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71.
为研究电流峰值点在几种影响因素下的变化规律,建立一种能够捕捉绳系电子发射与收集自洽平衡过程的新算法——电路空间耦合算法。为验证该方法的计算精度,以1.35kW霍尔推力器为等离子体源,在真空舱内开展绳系的电荷收集试验,在电路参数方面,计算精度约为12.8%,在场参数方面,计算精度约为3.6%。在此基础上,针对不同偏置电压、绳系长度以及绳系直径,对绳系的绳上电流分布、电势分布以及空间电势分布等参数进行数值计算。结果显示:电动力绳系的电流峰值点会随着偏置电压升高、绳系长度增加及绳系直径增大而发生比例上的向阳极端漂移,揭示了电子轨道运动限制的机制在各类壁面电荷输运机制中占优,导致电流峰值点漂移的产生。 相似文献
72.
为了获得弯曲/倾斜导叶对大展弦比低压涡轮气动性能的影响,通过求解基于耦合转捩SST湍流模型的雷诺平均N-S方程组,对GE-E3低压涡轮叶栅的进行了全三维粘性定常与非定常数值模拟。研究了弯曲/倾斜导叶对涡轮级效率的影响,分析了对导叶叶栅气动性能、导叶扩散因子与边界层发展的作用,以及对下游动叶气动性能和动叶吸力面流动特性的影响。结果表明,正弯导叶减小了二次流损失却带了更大的叶型损失,降低了涡轮级效率,而正倾斜改变了上下端壁的二次流损失分配,对总的叶型损失影响较小,在一定角度下能够改善大展弦比涡轮叶栅的气动性能。 相似文献
73.
74.
针对涡轮导叶宏观热力学响应,将化学气相沉积工艺2D编织SiCf /SiC陶瓷基复合材料完成拉伸试验并将该试件进行分
割,对分割后的试样进行断面电镜扫描,测量统计细观编织结构参数,建立考虑缺陷位置和形状的代表性体积单元模型。采用细
观有限元方法,应用该模型计算得到SiCf /SiC陶瓷基复合材料的宏观弹性常数。结果表明:面内拉伸模量预测值比试验值低
4.4%,剪切模量预测值比试验值高7.8%。结合陶瓷基复合材料涡轮导叶的加工工艺,建立了材料分布映射模型,对导叶典型特征
结构件在给定热载荷下的宏观响应进行预测。结果表明:涡轮导叶典型结构加热段尾缘第1主应变预测值比试验值低5.5%。 相似文献
75.
芯片级原子钟是一种体积小且功耗低的高精度时钟源,具有广泛的用途。针对这一特点,设计了基于GNSS的芯片级原子钟驾驭算法。以GNSS系统时作为参考,测量芯片级原子钟与GNSS系统时间的钟差,并对芯片级原子钟进行钟差建模,获取其特征参数。通过乒乓法计算出钟驾驭调整量,对芯片级原子钟进行控制,最终将芯片级原子钟驾驭到GNSS系统时间上。经过实验验证,在驾驭时间常数为100s的情况下,芯片级原子钟与GNSS系统时间的时钟同步误差在-7.5~7.5ns之间;1h频率准确度为5.8×10-13;平均时间为10000s时的频率稳定度为3×10-13。 相似文献
76.
基于叶片非接触式动应变重构理论,开展动应变重构不确定性量化方法研究。基于方差合成定理建立重构叶片动应变不确定性量化分析模型;以模拟转子叶片为研究对象,开展旋转叶片叶端定时试验,利用周向傅里叶算法获取不同叶端定时传感器布局下的测点振幅,通过最大熵方法拟合振幅分布概率密度函数,确定叶端定时测振的不确定性参数;结合Kriging代理模型和试验共振频率数据对叶片有限元模型进行修正,获取关键测点位移-应变转换因子,并获取考虑共振转速以及测点位置不确定性的转换因子不确定性参数;获取重构动应变的均值、标准不确定度和包含区间,与应变片测量数据作对比。结果表明,除5号叶片A测点外,测量动应变均位于重构动应变的95%置信度下的包含区间内,且所有叶片的应变片测点动应变重构误差不超过15%。 相似文献
77.
采用k-ε(RNG)与RSM湍流模型对处于方形建筑物不同位置污染源所排放污染物的扩散规律以及建筑物对流场的影响进行模拟,并且与相应的风洞试验结果进行了比较.流场分析结果表明:数值模拟能够较好地模拟建筑物前方迎风侧停滞回流、顶部回流以及后方空腔区等.浓度场分析结果表明:建筑物前方迎风侧以及顶部回流区污染物扩散的数值模拟结果与风洞试验结果基本相等,而在建筑物后方空腔区污染物的数值模拟结果略高于风洞试验结果.综合分析并与风洞试验结果相比较,RSM模型能够较好地模拟污染物浓度场以及建筑物周围流场的变化规律. 相似文献
78.
79.
一种地磁匹配制导适配性特征参数选取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了评价地磁场特征参数对适配性的影响程度,达到选取重要特征参数目的,提出了一种基于粗糙集理论的地磁匹配制导适配性特征参数选取方法.通过分析粗糙集理论的基本原理,确定了特征参数选取的试验步骤;选取了适配性评价中具有代表性的6种特征参数作为条件属性集,在选定的28块区域基于积相关算法(PROD)进行了匹配仿真试验,选取匹配概率作为决策属性集,针对粗糙集理论只使用于离散数据的特点,分别对条件属性集和决策属性集进行了离散化处理;然后根据确定的试验步骤,对选定区域进行了特征参数选取试验,得到了约简特征参数集合,通过数据分析发现:提出的特征参数选取方法在不需要任何先验信息的情况下提取了约简特征参数集合,有效地排除了冗余信息的干扰,达到了选取重要特征参数的目的. 相似文献
80.