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91.
风洞模型自由飞是一种无支杆干扰的非接触式气动特性测量方法。为获得相对于实验室固定坐标系的精确的模型姿态和位置测量值,必须在成像照片中有固定坐标系框架标志的清晰影像。本文描述了在高超声速脉冲风洞中模型自由飞运动记录中二次成像法的应用。以0.1mm细线所构成的正交实验室固定坐标框架置于模型运动记录的第一次成像面上,然后用高速鼓轮相机记录模型自由飞相对于坐标系运动的清晰照片,从而获得模型在高超声速(M_∞=9.9)流动条件下的静、动稳定性导数的有效结果。  相似文献   
92.
悬停旋翼的自由尾迹计算   总被引:2,自引:1,他引:2  
在随桨叶旋转的坐标系中,建立了悬停旋翼自由尾迹计算的迭代方法和模型。文中以两种不同的模型旋翼为例算,对叶尖涡的轴向和径向位置进行了计算,并与已有的试验结果进行了对比。检验了模型的可靠性,运用上述自由尾迹模型,分别研究了不同叶尖马赫数,桨距角和桨叶片数对悬停尾迹形状的变化,表明了旋翼参数对自由尾迹形状的影响。最后,文末给出了一些结论。  相似文献   
93.
进口速度分布对短突扩压器性能的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
在任意曲线坐标系下,对环型燃烧室的三维流场进行了数值计算,研究了四种不同的进口速度分布对扩压器性能的影响。计算结果表明,进口速度大小和方向都对扩压器性能有重要影响,进口速度分布均匀以及方向贴近扩压器壁面,有利于提高扩压器的性能。计算中采用标准k-ε双方程紊流模型,采用控制容积法进行离散,在非交错网格体系下用SIMPLE法求解  相似文献   
94.
介绍一种新型的、具有最小喉道面积的三维高超声速进气道 (称之为收敛形进气道 )的数值和实验研究结果。表明使用这种形式的进气道 ,在整个飞行速度范围内可以降低阻力和高超声速发动机表面的热防护要求 ,通过降低外压缩表面的倾斜度和减少进气道及燃烧室壁的面积就可以做到这一点。在采用低维次流动的气体动力设计方法的基础上设计成这种形式的进气道。计算是在无粘气体模型构架内用有限体积法进行的。同时用边界层方程计算出计及粘性的气流特性和进气道特性。数值算法是通过收敛形进气道的有限宽楔形外压缩表面的计算和实验数据来验证的。进行实验研究的马赫数M=2~ 1 0 7,基于模型进气道高度的雷诺数Re=( 1~ 5) × 1 0 6。数值计算与实验结果一致性很好。这些结果也和通常的二维进气道的数据作了比较。  相似文献   
95.
单层钎焊砂盘磨粒分布有序性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对亲型非砂轮磨削工具--单层钎焊砂盘的硬质合金磨粒在基体上的分布进行了初步研究,砂盘作为一种手握粗磨削工具,降低磨削力是最重要的,文中借鉴砂带及单层高温钎焊超硬磨料砂轮的一些研究,提出了砂盘的磨粒在基体上有序性分布的概念,将此概念应用于砂盘钎焊制造工艺上,在相同的制造工艺和磨洵深度条件下,对得到的磨粒有序性及无序性分布的砂盘进行了磨削对比实验。结果表明,砂盘磨粒的有序性分布能显著降低其磨削力。此概  相似文献   
96.
对数正态分布场合环境因子基于截尾样本的统计分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文导出了寿命分布为对数正态分布时基于截尾样本环境因子的点估计和近拟置信限,对所给近似置信区间作了模拟研究。  相似文献   
97.
针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。  相似文献   
98.
本文给出汽心泵压头特性、汽心变化、泵内水力损失、集流器内压力分布和径向力等主要特性的计算方法和程序框图。该算法可用来估算新泵设计初始阶段的特性,亦可用来对现有泵的特性作近似验算。  相似文献   
99.
本文对制定飞机失速/螺旋模型自由飞试验总体方案时必然会遇到的一些重要问题进行了分析,其内容涉及模型缩尺比例数 K 的最佳选取、确定飞机进入螺旋特征模拟高度 H_A 的依据、模型投放高度 H_m 的变化范围和试验模型质量 M_m 的控制问题。本文所作的各种分析和提出的原则对各种模型自由飞失速/螺旋试验研究具有普遍意义。  相似文献   
100.
本文讨论了在无替换定效截尾试验方案下,当产品寿命为双参数指数分布时,尺度参数(失效率)久的经验Bayes(简记EB)估计问题及其收敛速度。设在给定λ,μ下,产品寿命T服从双参数指数分布,其概率密度为 受试产品有n个,试验中前r个产品依次出现的失效时间为t_(1)≤t_(2)≤……≤t_(r)。令 则(x,y)为(μ,λ)的充分统计量。记(x,y)的联合边缘密度为f(x,y),若取二次损失函数,则λ的Bayes点估计为 利用密度函数及其偏导数的核估计,构造出λ的EB估计为 φ_(1n)(x,y)与φ_(1m)(x,y)的Bayes风险分别为 在一定的正则性条件下,我们证明了 这表明,λ的EB估计的收敛速度q可任意接近于1/2。  相似文献   
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