固体超燃冲压发动机燃烧模态转换研究

对固体超燃冲压发动机的模态转换现象和燃烧室工作特性开展了地面直连试验和数值模拟研究。试验在Ma=6,25 km的条件下实现燃烧模态由超燃转换为亚燃，再转换为超燃的动态变化。数值模拟获得了对应燃烧模态下发动机燃烧室的流场参数变化及工作特性。将隔离段出口马赫数作为燃烧模态判别准则，基于隔离段绝热假设计算出隔离段出口马赫数，实现发动机燃烧模态的实时判别，并通过数值模拟结果验证了该方法的可行性。试验结果表明，改变燃料喷注方式能够实现燃烧模态的变化，亚燃模态下的性能明显高于超燃模态。数值结果表明，发动机隔离段及燃烧室内激波强度和位置受到横向射流与燃烧释热的共同影响，且不同燃烧模态下影响激波的主要因素不同。发动机燃烧室工作在亚燃模态下的性能最佳，总压恢复系数为0.44,总燃烧效率为0.79。其中，亚燃模态下硼颗粒和碳颗粒的燃烧效率分别为0.78和0.65。     

双旋流进气装置结构变量对冷态流场影响的试验研究

试验研究了主、径向涡流器旋流数、面积比、套筒扩张角等参数对双旋流进气装置冷态流场的影响。发现套筒扩张角对流场影响较大,尤其对切向速度的影响更大,是影响流场的关键因素,而主、径向涡流器旋流数比通常对流场影响不明显,主、径向涡流器流通面积比对流场影响较为复杂,在流通面积比接近时,尤其是旋流数也接近时,流场表现较为异常。     

基于多尺度CNN模型的多时相PolSAR图像作物分类

农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限，因此，采用多时相PolSAR数据，其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题，提出了一种非负性约束稀疏自编码器(NC-SAE)的特征压缩方法，用于对分解后的特征数据进行压缩，以获得分类所需的有效特征。此外，构建了一种多尺度特征分类网络(MSFCN)，该网络可以提高农作物的分类性能，且优于目前传统的卷积神经网络和支持向量机方法。通过使用欧空局提供的数据进行仿真实验，对分类结果进行性能评估，并与传统方法比较。实验结果表明:所提的方法具有很好的农业应用前景。     

氢燃料双模态冲压发动机火焰结构及其稳定机制的LES研究

为深入理解双模态冲压发动机内流场结构和燃烧特性，本文采用精细的有限速率化学反应模型，对凹腔内氢气直喷式超声速燃烧室火焰进行了大涡模拟研究。发动机隔离段入口马赫数为2.0，滞止温度和压力分别为950 K和0.82 MPa。定性和定量的验证分析表明，计算结果良好符合试验所反映的物理规律，再现了两种典型的工作模态及其稳焰模式。当量比为0.1时，发动机处于超燃模态，为凹腔剪切层稳焰模式；当量比为0.3时，发动机处于亚燃模态，为凹腔辅助射流尾迹稳焰模式，分离涡的大尺度脉动及凹腔回流区的缺失致使火焰剧烈振荡。同时采用改进的火焰因子和过滤函数详细分析了局部火焰特征和流动模式，观察到了不同规律的局部熄火现象，并且剧烈的流动振荡对于局部火焰结构的稳定性有着不利影响。