RFI工艺成型两种环氧树脂基复合材料性能比较

采用RFI工艺分别成型了648和5228A环氧树脂基复合材料层合板,其增强材料为碳纤维无屈曲织物,铺层方式为[(0,90)/( 45)]s;测试了两组层舍板的拉伸性能、弯曲性能和层间剪切性能并做了比较分析;对破坏形式和机理进行了探讨.结果表明:5228A相对于648环氧树脂膜有较宽的低黏度区域,较长的凝胶时间;5228A与648层合板相比,拉伸强度高106%,拉伸模量、泊松比接近;弯曲强度高58%,弯曲模量高16%;层间剪切强度高62%.     

旋转对固体火箭发动机燃烧室燃气流动的影响

采用RNG k-ε湍流模型,计算了某管状装药旋转固体火箭发动机在不同旋转速度情况下的燃烧室喷管统一流场,着重分析了不同转速情况下燃烧室内燃气流动的特点,得到了该发动机燃烧室内旋流切向速度沿径向分布趋势以及旋流涡核半径在不同转速情况下的变化特点,对燃烧室前封头局部区域的流场结构也进行了较为细致的分析.     

固定小翼颤振激励系统试飞验证

针对一种新研制的带开缝旋转圆筒固定小翼激励系统,对其工作特性和激励力特性进行了试飞验证。试验结果表明,该系统工作特性基本达到了最初的设计指标要求,激励力特性理论计算与实测结果基本吻合,为该系统进一步的应用奠定了基础。     

轴流压气机动态失速过程三维计算

基于三维非定常欧拉方程和三维激盘模型发展了一种用于研究轴流压气机动态失速过程的三维计算方法.利用该计算方法研究了某型高压压气机第一级的动态失速过程,并就转子总静压升特性的三种不同径向分布对失速过程的影响进行了分析.计算结果表明该方法能够反映出压气机的三维动态失速过程、失速团的三维空间结构,并能有效地表现出转子沿径向的特性变化对压气机气动稳定性的影响,而且还能够用于判断压气机的危险截面.      

变工况下非轴对称端壁环形叶栅流场特性实验

通过风洞实验对三角函数非轴对称端壁造型法和压差非轴对称端壁造型法设计的环形叶栅在设计工况和非设计工况下的流场参数进行了测量与分析.结果表明:不同进出口条件时,非轴对称端壁造型对于流场参数影响呈现出一些新特点.由于压力面与吸力面上压力改变的幅度大小会因为来流条件的变化而不同,当地总压损失系数会随着出口马赫数的降低而减小,二次流速度矢量分布规律不会随着出口马赫数的变化而不同,但二次流速度大小及通道涡系强度会随着出口马赫数的降低而减小.      

叶顶微喷气提高旋转畸变条件下低速轴流压气机失稳裕度的机理分析

对旋转畸变条件下轴流压气机的失稳特性进行了实验研究,结果表明,畸变影响区内叶顶泄漏流的前缘溢出造成了旋转失速的提前发生,缩减了压气机的失稳裕度.叶顶微喷气方法有效地提高了旋转畸变条件下轴流压气机的失稳裕度,其原因在于,实施叶顶微喷气后,临近失速时,压气机顶部畸变区诱发的分离团受到抑制,减少了其诱发旋转失速的可能性,从而实现扩稳目的.      

冲角变化对涡轮静叶栅流场的影响

为了研究亚临界600MW汽轮机高压第九级静叶原型和改型叶栅的变冲角气动特性,对两套环形叶栅在0°和±10°冲角下在哈尔滨工业大学能源科学与工程学院的低速环形风洞中进行了对比实验研究。实验结果表明,冲角变化仅影响改型和原型叶栅流道前半部分的横向压力梯度,对流道后半部分的流动影响不大;与原型叶栅相比较,改型叶栅不仅降低了流动损失,而且比原型叶栅具有更好的变冲角特性。     

旋转爆震发动机爆震波建立过程实验研究

为了深入研究旋转爆震发动机爆震波建立过程及形成机理,采用小能量火花单次点火的方式进行了一系列旋转爆震发动机起爆实验。发动机采用环缝-喷孔对撞式掺混方式,燃料为H2,氧化剂为空气,实验成功起爆旋转爆震波,并连续旋转稳定传播,爆震波传播频率为5.09~6.45k Hz,传播速度为1286~1644.8m/s。在发动机稳定工作过程中,集气腔与燃烧室相互影响,二者处于平稳的动态平衡。其次,通过对旋转爆震波起爆过程详细分析发现,点火形成的初始火焰在环形燃烧室经历一个类似DDT的火焰发展过程,成功转变为爆震波,且从点火到爆震波建立之间的火焰发展传播过程和时间间隔均表现出很强的随机性。此外,为验证小能量火花点火的可靠性,还进行了小能量点火重复性实验,发现在稳定工况条件下采用小能量点火成功率最高可达100%,各组旋转爆震波传播速度在1440m/s附近波动。     

整体涡对跨声速单转子性能和稳定性影响

为研究整体涡影响轴流压气机性能和稳定性的机理,设计了一种叶片式旋流发生器,并对旋流发生器和跨声速单转子进行了联合数值模拟研究.计算结果表明:反向整体涡导致堵塞点流量、进口攻角和总压比增加,效率和稳定工作范围降低;同向整体涡导致堵塞点流量、进口攻角、总压比和稳定工作范围减小,效率增加;反向整体涡导致50%叶高以上吸力面附面层分离以及叶尖泄漏流堵塞加剧是压气机失稳的主要原因.      

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。