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331.
氮气(N2)/灭火剂蒸气组成的混合气体的容积等熵指数和温度等熵指数随充填压力和温度的变化关系是影响机载灭火系统灭火剂释放过程的重要因素。基于PR(Peng Robinson)方程和范德瓦尔混合规则,编制了N2/灭火剂混合气体的容积等熵指数和温度等熵指数的计算程序,计算了三组混合气体N2/HFC227ea、N2/CF3I和N2/CF3Br充填压力分别为42MPa和25MPa,初始温度为293K时等熵指数随温度的变化曲线。结果表明:它们的容积等熵指数和温度等熵指数随着温度的升高而逐渐下降,呈近似线性关系。在相同温度下,充填压力为42MPa时的三组混合物的容积等熵指数和温度等熵指数均高于充填压力25MPa时的结果。在相同的充填压力和温度下,N2/CF3I的等熵指数最大,其次为N2/HFC227ea和N2/CF3Br的最小。 相似文献
332.
对外壁加热的环形液池热毛细对流进行了线性稳定性分析.采用Chebyshev配点法对Pr=6.8、内外径之比为0.5、深宽比A范围为0.25~1.4的数值结果进行分析,发现流动的临界状态均为振荡形式,并且随着A的增大,临界雷诺数减小,相应的临界波数与振荡频率也呈减小趋势.能量分析结果表明,小扰动与基本流相互作用项较小,表面张力在径向做功与周向做功对小扰动的动能变化起主导作用.观察三者与液池深宽比的关系,发现A=0.8时表面张力在径向做功项达到极小值,周向做功项以及小扰动与基本流相互作用项达到极大值. 相似文献
333.
对某机型双收缩圆环套状尾喷管内, 冷热气流相互掺混的流动传热过程, 作了数值模拟。用SIMPLE思想在曲线系中进行程序设计。该程序可以对任意形状的两股流有(无)掺混时的流场、质量场、温度场、辐射通量场进行模拟, 对二维流动传热问题比SIMPLE程序更具有通用性。最后对某机型的实际情况(形状尺寸), 用区域拼装法生成曲线网格作了模拟。结果说明, 引射的冷空气与热主流在双收敛喷管内掺混, 确实能降低尾喷管内气流温度、降低红外辐射。 相似文献
334.
为了获得能够模拟高参数涡轮叶片内冷通道换热效果的模型,数值模拟了旋转状态下U型通道内的流场和温度场,比较了数值模拟与实验的结果。结果表明:所采用的计算程序和模型与实验结果吻合。旋转状态下,通道内各面换热的变化是和通道内流场的变化密切相关的;哥氏力在垂直于旋转半径截面上的不均匀分布引起流动较大变化,对通道内各面换热的影响比较大。哥氏力的作用较大幅度强化指向面换热,小幅强化两侧面换热,而弱化背向面换热。对于带肋通道,总体上阻力系数随着旋转速度的增加而升高。 相似文献
335.
考虑了具有分布和离散时滞的方程tt dd t x(t)(-)B(t,s)x(s)ds =C(t,s)x(s)ds +i=l(t,x(t -(t)))+b(t) ∫-∞ A(t,x(t))x(t)+ ∫-∞ ∑giτi周期解的存在性问题。文章通过利用线性系统的指数二分性和 Krasnoselskii不动点定理得到了1上述方程周期解存在唯一的充分条件,结论推广和改进了已有文献的结果,并通过一个例子说明该结果的优越性。 相似文献
336.
为了提高涡轮叶片对流冷却模型预测精度,提出了一种在叶片固壁内同时考虑叶片径向和垂直于壁面方向(法向)导热的二维对流冷却模型。该模型在弦长方向划分多个元素,忽略元素内弦长方向叶片温度变化,在元素内的径向和法向建立二维导热方程作为叶片固壁温度场的控制方程,其边界条件包括叶表燃气绝热温度、燃气侧对流换热系数和叶片叶根、叶顶热流密度等。给出了该模型二维导热方程和边界条件的差分求解方法。以E~3涡轮高压导叶为例,将模型与CFD计算的叶片外壁面温度分布进行了对比。结果表明,该模型在给定冷气量下预测的叶片温度分布变化趋势与CFD相近,最大温度误差不超过6.5%,计算时间与CFD相比缩短了95%,能够快速、准确预测涡轮对流冷却叶片的冷气需求量。 相似文献
337.
338.
地面重力环境中进行航天器密封舱内空气通风换热试验时,由于自然对流的存在导致换热量和温度分布与空间微重力环境中的情况存在偏差。文章针对航天器密封舱,建立了舱内空气对流换热的数值模型,利用数值模拟软件对有无重力时典型工况下的对流换热进行了数值模拟及模拟结果的对比分析。分析表明重力对壁面换热量的影响较大,而对空气温度及分布的影响较小;且重力的影响随空气与壁面温差的增大而增大,随通风流量的增大而减小,舱间通风也会减小重力的影响。因此在重力环境中进行试验时需要对壁面换热量进行修正。 相似文献
339.
主要论述长时间气动加热飞行器热防护系统隔热机理的新概念,提出传统的单相固体热传导由于其隔热机制的局限性,已不能解决新型高超声速式飞行器的隔热问题,代之以气-固的辐射-传导-对流复合传热机制。多相复合传热机理可解决长时间气动加热飞行器隔热的问题。 相似文献
340.
传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络(CNN),将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元(ELU),使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。 相似文献