价电子分形燃烧模型在高能固体推进剂中的应用

在价电子燃烧模型的基础上引进分形理论,提出复合固体推进剂的价电子分形燃烧模型,在此基础上进行了高能固体推进剂燃速和压强指数的模拟计算,研究了固体填料粒径和压力对燃速的影响规律。结果表明,价电子分形燃烧模型适用于高能固体推进剂的燃烧性能计算,燃速及压强指数模拟计算结果与测试结果吻合较好,大部分误差在±10%范围以内。     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

爆震管壁面热负荷实验

在一台内径61 mm、长度1140 mm的气动阀式脉冲爆震发动机(PDE)上,进行了爆震管热负荷的测量计算,主要采用了两种换热模型:一是自然对流和热辐射模型;二是强迫对流模型.在两种方式下,爆震管的热负荷随频率的变化关系基本相同,即随频率升高而热负荷增大,但频率增加两倍热负荷增加却不止两倍.此外,在方式二的情况下,还得到煤油蒸发率随频率的变化关系,为PDE蒸发器设计提供参考.      

微型涡轮发动机综合测控系统设计

针对微型涡轮发动机测控要求,设计了集试车、控制系统半物理模拟、电动供油试验功能于一体的综合测控系统.各传感器调理信号并接到测控计算机与电子控制器;电子控制器通过串口接受测控计算机操纵指令,并采集p₂进行转速间接闭环控制.详细介绍了转速测量方法、电动油泵(pulse width modulation,PWM)驱动设计,并分析、设计了发动机控制律.测试软件以Lab Windows/CVI为平台,采用多线程技术设计.应用表明,系统结构简单、试验效率高,可为同类发动机研发提供支持.      

某微型发动机离心甩油燃烧室建模及数值模拟

对某微型发动机离心甩油燃烧室进行了三维建模及数值模拟。湍流模型采用旋流修正的Realizable k-ε双方程模型,化学反应及组分浓度采用简化的概率密度函数模型,液相采用离散相模型;计算得出了组分、压力、温度的分布特性,分析计算结果可知,该燃烧室的外壁面冷却考虑较少,同时其出口温度不均匀系数较大;提出了掺混孔改进方案,数值模拟结果表明,改进后的燃烧室出口温度分布得到明显改善。     

主流逆压力梯度下气膜孔流量系数的实验

为研究主流逆压力梯度下气膜孔的几何结构和气动参数对流量系数的影响规律,采用放大模型在低速回流式风洞中进行了实验。在对比研究圆柱孔和双向扩张孔流量系数基础上,重点研究了双向扩张孔的流量系数。结果表明,双向扩张孔的流量系数比圆柱孔的流量系数高。前倾角越大,流量系数越高;径向角越大,流量系数越高。流量系数随动量比的增加而增高,在动量比小于4时增幅尤其明显。主流湍流度增大使流量系数增大,动量比越小,增幅越大。除了在孔轴线与平板的夹角较大情况外,密度比对流量系数的影响较小。     

几种超声速非常规压缩系统的研究

根据斜激波和膨胀波理论,数值计算得到给定非常规压缩型面所形成的弯曲激波型面和壁面静压分布,同Fluent计算结果进行比较。应用Fluent软件,计算了等压力梯度设计非常规曲面压缩二元进气道、常规等熵压缩二元进气道和三楔压缩二元进气道设计点性能。研究结果表明:数值计算得到的弯曲激波型面与Fluent计算结果吻合较好。等压力梯度设计的非常规压缩型面壁面静压均匀上升,有利于防止壁面附面层分离;其压缩面长度比等熵压缩面缩短21.6%,减轻了进气道的重量。     

基于数值模拟的轴对称矢量喷管内流特性研究

采用三维有粘定常程序计算了轴对称矢量喷管的内流特性,研究了尺寸缩比、冷热态的影响,并与冷态缩比模型矢量特性试验结果进行了对比;给出了设计工况的内流特性,讨论了几何矢量角、喷管落压比对内流特性的影响.研究结果表明,尺寸缩比、冷热态对内流特性的影响均很小,冷态缩比模型试验结果可以真实地反映设计工况的内流特性,轴对称矢量喷管在设计工况下具有良好的内流特性,并且几何矢量角、喷管落压比对内流特性均有影响.      

基于遗传算法的液体火箭发动机参数优化

建立了液体火箭发动机系统设计的仿真模型和多目标优化模型,采用组合优化策略和遗传算法,针对全流量补燃循环发动机,进行了不同设计变量和目标函数下发动机性能参数的优化,求得全局最优解.计算结果表明,遗传算法是解决该类问题的有效方法,可为其它类似发动机的优化提供一定的指导作用.      

涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。