验结果初步验证了燃烧方案的可行性,为冲压转子发动机燃烧室的研究奠定了基础。 相似文献
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磁巴克豪森噪声(MBN)技术可用于定量评估铁磁材料的表面应力。当前MBN法应力评估技术存在特征量选取较难、定量预测模型复杂且对标定数据集的拟合精度较低的不足。提出一种数据驱动的非线性映射算法拟合MBN噪声和应力的关系,研究了基于小波包变换系数的时频特征替代统计特征量,减少了样本数据计算量。采用MBN噪声在小波包变换时-频域内的小波包变换系数作为特征向量,利用基于奇异值分解的数据降维算法降低特征向量的维数,将经过数据降维后的特征向量输入反向传播(BP)神经网络进行模型训练以建立预测模型。结果表明:采用基于奇异值分解的数据降维算法可降低模型的复杂度,利用降维后的小波包变换系数特征向量训练BP神经网络可实现铁磁材料表面应力的高精度预测。建立的表征方法有效解决了铁磁构件应力分布成像问题,在预防应力腐蚀、提高疲劳强度等损伤预警方面具有广阔的应用前景。 相似文献
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