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161.
电脉冲除冰系统的建模与计算分析 总被引:4,自引:0,他引:4
电脉冲除冰系统是上世纪80年代以来新兴的飞机用电动-机械式除冰技术,国内关于该方面的研究起步较晚,文中在阐述了电脉冲除冰研究重要性和研究方法后,首先对电容充放电电路进行了分析与设计计算,接着给出电动力学模型,并计算了系统中感兴趣的关键参数,对计算结果进行处理后得到了能够指导设计的重要参数间的关系图,结合工程实例给予了分析与评价,提出了下一步研究解决的问题。 相似文献
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将预处理引入到ALE格式的非定常可压缩N-S方程中,发展了一种能有效模拟含运动边界的三维非定常全速流场的数值方法.控制方程在非结构动态网格上用双时间步推进并用隐式、LU-SGS迭代求解;提出了一种特征变量的边界条件以适合预处理后的特征系统.几个典型算例的结果表明,预处理方法将可压缩流方法的计算能力拓展到了低马赫数范围,有效地提高了收敛速度和计算精度. 相似文献
166.
高频近似算法的误差比抛物方程(PE)大,叠加PE计算不能反映同频干扰,对流层电波传播计算域内存在不同的电波传播机制。文章提出了域分解双模式PE,将计算域分解为海洋或地形上的阻抗边界域和空间传播域,分别采用DMFT和SSFT求解。交叠区域实现了电波在两域间的互相传播,并避免了边界截断产生反射。与功率叠加PE相比,反映了多源电波间的矢量叠加,并降低了一半的计算量。在标准大气单源、蒸发波导双源条件下的数值试验验证了方法的正确性和有效性。 相似文献
167.
提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值. 相似文献
168.
复合材料副翼典型结构件的VARI工艺模拟及试验验证 总被引:1,自引:0,他引:1
在复合材料液体成型工艺过程中,通过计算机软件的模拟研究,可以预先判断树脂在增强体中的流动形式和获得树脂的注模时间以及注模压力,进而为实际成型工艺提供参考设计。本文利用PAM-RTM模拟软件对复合材料副翼典型结构件的树脂流动过程进行了模拟计算。根据达西定律推导出树脂在增强纤维中一维流动渗透率计算公式,分别对增强纤维、缝线纤维进行了渗透率测试,在此基础上对渗透率数值进行了修正。利用渗透率修正值采用不同的流道设计方案对树脂注模过程进行了模拟研究,根据模拟结果最终选择合理的注射方式和流道布局。对所选方案进行了工艺试验验证,并对结构件进行了超声无损检测。结果显示:理论充模时间和试验充模时间基本一致,结构件没有内部缺陷,树脂填充完全,模拟工艺计算有效。 相似文献
169.
采用壁面马赫数呈线性分布的曲面压缩系统改进参考侧压式进气道的顶板,得到弯曲激波压缩侧压式进气道,并与参考侧压式进气道进行了比较.数值研究结果表明:设计状态无黏时曲面压缩顶板壁面马赫数分布与给定的马赫数分布基本一致,并且有黏时其壁面压力分布也与二维曲面的基本相同;同参考侧压式进气道相比,顶板采用曲面压缩能够一定程度地改善壁面压力分布,使其末端压力梯度变化平缓;并且非设计状态下的性能也得到有效地改善,特别是来流马赫数为4时,其流量系数提高6.0%、达到0.799,喉道截面总压恢复系数提高1.9%;来流马赫数为5时,其流量系数提高5.2%、达到0.909,喉道截面总压恢复系数提高3.2%.随着攻角增大,该进气道流量捕获能力增强、隔离段出口截面流场畸变减小,但喉道截面总压恢复系数下降剧烈. 相似文献
170.
为了研究多重纳米结构对块体材料强化和变形能力的影响机制,采用粉末冶金法制备了多重纳米结构的B4C颗粒增强铝基复合材料,并对复合材料的强化和形变破坏机制进行了定量和定性的讨论。由100%球磨复合粉末制备的块体复合材料的室温压缩强度为670MPa;当加入10vol%气雾化态的Al2024粉末后,复合材料的室温压缩强度升高到1.115GPa;之后随着气雾化态Al2024粉末含量的增加,复合材料的强度逐渐下降,但是没有产生明显的塑性变形;当气雾化态Al2024粉末的含量增加到50vol%时,复合材料的压缩强度下降到580MPa,断裂前变形率达到了10%。扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)的分析结果显示,亚微米级的B4C颗粒、位错以及纳米晶基体分别通过Orowan强化、位错强化和细晶强化机制对复合材料进行强化;粗晶Al2024区域与复合结构区域的比例显著影响复合材料的形变及破坏机制。 相似文献