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141.
针对典型跨声速高压涡轮叶型平面叶栅吸力面单排孔气膜冷却,采用数值模拟方法,比较分析了加入气膜冷却前后流场变化。结果表明,由于二次流动的影响,加入气膜冷却以后吸力面后部接近下壁面处没有受到冷气保护而直接暴露于主流高温燃气,在实际高压涡轮中将极大的降低叶片寿命。没有气膜冷却情况下,吸力面接近下壁面处边界层仍有可能因受到二次流动的影响发生转捩;加入气膜冷却情况下,气膜孔中心位置下游边界层由于射流和主流的相互作用将转变为湍流边界层,而由于孔间距的影响,只有射流和主流充分掺混以后才能影响到整个叶片的范围。 相似文献
142.
连续旋转爆震波细致结构及自持机理 总被引:1,自引:13,他引:1
基于化学非平衡流解耦方法和详细化学反应机理,在0.1mm的网格尺度下对连续旋转爆震波内流场和爆震波平掠惰性气体界面的传播过程进行了数值模拟。详细分析了连续旋转爆震波的空间结构,由于在出口侧无几何约束,受一系列稀疏波的影响,旋转爆震波强度受到不同程度的削弱,形状也发生了相应的变化。爆震波平掠惰性气体界面时的流场分布与连续旋转爆震波结构极为类似,对比研究了波前可燃气体层高度对爆震波结构和传播过程的影响,当爆震波高度较小时,其抵御惰性气体侧稀疏波衰减的能力弱,波阵面严重变形,爆震波解耦。若爆震波要稳定自持传播,其必须要达到一定的临界高度来抵御稀疏波的影响。 相似文献
143.
针对多旋转关节空间太阳能电站(Space Solar Power Station, SSPS),提出一种环形拓扑的电力系统架构。基于功率分层准则对SSPS电力拓扑架构进行设计,提出U1~U7共7个层级、母线电压5000V、功率等级为MW的太阳能电站电力系统。针对分层架构中多太阳电池阵子阵并联(U6层),提出分层功率平衡统一控制策略,对MPPT控制、MPPT控制+稳定直流母线电压混合控制、MPPT算法+下垂稳定直流母线电压混合控制三种控制方法开展仿真分析。结果表明,提出的基于虚拟阻抗的下垂控制策略可以有效调节、分配功率,解决了空间发电站母线电压无法稳定的问题。 相似文献
144.
直线模拟加载系统是一种用于在实验室条件下模拟承载对象工作时所受直线负载力的半实物仿真系统,可用于模拟各类飞行器关键部件在工作过程中所受的气体阻力载荷。针对目前常用的机械式、电液式和电动式直线模拟加载系统,分析其基本加载原理和研究进展,结合自行研制的电动式直线模拟加载系统进行了深入探讨。针对多余力抑制方法的关键问题,详细论述了直线负载模拟器的结构补偿方法和控制策略。最后,展望了直线模拟加载系统的发展趋势,归纳了电动式直线模拟加载系统的高精度、大载荷发展方向。 相似文献
145.
147.
针对吸气式高速飞行器的大气层内爬升和巡航飞行段,进行了在线轨迹优化设计。与传统的爬升段结合定高定速巡航轨迹形式不同,采用优化的方法得到的轨迹能够保证性能指标的最优性。首先,将轨迹优化问题建模为非线性最优控制问题,控制量包括攻角、倾侧角以及燃油当量比。然后,对问题的非线性进行了处理,将变量进行离散化,得到凸优化问题。分析了飞行器的气动和推力特性,设计了优化变量的初始参考。最后,设计算法的外环迭代策略,将每一次求得的解作为参考轨迹进行下一次迭代计算。数值仿真结果表明,该方法能够解决吸气式高速飞行器爬升巡航段轨迹优化问题,并且求解时间满足在线轨迹优化要求。 相似文献
148.
149.
基于推力器的组合航天器质量特性辨识方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
组合航天器的质量特性辨识对提高其姿态轨道控制的精度和快速性有至关重要的作用。对基于推力器的总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识进行了研究。基于推力作用下的平动方程可得到质心位置和总质量的耦合辨识方程,基于转动方程可得到转动惯量和质心位置的耦合辨识方程,通过对角速度和线加速度进行多次采样,利用最小二乘法求解这2类辨识方程可完成总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识。基于上述辨识原理,提出一种闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,通过设计合适的推力器工作策略,实现总质量、质心位置和惯量矩阵的解耦辨识,并采用一种不依赖于转动惯量的控制算法,使组合航天器的姿态在辨识结束后恢复到稳定状态。仿真表明,采用闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,可保证组合航天器在推力器激励后的姿态稳定性。在仿真采用的动力学干扰、推力器误差和敏感器误差下,总质量、质心位置和惯量矩阵的辨识精度可达到10-3量级。 相似文献
150.
基于改进MCMC的波束内目标与诱饵联合参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
波束内目标与诱饵的参数估计是导引头正确实现目标分选、完成波束指向调整与精确跟踪的必要条件。目标与诱饵的“紧密接近”导致接收回波混叠,使得常规参数测量与估计方法失效。基于实际采样处理中目标回波能量会“溢出”到相邻匹配滤波采样点这一信号模型,通过贝叶斯原理从观测的条件似然以及未知参数的先验分布获取待估计参数的后验概率分布,采用Markov Chain Monte Carlo (MCMC)方法中的Metropolis-Hastings (M-H)抽样算法联合估计目标与诱饵的相关参数,并根据拖曳式诱饵干扰对抗的特点对M-H抽样进行了改进。各种典型干扰条件及动态攻击场景下的仿真试验表明了本文方法的有效性。
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