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181.
以国产实际使用并含有添加剂的RP-3号燃油为研究对象,测量了燃油在不同温度下的密度,搭建了压力降落法实验装置,测定了5~40℃温度及3组不同压力范围下,CO2在RP-3号燃油中的溶解度,采用ASTM D2780-92标准中提供的相对密度法对溶解度进行了计算并与实验值进行了比较.结果显示:计算值与实验值有很大偏差,且随着温度上升及压力下降,该偏差增加,最大相对偏差可达到106%.根据实验值,对ASTM D2780-92中的阿斯特瓦尔德系数计算公式进行了线性修正,修正后计算的溶解度和实验值误差在10%之内.该研究结果可为绿色惰化的设计提供参考依据. 相似文献
182.
针对资源勘探等高精度应用对航空重力仪测量精度和分辨率的更高要求,在前期研究基础之上,研发了新一代采用"捷联+平台"方案的新型航空重力仪。设计了采用石英挠性加速度计和光纤陀螺的捷联式重力仪,采用了新型温度控制方案,提高了重力仪的环境适应能力。设计了稳定平台,将捷联式重力仪保持在垂直方向,隔离载机的角运动干扰,减小了重力传感器的动态误差。飞行试验表明,该方案是有效的,将航空重力仪的精度和分辨率提升到优于1mGal/3km。 相似文献
183.
184.
185.
为揭示释热分布对亚燃模态下超燃发动机性能的影响规律,对马赫数2.0,总温1100K,总压1.0MPa的来流,完成了燃烧室直连式实验和数值模拟研究。针对上游释热和下游释热条件,对比了发动机壁面压力分布,分析了内流道一维质量加权马赫数,获得了发动机部件和总体性能数据。结果表明,在总当量比相同情况下,上游释热能够获得更好的发动机性能,没有尾喷管时比下游释热获得的推力高出约18%,但在有尾喷管时只相差2.6%;对于本文构型,燃烧室和尾喷管是发动机推力的主要来源,两种释热分布下,二者产生的推力超过了发动机总推力的90%;但对于更高总当量比,上游释热可能会导致进气道不启动,需要增加下游释热获得更高的发动机性能。 相似文献
186.
187.
三维并联式TBCC发动机排气系统设计与实验 总被引:2,自引:0,他引:2
为实现三维并联式TBCC排气系统的设计,利用基于二维最大推力理论的密切法设计了圆转矩变截面非对称冲压发动机喷管,并在冲压发动机喷管上壁面为三维曲面的条件下,利用转动加滑动共用面的调节方式实现了涡喷发动机喷管的内型面设计及其喉道面积的调节,从而完成了排气系统设计。随后对设计结果进行了冷流实验验证。结果表明,这种排气系统设计方法具有可行性。在冲压单独工作状态,壁面压力分布的数值计算与实验结果吻合较好,相对方均根偏差低于10.8%;在涡喷单独工作状态及共同工作状态,上壁面压力在激波附面层干扰区域内偏差较大,最大相对偏差可达30.6%。但壁面压力分布的数值计算与实验结果的整体变化趋势一致。 相似文献
188.
为了在地面实验室开展系统全面的飞机驾驶舱工效学实验,提出了一套完整的人-机-环闭路仿真模拟实验系统方案.综合分析实验系统的设计指标和功能要求,基于相似理论和模块化设计方法,分别对飞机仿真平台的硬件系统和软件系统、环境模拟舱、飞行员生理和心理测量系统开展研究和方案设计.最后搭建出半物理仿真模拟实验平台,实验平台可用于飞行员工作效率的影响机理研究、飞行员工作负荷评估以及仪表显示界面布局设计等. 相似文献
189.
常见高性能热防护材料的力学性能较为薄弱,这成为了飞行器热防护系统发展的瓶颈。因此,如何设计热防护材料,使其具有良好隔热效果同时兼具足够的承载能力,成为当前的研究热点。本文针对碳/碳多孔防热复合材料进行了单轴压缩实验,获得了其压缩应力—应变曲线,研究了其压缩变形特征及相应的失效模式,并通过SEM观测变形前后的材料细观结构,分析了材料内部的细观变形机制,也为进一步建立表征材料内部细观结构特征的有限元模型和进行数值模拟研究奠定了实验基础。实验结果表明:材料内部纤维主要沿面内随机分布,呈现出明显的分层现象。受其结构的影响,该材料面内方向力学性能比厚度方向优越。 相似文献
190.
近年来数据同化(DA)被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法(PIV)、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波(EnKF)、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes (RANS)模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分(4DVar)等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。 相似文献