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251.
航空涡轮发动机燃烧室内流场的PIV测量 总被引:4,自引:2,他引:2
设计了一种基于旋风分离原理的高压粒子发生器,并成功应用于高压状态下的航空涡轮发动机燃烧室内流场的PIV(粒子图像测速法)测量.在氢氧燃烧加热来流温度为813K、燃烧室压力为2.78MPa条件下,应用PIV技术开展了航空涡轮发动机单头部燃烧室复杂内流场测量研究,实现了高温高压条件下强旋流、强扰流、宽速域流场的PIV测量,获得了接近燃烧室工作压力工况下的流场速度和流场精细结构.结果表明:该型燃烧室内流场存在多处旋涡结构,形成回流区;流场旋流作用强,横截面流场存在顺时针大涡;主燃孔射流和掺混孔射流作用明显,射流穿透深度较大,对流场结构影响显著;高温高压状态下,流场结构与常温中压状态类似. 相似文献
252.
为能准确预估轴流压气机叶片在工作状态下的形状,基于流固耦合迭代策略,考虑离心力和气动力对叶片变形的作用,发展了一种适用于轴流压气机的叶型重构方法。在构型转化过程中,计入了叶片受力载荷随叶型变化的非线性效应以及叶片的变刚度特性。采用叶片变形后状态的受力载荷与刚度矩阵计算叶片节点位移,反复迭代修正热态叶片形状,最终获得满足精度要求的热态叶型数据。利用所提出的方法,对Stage 37的转子叶片进行了叶型重构,经20步迭代计算可获得最大残差小于10-4mm量级的热态叶型,通过与试验数据的对比分析,验证了重构算法的可靠性和工程实用性。 相似文献
253.
基于NFTET的高超声速飞行器鲁棒轨迹重构设计 总被引:1,自引:1,他引:0
考虑高超声速飞行器故障下安全再入飞行问题,针对飞行器发生较大故障的情况,提出了基于相邻可行轨迹存在定理(Neighboring feasible trajectory existence theorem,NFTET)的鲁棒在线轨迹重构算法。在标称情况下基于反馈线性化预测校正制导算法生成满足各种约束条件的再入轨迹;由于NFTET只适用于发生较小故障的情况,为保证较大故障下飞行器仍能以较高精度安全着陆,基于NFTET理论设计了鲁棒轨迹重构算法,得到了较高落点精度的飞行轨迹。仿真结果表明,本文所提出算法能有效解决飞行器较大故障下的安全再入轨迹重构问题,提高了飞行器的自主容错能力。 相似文献
254.
尾旋是飞机的极限飞行状态,此一状态极易造成机毁人亡。由于尾旋试飞有极大的风险性,所以在试飞前要进行足够的安全论证,包括理论分析和风洞试验,一般采用两者相结合的方式进行。介绍了解析法和图像法两类方法来研究飞机的稳定尾旋。 相似文献
255.
易子淳 《民用飞机设计与研究》2017,(4):126
随着现代民机驾驶舱的发展,舱内的多个显示器已不再是独立的个体,需要根据特定场景及飞行员外部操作进行相互协调、动态调配。显示器之间相互联动,互为备份,能够保证关键显示信息在多种故障模式下依然具备显示能力,以提高系统可靠性。再者,随着显示系统ARINC 661标准越来越广泛的应用,软件组件之间的耦合性大大降低,同时也对显示管理软件设计提出了更高要求。主要介绍了显示管理设计中的显示构型管理、显示重构和光标管理等关键技术。 相似文献
256.
257.
为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)进行特征提取和支持向量机(Support vector machine,SVM)分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。 相似文献
258.
针对高超声速飞行器飞行过程中颤振边界变动范围大、试验测试难的问题,本文开展了考虑气动热效应的翼面结构地面颤振试验技术研究。首先基于工程法对结构所受的气动加热进行了分析,在此基础上开展了结构的热颤振特性评估并作为地面颤振试验结果的参考标准。考虑实际飞行中结构温升效应影响,建立了基于多工况点的气动力综合优化降阶算法,确保了整个温升过程的气动力模拟的精度。通过建立基于模糊逻辑比例、积分和微分(Proportional integral derivative,PID)控制的多点协调控制系统,实现了温升过程中时变系统的激振力控制器设计。最终搭建了地面颤振试验系统,按照典型飞行状态对结构的热颤振特性进行了测试,试验测试结果与仿真结果对比相对误差约10%。 相似文献
259.
弱光背景下的目标检测是航站楼夜间巡检机器人的主要任务之一。然而,那些能够在计算资源有限的机器人平台运行的算法往往难以确保航站楼中人体目标的检测精度。为此,本文提出了一种融合热特征的显著人体检测模型。该模型仍然以U-Net神经网络作为基本架构,但是在解码器模块结构和模型轻量化方面重新进行了设计。一方面,在模型的解码器部分增加了由热特征分支和显著特征分支构成的融合模块,进而设计对图像高温区域更为敏感的预测损失函数,以提升算法在复杂场景下的检测精度;另一方面,通过精简编码器网络结构和控制解码器通道数的方式对模型进行了轻量化改进,以降低算法对计算资源的需求。4个数据集上的实验结果表明,本文方法既能确保较高的检测精度和很好的算法鲁棒性,又能以40 f/s以上的检测速度满足巡检机器人实时检测的需要。 相似文献
260.