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81.
为了研究空气流量分配对驻涡燃烧室对排放特性的影响,了解对驻涡燃烧室内污染物生成的过程及其影响因素,设计了一个能够改变中心钝体宽度、仅凹腔供油的驻涡燃烧室.在常压下对该驻涡燃烧室进行了排放特性试验,进口温度保持200℃.试验中,燃烧室进口马赫数为0.15~0.3.影响排放的因素主要包括雾化质量、凹腔当量比以及与进口马赫数相关的驻留时间等.总体来说雾化质量、凹腔当量比的提高对降低CO和HC的排放是有利的,但是这会使NOx排放增加.在低凹腔当量比时,CO排放曲线变化下降比较平缓,甚至出现上升趋势,而HC排放曲线比较陡峭.这是由于HC的消耗速度比CO消耗速度快,随着凹腔当量比的增加,供油压力提高,燃油雾化粒径变小,燃油蒸发时间缩短,使HC排放快速减少,中间产物CO大量产生而来不及消耗.凹腔当量比进一步上升时,由于燃烧温度的提高,使得CO排放快速减少.在燃烧室内燃烧过程中,NOx的形成和消耗是非常复杂的过程,目前只能作一些定性的分析,而CO和HC的反应过程相对简单.通过对不同钝体槽宽下,具有相似凹腔前壁流量的工况的比较,发现CO和HC的形成主要受凹腔内工作状况影响,而NOx的形成过程更复杂,主流也对其产生着重要的影响. 相似文献
82.
采用一维网络式方法对某型燃烧室进行流量分配设计,并作三维数值模拟验证。网络式方法将燃烧室分割为若干个独立的单元,各单元互相关联构成整体网络。整体网络通过压力关系式求解,得到各元件压力损失、质量流量等性能参数。对某型燃烧室结构进行网络化建模并作优化设计,目标包括:1各排主燃孔及气膜冷却孔流量分配;2燃烧室进出口压降4.2%。对优化后的燃烧室结构作三维数值模拟并与一维网络优化结果对比验证。结果显示:二者吻合很好,各排孔的流量分配以及燃烧室总压损失目标均实现良好,显示一维网络方法在燃烧室复杂结构设计中的精确性和可靠性。 相似文献
83.
84.
85.
针对采用双阀调节的恒压腔系统压力在空气流量大范围变化时的精确控制问题,提出了一种基于控制分配的恒压腔压力精准控制方法。首先,建立了虚拟放气流量的双阀控制分配算法,包括:建立满足虚拟放气流量要求且调节阀能耗最小的优化问题;通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)求解该优化问题得到双阀实际流通面积值;考虑调节阀动态并计算调节阀控制信号指令值。其次,建立以虚拟放气流量为恒压腔控制输入的闭环负反馈回路,基于此,设计满足伺服性能和抗干扰性能要求的PI控制器,引入上述双阀控制分配算法,进而构建完整的基于控制分配的恒压腔压力控制系统。仿真结果表明,采用该方法的控制系统性能明显优于传统单阀PI控制系统性能,恒压腔压力动态相对误差小于0.07%;干扰流量最大变化率为77kg/s2时,压力最大偏差低于500Pa;此外,调节阀动态时间常数和流量系数的拉偏仿真结果进一步验证了该控制器的鲁棒性。 相似文献
86.
时隙分配算法在CDM GDP 程序中的应用 总被引:5,自引:1,他引:5
机场容量由于恶劣天气等突发原因受到限制导致大面积航班的延误,带来了巨大的经济损失.CDM(Collaborative Decision Making) GDP(Ground Delay Procedure)就是解决这类突发情况的空中交通流量管理程序.就其核心问题——时隙分配,在现有的时隙分配算法基础上,引入航班延误损失系数,使得算法以延误损失替代延误时间,提出了2种基于该系数的时隙分配算法.最后,用java语言进行了仿真实验,引入了评判函数来选择在总延误损失和延误损失分配的公平性上最佳满足决策者要求的分配结果. 相似文献
87.
提出了一种新的模糊动态交通分配(FDTA)模型,采用模糊集合理论描述动态旅行时间,应用模糊h截集的最短路径方法找出模糊最短路径集合,计算各条路径的隶属函数,并采用C-LOGIT模型实现网络加载,最后比较了FDTA模型和经典的随机动态交通分配(SDTA)模型.仿真结果显示:在正常交通状况下FDTA模型能够获得与SDTA模型非常接近的分配结果,并更加符合实际的交通状况;当有交通拥堵、事故、施工/管制等动态交通状况发生时,FDTA模型能够解决动态交通状况的建模问题;当交通网络结构复杂时,通过改变h值可以有效减少模糊最短路径的数量,提高计算效率. 相似文献
88.
针对使用推力矢量控制的航天器,建立了游动发动机的数学模型,在分析了游动发动机摆角约束的基础上,提出了推力矢量控制分配问题。将该控制分配问题转化成以力矩误差最小和对变轨推力影响最小作为优化目标的多目标优化问题,引入序列二次规划进行求解,得到一种新的控制分配方法。仿真结果表明,该方法能够准确实现期望目标,验证了所提出的控制分配方法的可行性和有效性。 相似文献
89.
针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配. 相似文献
90.