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为了研究叶轮机中叶片与流场流固耦合作用情况下的气动阻尼,分别以亚声速和跨声速转子叶片为例计算气动阻尼。根据对非定常气动力的分析,提出了一种与结构等效粘滞阻尼比对应的模态气动等效粘滞阻尼比的定义。采用弱耦合分域求解的算法,在线性范围内,计算并比较了跨声速叶片和亚声速叶片模态和振幅对模态气动阻尼比的影响,根据分布气动阻尼比研究压缩波对模态气动阻尼比的影响。研究结果表明这两类叶片的气动阻尼特性基本一致,所提参数对两类叶片的气动阻尼的影响基本相同。 相似文献
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提出一种内部嵌套金属骨架/外部光敏树脂快速成型制造复合型跨声速风洞模型的方法,以AGARDB标模为验证实例,介绍了复合型模型内部金属骨架与光敏树脂外形结构设计与加工制造方法,并完成了验证模型机翼金属骨架结构优化设计;对验证模型的强度、刚度校核与试验系统振动分析结果表明,在跨声速范围此方法基本可行。与金属模型相比,复合型模型减小了风洞模型重量,提高了模型一支撑系统固有频率,缩短了模型设计与加工周期。 相似文献
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对跨声速离心压气机中进口导叶与叶轮的相互影响作用进行了数值模拟研究,研究模型包括三种几何间距模型及对同一间距几何模型使用了两种不同的转静子交界面位置设定。计算结果表明:转静子交界面位置的设定对于多排叶片混合平面法定常计算性能会产生较大影响,5%叶轮轴向长度的变化就可造成1%的效率、2%的压比差别;进口导叶与叶轮的叶排间距大小对离心压气机级气动性能影响很小,但间距较小时会造成流场内较大的压力波动。在近叶排间距时,导叶切割叶轮激波会在导叶压力面侧产生一个高损失区,并沿导叶表面向上游传播;该高损失区由激波压力波造成。此外,激波存在与否,影响到两排叶片流场的相互影响作用强度:激波使叶轮对导叶流场的影响几倍甚至十几倍大于导叶对叶轮流场的影响;激波的影响作用使导叶压力面、吸力面侧压力波动由不同的原因造成。最后,在近叶排间距时,初始进入叶轮通道内且靠近主叶片压力面的尾迹相对靠近吸力面的尾迹片会滞后;完全进入叶轮通道后,近压力面侧尾迹的滞后更显著。 相似文献
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在跨声速飞行时,激波控制鼓包不仅能够减弱机翼上表面的激波强度从而降低波阻,对跨声速抖振也有一定的改善作用。通过URANS方法数值模拟来探究二维激波控制鼓包对OAT15A超临界翼型跨声速抖振性能的影响规律,并研究以巡航设计点减阻与抖振状态减振2种目标设计的鼓包的区别。以巡航设计点减阻优化设计出的鼓包,在抖振条件下,能够推迟了翼型上表面的压力恢复,减弱了激波与边界层的相互干扰作用,达到减弱抖振幅度的效果,然而不能对抖振实现完全抑制。通过改变鼓包相对位置、高度和长度计算得到鼓包参数对抖振的影响规律,分析典型流场得到鼓包抑制抖振现象的工作机理是:鼓包减弱了激波强度的同时,阻碍了鼓包尾部边界层向上游移动与激波相互干扰,从而稳定了激波抖振现象。另外,基于巡航设计点减阻设计的2个鼓包相对参考位置距离分别为0.04c和0.10c(c为翼型弦长),与同等高度鼓包在抖振状态完全抑制抖振且不降低升力的位置范围的[-0.01,0.02]c和[0.01,0.08]c不同,二者位置最小相差0.02c,而鼓包这段距离差异对巡航特性和抖振性能都有着重要影响作用。总而言之,以巡航设计点减阻与抖振状态减振2种目标设计得到... 相似文献
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87.
《燃气涡轮试验与研究》2017,(4)
利用小型五孔探针测量了不同工况下单级跨声轴流压气机弯曲静叶出口三维流场。结果表明,静子出口有明显的尾迹特性,其对后排叶片的影响不容忽视。静叶角度调节对静子叶片出口气流角及尾迹形状有较大的影响。弯曲叶片对端壁角区低能流体具有径向迁徙作用,有利于提高压气机扩压能力。叶尖、叶根及静叶吸力面侧尾迹区,是高阻滞、高损失、高涡量区。径向速度在叶根及叶尖呈现较大的周向不均匀度,切向速度、轴向速度在叶根也存在较大的周向不均匀度。 相似文献
88.
智能化赋能、全维度攻防、弹性分布式协同已经成为未来攻防对抗作战体系发展的重要方向,面向未来全域立体攻防体系对抗,本文全面分析了未来智能跨域弹性防御作战需求,提出了未来智能跨域弹性防御体系构建思路和发展趋势,分析了智能化跨域弹性防御作战的关键技术,以支持未来智能跨域弹性防御作战体系建设。 相似文献
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跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明:在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。 相似文献
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