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361.
为了尽早预测压气机旋转失速的发生,通过在进口施加进气周期干扰以达到识别旋转失速先兆的目的。以一台单级低速低压轴流压气机为研究对象,通过全周数值模拟再现了压气机旋转失速现象。在旋转进气畸变扰动下,具体分析不同干扰对压气机空间模态随分岔参数变化的影响,并考察幅值灵敏度在识别失速先兆中的作用。结果显示,在各种进气条件下压气机一阶、二阶空间模态的幅值及其灵敏度在各自不稳定边界均表现出明显增大的现象。通过监测一阶模态幅值灵敏度的演化,在进气畸变干扰的条件下,相比均匀进口条件能够提前识别出失速先兆。 相似文献
362.
为研究转子不同叶尖间隙形状对跨声速轴流压气机性能的影响机理,分别对平行式叶尖间隙进行渐变式和阶梯式改型
优化,并利用商业软件NUMECA进行数值模拟。结果表明:对平行式叶尖间隙进行渐变式和阶梯式改型优化后,压气机性能有较
大提高,改型后 0.204-0.408的各类间隙压气机性能优于 0.408-0.204间隙的。相比较平行间隙 PTC 0.204-0.204,渐变式 TTC
0.204-0.408和阶梯式STC 0.204-0.408的失速裕度分别提高1.12%和1.61%,峰值效率基本不变,同时近失速工况下的总压比和效
率也略有提高。叶尖泄漏涡得到抑制,间隙处的流体低速区明显减小,流动损失减小,流场得到较大改善。转子通道的总压比在
85%叶高处明显提高,分别提高了1.01%和3.13%。阶梯式叶尖间隙压气机的静子通道40%叶高处总压损失系数减小达75.4%。
对平行式叶尖间隙进行改型处理能够有效提高压气机性能,且阶梯式叶尖间隙比渐变式的对压气机性能提高的效果更加显著。 相似文献
363.
畸变条件下航空发动机喘振/失速适航符合性方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究畸变条件下航空发动机对喘振/失速特性适航条款的符合性验证方法,将用于发动机稳定性评定的畸变试验方法应用于适航领域。以某型大涵道比涡扇发动机为研究对象,采用数值模拟方法研究了其在0°~30°迎角条件下的部件特性,并依据所得畸变图谱设计了不同结构的畸变发生器。结果表明:所设计的畸变发生器可以在一定程度上较好地模拟出不同迎角工况的畸变图谱、风扇的气动特性及流场特征,喘振裕度最大偏差4.32%。总结出发动机喘振裕度与不同迎角和畸变发生器之间的变化关系,用以确定适航条款要求的稳定工作范围。依据中国民用航空规章,发展了一种进气畸变条件下航空发动机喘振/失速特性符合性验证方法,并明确了其在型号合格审定过程的任务阶段。 相似文献
364.
周金龙 《中国民航飞行学院学报》2003,14(1):12-13
本对后置发动机高平尾飞机的深度失速特征、深度失速概念及原因、深度失速的改出及预防作了详细阐述。 相似文献
365.
结冰对平尾性能的影响及平尾失速分析 总被引:3,自引:0,他引:3
阐述了飞机平尾结冰后,对平尾气动性能和操纵性能的影响,并对平尾结冰导致失速现象进行了分析,最后从理论上给出了预防失速以及失速后改出的方法。 相似文献
366.
本文利用测力法对NACA0012翼型在振荡条件下的动态失速进行了风洞试验研究,阐述了测力法对动态失速试验的各主要环节的特殊要求和解决途径。试验结果表明,测力法与国外传统的测压法试验结果比较,吻合良好。因而为今后的振荡翼型气动特性的风洞试验研究开创了一条新的途径。 相似文献
367.
一种翼身融合飞行器的失速特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
翼身融合(BWB)布局飞行器作为下一代商用飞机的主要构型之一,越来越受到重视。对于翼身融合飞行器的研究主要针对其巡航状态的特性,而对其失速特性的研究较少。对一种翼身融合客机构型进行风洞试验研究,采用测力试验方法对其无增升装置的构型,以及具有翼梢小翼、前缘缝翼和机身上部双吊舱的组合部件构型下的纵向特性进行研究,特别是对其失速特性的分析,并通过二维粒子图像测试技术以及油流试验对其失速过程的流动机理进行研究。结果表明,无增升装置的基本构型下,翼身融合飞行器可以保持低速飞行,而各组合构型都具有提高最大升力系数的作用。对失速过程的分析表明,随着迎角的增大,飞机表面流场分离区域从翼梢开始逐渐向翼根以及机身发展,当外翼段完全处于分离区域时,飞机并不会马上失速,因为中心体同样具有提供升力的作用,且中心体的流动分离较外翼的流动分离更晚,所以当外翼在失速迎角出现升力损失时可以通过中心体的升力进行补偿,维持其低速飞行状态,真正的失速发生在中心体出现流动分离之后。 相似文献
368.
分析了某教练机的失速特性及产生根源,提出了改善机翼失速特性的优化翼型和机翼平面形状的改进措施,并进行了CFD仿真验证,计算结果表明,改进后全机的失速特性得到了提高。 相似文献
369.
370.
积冰几何特性对翼型性能影响的神经网络预测 总被引:2,自引:0,他引:2
积冰几何形状对翼型气动系数的影响是复杂的.采用BP(Back Propagation)神经网络的LM(Levenberg-Marguardt)学习算法,建立明冰的典型几何特性(冰角前缘半径、冰角高度和冰角位置)对翼型气动系数影响的神经网络,得到该3种几何参数对气动系数影响的规律;建立了典型冰形参数对最大升力系数影响的神经网络,该网络能很好的预测冰形参数对应的最大升力系数值;此外,建立了冰型位置对舵面铰链力矩系数影响的神经网络.仿真结果表明,BP神经网络仿真结果与实验值具有高度一致性,并能预测非实验值条件下的气动系数;翼型表面积冰位置变化对气动系数影响最大;铰链力矩系数在失速迎角达到之前就发生突变,可以更安全地用来预测失速的发生. 相似文献