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991.
合成双射流控制翼型分离流动的数值研究 总被引:4,自引:0,他引:4
合成双射流激励器是合成射流技术发展的最新成果,所形成的射流具有更高能量、流动更稳定的特点。采用数值模拟的方法,对比研究了合成射流与合成双射流对翼型分离流动的改善效果。结果表明:合成射流可以将翼型失速攻角提高2°、最大升力系数增加18%,合成双射流可以将翼型失速攻角提高4°、最大升力系数增加35%,证明了合成双射流具有更好的分离流动控制效果。另外着重分析了合成双射流工作频率和动量系数对控制效果的影响,发现当激励器工作频率为流场特征频率的1和2倍时,对翼型气动特性的改善效果最好,同时控制效果会随动量系数的增加而增大。 相似文献
992.
某型号燃气发生器燃烧稳定性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为对某型号液体火箭发动机的燃气发生器提供可靠的设计方案,对燃气发生器各种设计方案的工作过程进行了数值仿真及稳定性能研究。根据燃气发生器的特点对该燃烧室进行了数学建模和数值仿真,针对不稳定燃烧的类型对该型号燃气发生器进行了低频稳定性分析。结果表明:数学模型能够很好地对燃气发生器工作过程中各物理参数进行预估;通过提高氧的喷注压降、减小氧的燃烧时滞等方法可以有效地提高该型号的燃气发生器的工作稳定性。 相似文献
993.
针对地火转移过程中出现的各种误差,基于地火转移轨道的误差传递矩阵分析误差发散的性质,在此基础上讨论如何选取轨道中途修正的时机,并基于该矩阵对地火转移轨道第一次中途轨道修正的速度增量进行估算。与微分修正方法的严格计算结果的比较表明,基于该方法定性研究地火转移轨道第1次中途修正速度增量变化和选取合适的轨道机动时机是可行的。使用蒙特卡洛数值模拟对上述方法和微分修正方法进行计算和比较,结果表明,第1次中途修正速度增量大小差异不超过1.2m/s,相对误差不超过6%。在轨道控制精度大约为1m/s的情况下使用该方法代替微分修正方法进行计算,可以节省大量的计算时间。 相似文献
994.
惯测组合是惯性制导的核心部件,其参数的稳定性不仅代表了惯测组合的质量,同时对飞行实验精度有着决定性的影响。针对某惯测组合在单元测试中稳定性参数合格,但在综合测试中却表现不稳定,本文从惯测组合的一次通电稳定性入手展开分析,揭示造成两者测试差异的主要原因,进而分析了该惯测组合存在问题的根源以及对测试的影响,最后提出了解决问题的方法和建议。 相似文献
995.
航天器高精度姿态控制容易受到参数误差的影响,自适应控制能够合理地估计参数,使基于模型的控制器设计易于实现。自适应参数分为主星体惯量、变速控制力矩陀螺框架转子惯量及动摩擦系数3组,按参数分组对带变速控制力矩陀螺的航天器详细动力学模型进行变换,采用Lyapunov方法设计出姿态控制器、变速控制力矩陀螺群操纵律及参数自适应更新律,操纵律中引入加权矩阵以缓解陀螺奇异问题。理论分析和数值仿真表明闭环姿态控制系统全局一致最终有界稳定,参数自适应更新能有效减小角速度跟踪误差,使姿态四元数误差收敛更快。参数估计虽然不能准确收敛到其真值上,但均在可接受的范围内。 相似文献
996.
通过对毛细芯蒸发器(相当于环路热管在没有连接蒸气管路的情况)进行试验研究,巧妙地避开了工质循环和冷凝器等带来的影响,专注于研究毛细芯孔隙率和热源功率对蒸发器启动和运行特性的影响。结果表明:在某些条件下,毛细芯蒸发器启动时温度会出现剧烈的波动;毛细芯孔隙率越大,产生温度波动所对应的热源功率越小;毛细芯相同时,热源功率越大,越容易出现温度波动,并且温度波动的程度越剧烈。温度波动的原因是毛细芯孔隙率与热源功率等外部参数不匹配。 相似文献
997.
为降低对槽道式处理机匣流动进行模拟的计算量,特别地,为了提供一种可用于处理机匣工程设计的快速评估手段,基于对带有槽道式处理机匣的压气机非定常流动物理的理解,提出了一种处理机匣的准定常流动模型,并利用带有处理机匣的跨声压气机转子实验测量结果,以及非定常数值模拟结果对所提出的模型进行了验证.结果表明:处理机匣流动模型很好地预测了由于采用处理机匣所取得的转子失速裕度的提高,并且与非定常模拟结果比较,流动模型对转子主流以及处理机匣内部流动模拟的准确性也能得到保证.采用处理机匣流动模型所需的计算量仅约为非定常模拟的1%,这保证了提出的模型可用于快速评估槽道式处理机匣的气动特性,从而为其工程优化设计提供了有效的手段. 相似文献
998.
999.
1000.
图模型与学习算法结合的贝叶斯网络自动建模 总被引:2,自引:2,他引:0
针对纯数据驱动的贝叶斯网络结构学习算法的准确度和效率较低的问题,提出了一种融合多信号流图模型与K2学习算法的贝叶斯网络自动建模方法。该方法利用多信号流图模型能够描述信号之间传递与依赖关系的能力,结合K2学习算法在结构学习中的优势,实现了专家知识与数据驱动方法有效融合的贝叶斯网络结构自动学习算法。通过与常用网络结构学习算法的对比实验证明,该融合算法显著降低了结构学习对学习范围和训练数据规模的要求,具有更高的学习准确度和运算效率。采用真实系统实例阐述了该融合算法的应用过程,验证了算法的实用性。 相似文献