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181.
为研究轴流压气机下游静子叶片非定常气动力的大小和频率的变化规律,采用在静子叶片表面埋设微型动态压力传感器的方法,在低速单级轴流压气机实验器上进行了静子叶片表面压力的测量。测量了不同轴向间距、不同转速下从近堵塞到近失速的宽广流量范围,并对所测得的静子叶片非定常气动力进行了离散傅立叶变换,以分析其频谱特性。实验结果表明:在转子尾迹的影响下,静子叶片表面的波动频率是转子的尾迹频率及其倍频。转子尾迹频率的高频分量对静子叶片吸力面前缘的影响比对其他位置的影响大。叶片表面的非定常压力和气动力随压气机流量、转速和轴向间距的变化而变化。 相似文献
182.
对后掠角为82.5°具有尖削前缘的细长平板三角翼以及加上背鳍高度分别为hL/s=0.3和hL/s=0.6的机翼组合体在低速风洞进行了大迎角六分力天平测力实验.实验迎角范围为12°~32°,来流速度为25m/s和35m/s.实验结果表明:对单独三角翼,在翼面产生的脱体涡破裂前,其涡流场随着迎角的增大始终是对称且稳定的;增加不同高度的背鳍后,当迎角大到一定程度后,涡流场开始变得不对称和不稳定.背鳍高度不同,流场开始出现不对称时的迎角也不同,在所研究的背鳍高度范围内,背鳍越高,测量得到流场出现不对称时的迎角越小,表明增加低高度的背鳍对细长平板三角翼的背涡流场的稳定有着扰动和破坏作用.实验结果部分证明了文献[1]中的稳定性理论的有效性,同时初步研究了涡失稳后的发展情况. 相似文献
183.
184.
可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。 相似文献
185.
186.
187.
188.
189.
190.