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叶型偏差对涡轮性能影响的非定常数值模拟研究 总被引:1,自引:0,他引:1
叶型的加工和装配误差难以避免,这将对涡轮的气动性能产生一定的影响。采用定常和非定常数值模拟结合整机实验的方法,研究了叶型偏差对涡轮气动性能及内部非定常流动细节的影响,并比较了定常和非定常计算结果的差别。研究结果表明:在整个工作范围内,叶型偏差都会造成涡轮性能的明显下降,通道涡和泄漏流的发展、前缘吸力峰的强度、激波的形态和强度等流动结构以及叶排间的非定常相互作用都会随叶型的变化而显著改变,而非定常数值模拟对涡轮气动性能和流动结构受叶型偏差影响的捕捉更为准确。 相似文献
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为了研究高负荷低压涡轮边界层的非定常转捩过程及雷诺数对尾迹边界层相互作用机制的影响,采用热线和表面热膜测试技术在高负荷叶栅实验台上对吸力面边界层的非定常时空演化进行了实验测试。结果表明:高负荷叶型的吸力面边界层在没有来流尾迹作用的情况下会不可避免地发生分离。分离剪切层中的K-H无粘不稳定机制主导了失稳转捩过程;来流尾迹的逆射流会与边界层相互作用,产生卷起涡结构,从而促进分离剪切层的转捩过程。边界层的分离被转捩产生的湍流条带及其后的寂静区抑制;随着雷诺数降低,分离点向上游移动11.4%吸力面弧长,分离泡的流向和法向范围扩大,尾迹引起的卷起涡结构尺度也随之变大。雷诺数通过改变分离剪切层的状态对转捩机制产生影响。 相似文献
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眼动跟踪技术在航空领域极具潜力,其作为关键的信息获取和人机交互手段,可用于精确的目标瞄准、飞行员状态监测,对飞行安全和作战精准意义重大。而瞳孔中心检测作为核心技术,决定了眼动追踪系统的鲁棒性和准确性,本文提出一种基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测算法,模拟人类视觉系统的多任务辅助学习特性,引入多任务模块,实现从粗到精的瞳孔中心检测,并通过试验验证了本文方法的有效性和先进性,从而提高了眼动跟踪的精度和准确性,为航空领域的各项任务和操作提供了更精确、高效和安全的手段。 相似文献
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因不受作业空间的限制,月球表层采样机具设计形式多样,为建模分析带来较大难度。为避免不同结构机具分析时重复建模,建立了一种模块化的月球表层采样力学模型。该模型将复杂的采样机具拆分成若干个基本面单元,基于朗肯土压力理论、最大抗剪强度理论和地基极限承载力理论对面单元在采样过程中的受力进行分析,组合各个面单元所受到的力获得复杂机具的力学模型。基于不同机具形式与贯入角度的模拟月壤贯入试验,对理论模型进行了试验验证,通过引入月壤密度沿深度的影响修正公式,将理论模型的误差率降低至8.2%。结果证明该力学模型和模块化理论可行,为后期月球表层采样机具的设计研发提供了参考。 相似文献