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792.
为了研究粗糙度对多级压气机气动特性的影响,采用三维数值模拟软件CFX,对3.5级压气机进行了研究。结果表明,相比于端壁粗糙度,叶片表面粗糙度对压气机性能影响更大;不同转速下,叶片表面粗糙度的增大会造成压气机压比和效率的降低,并且粗糙度增大越快,性能衰退也越快,其中设计转速下粗糙度对压气机的性能影响更大,当叶片表面粗糙度达到50μm时,峰值效率下降了5.25%,对应压比下降了1.33%。前面级叶片表面粗糙度加剧了后面级角区分离和尾迹损失,在压气机性能下降中所占比重更大;而最后一级粗糙度对分离区的影响很小,主要是增加了尾迹掺混造成的损失。单级粗糙度对压气机稳定工作区间影响很小,而全部级粗糙度增大了压气机的稳定工作区间,这是由于粗糙度造成的近失速点处的流量下降相比于堵塞流量的下降程度更大。 相似文献
793.
794.
为更准确地预测压气机静叶角区失速以及为角区流场优化提供理论支持,在压气机平面叶栅环境下,利用数值模拟和实验验证方法,研究来流边界层厚度变化对角区流场及角区失速特性的影响。在角区失速前后的典型工况,利用总压损失系数和折转角的展向分布显示不同流场结构引起的性能变化;利用表面极限流线、总压损失云图和Q判据等手段显示角区涡结构特点。结果表明,当来流边界层厚度从1%展长增加到25%展长时,角区失速提前3°攻角发生,叶栅低损失工作范围缩减近30%。而在角区失速发生后,来流边界层厚度变化对角区失速结构没有明显影响,但仍会增强叶栅内其他区域的二次流效应。 相似文献
795.
为了揭示低音爆进气道的特殊流动机理,设计了一种新型二元低音爆超声速进气道,其具有零度角唇罩和发散等熵压缩前体这两个典型特征,并通过仿真手段获得了其在典型状态下的流场结构和工作特性。结果表明:由于唇罩内侧倾角过大,在低来流马赫数下(Ma∞=1.8,2.0),低音爆进气道在口部产生了唇罩弯曲激波及相应的局部亚声速区,这一流动结构的存在使其在临界状态下的总压恢复系数与外压式进气道相比分别降低了2.3%和5.5%;而在高来流马赫数下(Ma∞=2.5),唇罩激波在肩部下游诱导出一个大的分离包,该分离包使得低音爆进气道的性能随下游堵塞度的变化变得敏感。由于本文设计的低音爆进气道外唇罩角为0°,其音爆水平与外压式进气道相比显著降低,其中其音爆在设计马赫数的通流状态下减小了98.6%。此外,进气道的音爆还与其工作状态相关,进气道的溢流程度越大、超声速来流的马赫数越低,音爆水平则越高。 相似文献
796.
为了改善压气机端壁区流动状况,减小流动损失,对一大尺度低速(不可压)压气机叶栅设计了五种倒圆结构。通过Numeca全三维数值方法进行模拟,结果表明,在原叶栅失速工况下,损失降低最多的达到了5.22%,但在设计工况下增加了1.12%。分析了此叶栅端壁区性能及流场改善的机理,给出了其余四种结构效果不佳的原因。对于效果最好的叶栅,倒圆的存在将失速因子降低了41.29%,使其能够适应更大的来流攻角范围。近端壁处吸力面的流动分离得到明显抑制,马蹄涡强度和逆流区减小,出口流动更加均匀,二次流能量显著减小,从而在整体上降低了损失,改善了角区流动。 相似文献
797.
中性气体释放人工产生气辉 总被引:4,自引:2,他引:2
电离层中分子性的离子与电子的复合要比氧离子与电子的辐射性复合快得多,因此火箭发动机产生的尾气和空间等离子体主动实验中主动释放的中性气体会对电离层有很大的影响,这么大的电离层扰动现象在过去的实验中经常可以观测到.根据中性气体在热层背景中的扩散方程,考虑电离层F区主要的离子化学反应,研究了H2,H2O和CO2气体在电离层高度上的扩散过程和电离层对所释放气体的响应,计算了气辉的体发射系数和发射强度.结果表明,中性气体在电离层高度上扩散非常迅速,在F区的一些高度上,主要正离子成分由O+转变为其他分子离子,且在释放过程中伴随气辉发射,发射气辉的波长和特征与释放物质的种类有关. 相似文献
798.
在可实现安全自转着陆的条件下,基于最小化回避区面积的思想分析预测了直升机低速高度——速度曲线。将直升机自转着陆表示成非线性最优控制问题,其状态方程使用发动机失效后增广的纵向三维刚体飞行动力学模型。采用直接转换和非线性规划的方法求解非线性最优控制问题。以UH-60直升机为例,计算了考虑1s操纵延迟的单发失效的低速高度-速度曲线,并给出了高悬停点、拐点和低悬停点的最优自转着陆过程,发现这些最优着陆过程与驾驶员的实际操纵程序一致。 相似文献
799.
针对传统中远距空空导弹三线攻击区无法为飞行员提供丰富的战术决策信息,火控系统计算攻击区实时性差、精度低的问题,提出以攻击机为中心,考虑目标逃逸机动的新型导弹杀伤包线概念。分析经典战例中目标机规避导弹的常见机动方式,将攻击区抽象为导弹的七种杀伤包线,给出准确的计算方法并进行离线仿真。确定8种影响杀伤包线的运动参数,构建样本库。引入深度学习方法,建立降噪自编码网络(AE)模型,采用无监督学习提取样本初级特征,获取表征样本库非线性规律的高维特征量;建立深度网络模型,采用监督学习提取高维特征量中的高级特征并进行拟合。实验表明深度网络的拟合值与六自由度仿真结果以及导弹真实数据相比,误差可控制在15 m之内;网络在线解算只需0.04 s,能够满足实时性需求;新型杀伤包线为飞行员及时掌握敌我态势提供了有效的辅助信息,为机动决策提供理论依据。 相似文献
800.