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341.
采用新型基准流场的高超内收缩进气道试验研究简 总被引:2,自引:0,他引:2
由于新型变中心体基准流场具有压缩效率高、反射激波弱的优点,采用该基准流场设计了矩形转圆形内收缩进气道,在设计点马赫数Ma=6.0进行了风洞试验研究。试验中得到了进气道压缩面的沿程压力分布、隔离段出口皮托压分布等参数。通过和数值模拟对比分析,结果表明:进气道外压段的压力分布明显具有先增大后减小的特征,内压段的压力分布具有两级爬升的特点,且压升较小,流场结构较好。由于内压段流场激波强度弱,进气道总压恢复系数较高,达0.518,并产生了52倍的增压比,其抗反压能力在144倍以上。试验研究表明,采用新型变中心体基准流场能改善矩形转圆形内收缩进气道的内压段流场及隔离段流场,并能有效提高进气道的总压恢复系数。 相似文献
342.
聚铝碳硅烷(PACS)纤维预氧化过程是制备近化学计量比Si C(Al)纤维的关键步骤。而连续PACS纤维预氧化的氧含量控制是关键问题。采用实时测量设备对连续PACS纤维预氧化过程进行跟踪,用分段积分方法对PACS纤维进行非等温动力学模拟;利用实时测量数据用非线性优化方法求解,可以预测PACS纤维预氧化增重。本文在实验过程中,采用聚碳硅烷(PCS)纤维和PACS纤维进行对比研究。结果表明:在相同的预氧化条件下,两种纤维均在Si—H键反应程度为40%时出现凝胶点,反应后凝胶含量均达到100%,其氧含量分别为9.9wt%和14.7wt%;PACS纤维的Si—H键反应程度和增重均比PCS纤维低。利用实时增重数据,用Matlab的Lsqnonlin函数进行求解预氧化动力学方程,得到PACS的预氧化活化能为62.2 k J/mol,模型可准确的预测其预氧化过程中的增重率变化。 相似文献
343.
344.
针对强化学习策略由仿真环境向实际迁移困难的问题,以提高无人机采用无深度信息单目视觉时的行人规避能力为目标,提出一种基于异步深度神经网络结构的跨传感器迁移学习方法。首先,在仿真环境中仅使用虚拟单线激光雷达作为传感器,通过基于确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习方法,训练得到一个稳定的初级避障策略。其次,用单目摄像头和激光雷达同步采集现实环境中的视觉和深度数据集并逐帧绑定,使用上述初级避障策略对现实数据集进行自动标注,进而训练得到无需激光雷达数据的单目视觉避障策略,实现从虚拟激光雷达到现实单目视觉的跨传感器迁移学习。最后,引入YOLO v3-tiny网络与Resnet18网络组成异步深度神经网络结构,有效提高了存在行人场景下的避障性能。 相似文献
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347.
为了解决大空域、宽速域水平起降可重复使用飞行器的气动适应性问题,设计了一种满足高超声速巡航飞行性能的飞行器,为解决该种飞行器地面水平起飞和高速巡航飞行气动性能矛盾的问题,提出了两种变形布局方式——伸缩翼布局和翻转翼布局。通过数值手段比较分析了两种变形布局的低速气动特性,并通过风洞试验对其性能进行了验证。结果表明,在增加相同机翼面积时,伸缩翼在起飞状态增升效率为68%,同时阻力增加35%;翻转翼在起飞状态增升效率为42%,阻力增加15%;伸缩翼布局比翻转翼布局的起飞升力大16%,阻力大20%,伸缩翼布局具有明显的升力优势,说明亚声速状态增加机翼展弦比是增升的有效手段,但同时也带来阻力的增加;鸭翼具有显著的增升效果,起飞状态增升12.8%,同时阻力降低1.4%,纵向压心系数绝对值前移0.48%,有效缓解了起飞状态升力和纵向稳定性的问题。 相似文献
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349.
目前对引射过程的分析模型还比较简单并且不准确。为提高引射分析模型精度,从引射过程的物理机制出发,以速度差异导致的质量交换作为一、二次流掺混过程的控制因素,以一次流动量覆盖整个法向截面时的参数剖面计算引射效果,建立了引射过程分析方法,并采用数值模拟和试验结果对方法进行了验证。结果表明:一、二次流掺混过程的计算模型能反映横截面上参数的变化趋势;当一次流处于过膨胀状态和轻度欠膨胀状态时,本方法计算的引射系数偏差在4.56%以内;当一次流处于严重欠膨胀状态时,在利用特征线法对截面静压进行校正以后,偏差在6%以内;以上精度均优于传统的Fabri模型。本方法还能准确地获得引射系统的临界背压,因此更适用于RBCC发动机这种有背压的应用场景。 相似文献