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171.
基于已有的单参数线化壁压信息法,在做相应简化改动后应用于旋翼翼型高速试验数据修正,着力解决工程上遇到的旋翼翼型高速风洞试验结果不理想的问题。文中采用该方法对FL-21风洞得到的OA309旋翼翼型试验数据进行了修正。结果表明,修正后的旋翼翼型气动特性曲线与国外已有结果吻合较好。该方法能有效满足旋翼翼型高速风洞试验修正的需要。 相似文献
172.
旋转冲压发动机驻涡燃烧技术研究现状分析 总被引:3,自引:0,他引:3
旋转冲压发动机是一种全新概念发动机,采用激波增压和驻涡燃烧技术。其显著的高效、低污染特性引起越来越多人关注。本文首先扼要介绍了旋转冲压发动机总体结构,然后介绍了驻涡燃烧技术的概念和研究现状,最后描述了旋转冲压发动机中驻涡燃烧室的结构特点。 相似文献
173.
发展红外成像非接触转捩测量低速风洞试验技术,旨在解决特殊气动布局外形及金属材料模型转捩位置测量问题。通过在模型表面产生热壁面、现场测试模型表面发射率、使用遮蔽板、在金属模型表面喷涂隔热氟碳漆等措施,解决了环境条件、发射率、辐射传递干扰、金属模型材料特性等阻碍红外成像技术应用的关键问题;通过数值计算及试验测试得到模型热壁面与环境温差在20℃范围内,热壁面背景温度对转捩位置基本没有影响,解决了热壁面对转捩位置影响问题;通过试验原理、试验方法、关键参数测试、转捩判据、准度考核等研究工作,构建了红外成像非接触转捩测量低速风洞试验技术;通过引导试验考核了试验系统。结果表明:该技术实用可靠,值得推广。 相似文献
174.
建立了壁面有喷注的楔状流层流边界层冷却数学模型,求解经相似变换得到的描述无量纲流函数和无量纲温度的常微分方程,获得了楔状流层流边界层无量纲速度和温度的相似解,给出了考虑壁面喷注边界条件的形式简洁、物理意义明确的无量纲流函数拟合式;用Runge-Kutta法求解无量纲速度与温度的常微分方程,获得了壁面有喷注的楔状流层流边界层无量纲速度和温度随楔形角、吹风参数、冷却介质温度的变化规律.通过计算0°,18°和36°楔形角的楔状流层流边界冷却速度与温度分布得到以下结论:楔状流速度边界层和温度边界层厚度都随楔形角的增大而变小,随着吹风参数的增大而增大;当冷却介质温度越低、吹风参数越小、楔形角越大时,靠近壁面处楔状流层流边界层内温度梯度越大. 相似文献
175.
176.
为进一步提高侧压式进气道性能,提出了变侧压角与变后掠角+变侧压角两种曲面压缩的侧压式进气道设计方案,利用数值仿真手段对其Ma=6,Ma=4下的流场结构及总体性能开展了研究,并与常规平面压缩的侧压式进气道进行了比较.结果表明,曲面压缩的侧压式进气道性能要明显优于常规平面压缩进气道;采用变后掠角+变侧压角设计的曲面侧压式进气道具有前掠与后掠两种进气道的优点,能显著提高进气道高低马赫数下的性能.计算发现,Ma=6设计点下,变后掠角+变侧压角曲面侧压式进气道流量系数较常规进气道提高4.1%,总压恢复系数提高5.3%;Ma=4来流条件下,流量系数提高6.3%,总压恢复系数提高5.4%. 相似文献
177.
为验证一种双楔顶压、侧板中置的侧压式进气道基本性能,设计了一套进口面积为110mm×91mm的双流道试验模型,并在300mm马赫数6的高焓脉冲风洞中进行了吹风实验。实验测量了进气道和隔离段内的沿程静压分布和隔离段进出口截面的皮托压力分布,分析了进气道内的典型流场特征,获得了进气道的基本性能参数,并以马赫数的测量为例阐述了流场不均匀性对测量结果可能造成的影响。实验结果表明,马赫数6来流条件下,该侧压式进气道流量系数为0.83,隔离段出口平均马赫数为2.57,总压恢复系数为0.296,增压比为23.7,表明这种侧压式进气道的气动布局方式能够获得较好的总体性能。 相似文献
178.
为了研究转捩对压缩拐角内分离泡结构的影响,进行了来流马赫数2.9,24°压缩拐角激波/转捩边界层干扰的直接数值模拟(DNS)。通过在拐角上游平板的不同流向位置处添加周期性吹吸扰动激发流动转捩,使得转捩不同阶段进入拐角入口,从而在拐角内产生激波/转捩边界层的相互干扰。计算得到的平均速度剖面、壁面压力分布以及分离泡大小与风洞试验及以往直接数值模拟结果吻合较好,验证了计算结果的可靠性。研究了转捩过程对角部干扰区内分离泡结构的影响规律,分析比较了不同转捩阶段下角部分离区内湍动能的生成、耗散和分配机制。研究结果表明:转捩初期的拟序涡结构对分离泡尺度及形状影响最大,发卡涡包在角部拐点附近发生展向融合,并在角部区域形成湍流斑,此时分离泡尺度最小,形状呈现中间高两边低的山峰型。随着转捩的发展,分离区内湍动能生成和近壁区的耗散逐步降低,此时输运项起到了主要的平衡作用。 相似文献
179.
二值卷积神经网络(BNN)占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络(CNN)之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。 相似文献
180.