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提出了使用叶根槽作为一种被动控制手段来控制跨声叶栅的角区分离问题。在压力面与吸力面的压差作用下,叶根槽可产生自发射流,为叶栅吸力面侧角区注入高能流体,从而控制跨声叶栅的角区分离问题。通过数值模拟的方法分析了在不同攻角下叶根槽对压气机叶栅性能的影响及作用机理。结果表明:在小攻角下,叶根槽射流可破坏角区环形涡,从而有效减小跨声叶栅角区分离,提高叶栅的流通能力,改善叶栅性能;在大攻角下,叶根槽射流已不能破坏角区环形涡,但仍能为角区低能流体充能,减弱角区分离,从而拓宽叶栅工作范围。在0°攻角下总压损失系数可降低11.6%,同时叶栅攻角裕度由2°拓宽为3°。 相似文献
823.
平板孤立冷却孔下游换热特性实验 总被引:1,自引:1,他引:0
为了考察弯曲冷却孔通道对气膜冷却的影响,运用稳态液晶测温技术,对处于横向流中平板孤立圆形直孔和圆形弯曲孔下游的换热特性进行了实验研究。得到了吹风比为0.51、0.8、1.04、1.22下,冷却孔下游附近的冷却效率分布和传热系数的二维分布。实验结果证明:弯曲射流能够有效地提高下游的冷却效率,并且能使气膜具有较强的横向扩展能力,覆盖效果好。但由于其对主流有较强的扰动,所以会增加当地的局部传热系数。 相似文献
824.
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气膜冷却是增强涡轮叶片的高温耐受力,间接提高涡轮进口温度的有效手段之一。目前气膜冷却孔布局的主流设计方法是先通过计算流体力学(CFD)筛选和优化初始方案,再进行模型实验。这种方法设计周期长,时间成本高。传统上用于快速评估冷却效率的经验公式法存在函数形式复杂,拟合精度有限,参数适用范围较窄等问题。因此基于深度学习原理,设计了一种基于多层感知器模型(MLP)的深度神经网络,建立了绝热气膜冷却效率的预测模型。使用CFD数据训练网络,结果表明:深度学习模型在训练集和验证集上具有大于0.95的拟合度,在测试集上具有大于0.99的拟合度,可以较好地识别数据集中的抽象特征,具有较高的精度和较好的泛化能力。此外,在满足精度要求的前提下,一个完成训练的深度学习模型能够有效减少预测耗时,提高预测效率,在快速评估冷却布局性能方面具有较好的应用前景。 相似文献
826.
827.
塞锥后体气膜冷却对轴对称塞式喷管红外辐射和气动性能的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
运用数值模拟方法,在主流质量流量为130 kg/s、总温为920 K和冷却空气总温为480 K的参数条件下,对比分析了塞锥后体气膜孔排布方式、气膜孔倾角(15°~30°)和气膜冷却空气用量(3%主流质量流量以内)对轴对称塞式喷管红外辐射和气动性能的影响。研究结果表明:塞锥后体的气膜冷却对喷管推力系数的影响十分微弱;对塞锥后体提供1%主流质量流量的冷却空气,喷管红外辐射强度相对无冷却喷管降低50%左右;当冷却空气用量增大至3%时,喷管红外辐射强度下降约60%,总压恢复系数降低较为显著;在相同的冷却空气用量下,小孔排间距的多孔排布方式与大孔排间距相比,具有近乎相同的红外辐射抑制效果和低的总压恢复系数下降幅度;气膜孔倾角从30°减小至15°,对塞锥后体表面温度的降低以及喷管总压恢复系数的改善效果微弱。 相似文献
828.
829.
830.