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231.
为了探究障碍物对脉冲爆震火箭发动机在无阀自适应工作方式下性能的影响,采用汽油为燃料,富氧空气为氧化剂,开展了工作频率为20Hz的无阀式多循环实验研究。实验中使用Shchelkin螺旋、螺旋凹槽、环形凹槽和孔板作为障碍物,并分析了其对起爆和推进性能的影响。研究结果表明,Shchelkin螺旋、螺旋凹槽和环形凹槽在阻塞比BR=0.36,0.46和0.56时都可实现PDRE的稳定工作,孔板在BR=0.56时无法实现爆震的起始;Shchelkin螺旋的DDT距离和DDT时间最短;实验测得的平均推力较理想流动模型理论值有13.3%~39.3%的亏损,BR=0.36的Shchelkin螺旋推力损失最小;螺旋凹槽与环形凹槽的DDT距离和DDT时间较长,没有明显的推力增益。 相似文献
232.
目前,国内"三自"(自标定、自对准、自检测)光纤惯导系统在长航时高精度自主导航领域已逐渐开展应用,但光纤陀螺安装误差、安装不正交度以及标度因数等参数稳定性大大限制了"三自"光纤惯导系统精度的提升,其主要原因是载体运动诱发的航向耦合效应严重影响了旋转调制效果。从航向耦合效应机理分析入手,指出了"三自"惯导系统航向耦合效应的不可解耦性,但针对无人飞行器和无人潜航器等通常需要规划航迹的载体,提出了一种基于规划航迹的旋转方案自适应调整技术,有效地抑制了航向耦合效应。试验结果表明,该方法可将系统的导航精度提升80%以上。 相似文献
233.
针对发动机限制保护控制问题,提出了一种基于数据驱动的改进无模型自适应限制保护控制方法。以主回路闭环系统为设计对象,通过在常规无模型自适应控制律的准则函数中增加误差变化率,使超限保护系统具有更快的响应速度,给出了改进后系统的稳定性条件,并采用临界比例度法进行了控制器参数整定。仿真结果表明:在不同工作点,所设计的改进无模型自适应限制保护控制器相比常规无模型自适应限制保护控制器,最大超限平均减小2.97%,响应时间平均缩短2.30s,实现了发动机超限后的迅速回调,保证了发动机系统的安全运行。 相似文献
234.
飞机机动过程中方向舵快速大幅偏转会使方向舵和垂尾上产生较大气动载荷并传递到后机身,导致 驾驶员来回往复蹬舵造成安全事故。针对 CCAR-25部25.351条规定的偏航机动情况及 CS-25部25.353规定的偏航机动新条款——方向舵往复偏转,本文首先对两种偏航机动条款分别进行分析;然后考虑控制律进行 偏航机动情况机动仿真计算;最后通过比较分析飞机响应运动参数及垂尾载荷计算结果,并分析控制律对偏航 机动载荷的影响。结果表明:对于偏航机动,考虑控制律后飞机的响应幅度有所缓减,导致垂尾载荷有所降低; 对于偏航机动新条款,由于方向舵反向偏转导致侧滑角贡献和方向舵偏度贡献垂尾载荷两者叠加,从而导致垂 尾载荷大幅增加;P-Beta控制律有效降低了方向舵往复偏转的垂尾载荷。 相似文献
235.
在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。 相似文献
236.
针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。 相似文献
237.
《燃气涡轮试验与研究》2016,(5)
建立了自适应循环发动机与进气道的流量匹配数学模型,提出了一种可行的自适应循环发动机总体性能设计方法,并以此为基础对采用FLADE(Fan on Blade)的自适应循环发动机的设计参数选取和性能优化开展了研究。结果表明,自适应循环发动机性能设计,需综合考虑超声速进气道高空大飞行马赫数设计点和发动机地面静止起飞设计点的进发流量匹配需求;发动机设计点FLADE涵道比取值,应随着进气道设计马赫数及该飞行状态下冷却用气需求量的增加而增大。 相似文献
238.
239.
240.
粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。 相似文献