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为研究神经网络宽度对航空发动机燃烧室排放预测的影响,基于录取的全环燃烧室排放试验数据,构建了以燃烧室进口空气温度、进口空气压力、供油流量和油气比为输入,CO和NOx排放指数为输出的神经网络预测模型,确定了最优网络宽度。结果表明,存在一个最优的网络宽度值,使得神经网络预测模型的拟合优度和预测精度达到最佳,本文最优的网络宽度为24。通过拟合优度、误差分析和敏感性分析验证了构建的神经网络模型的准确性和泛化性。基于最优网络宽度的神经网络预测模型能够很好地挖掘输入参数与排放指数之间的映射关系,可作为给定工况参数下燃烧室排放预测工具。最后,基于敏感性分析,结合燃烧物理机理和试验现象对构建的神经网络可解释性进行了探讨。 相似文献
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353.
为了更好地理解航空发动机燃烧室内的旋流预混燃烧现象和机理,基于相关特征参数采用直接数值模拟方法研究了模型燃烧室内的旋流预混火焰。其中计算模型简化自环形燃烧室,包含两个相邻的贫燃旋流,参数尽可能接近实际航空发动机燃烧室工况。模拟中,采用了简化的煤油反应机理,设计了不同Karlovitz数(Ka)对应高低两种负荷。结果表明,在高压下火焰面极薄,小尺度湍流扰动对火焰面影响显著,燃烧室内湍流预混火焰位于薄反应区。在下游由于相邻旋流的作用而产生较为破碎的火焰结构,这一现象在高Ka时尤为明显。雷诺数Re和Ka较大时,旋流剪切作用所导致的下游中心回流效应增强,剪切层中的湍流扰动效应也更强。航空发动机燃烧室内主要反应物和生成物基本满足梯度输运关系,且在Ka较大时,梯度输运效应更显著。然而对于中间产物,梯度扩散假设在火焰面附近不成立,这对基于梯度扩散假设的相关计算模型提出了挑战。 相似文献
354.
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356.
在整体式火箭-冲压发动机推进系统试验过程中,由于燃烧不稳定引起大振幅压力振荡.其振荡频率在100~500Hz范围内,相应的均方根压力的振幅高达燃烧室平均压力的20%.图1为典型冲压发动机在直连式试车台上的流程图.进气道与设备的空气路连接,来流为亚音速,燃油在进气扩压器下游喷入,空气与燃油混合后进入燃烧室并被点燃,燃烧室内的流场包括回流区、火焰面和涡流剪切层,紧接回流区之后是开始增长的湍流边界层.这种以化学和热力学反应为特征的复杂过程,会因各种不同的流动耦合引起不稳定.尽管完全数值模拟 相似文献
357.
358.
本文从概率出发,概括了概率工程设计方法。分别确定了燃烧室壳体,绝热层,药柱的失效模型与传递函数。利用计量型的基本方法计算出均值与方差,进行了可靠性设计。文中还讨论了可靠性优化问题。 相似文献
359.
用4448.3N推力的水冷量热室对液氧/丙烷和液氧/乙醇推进剂进行了气流面传热速率特性试验.喷射器元件类型和燃料膜冷却效应是燃料混合比的函数.穿过谐振腔的喷射燃料对传热和燃烧壁积碳的相互作用是随燃烧时间、轴向距离、燃料冷却剂流率以及混合比而变化的.对乙醇的完全燃烧和丙烷燃烧后会积碳这两者的比较表明,这两种燃料有很大的差别.在喷管喉部区,乙醇燃料的热通量比预期的大得多. 相似文献
360.