ELECTRONIC CONTROL OF TURBINE POWER UNITS

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双舌型挡板VGT蜗壳速度场的试验研究

使用IFA30 0热膜风速仪 ,通过选择合适的低通滤波器、合适的采样频率和采样时间 ,用X形探针测量了其无叶喷嘴出口速度的分布以及蜗壳流道的速度场。结果表明 :在两挡板全关时 ,喷嘴出口速度分布较均匀 ;随两挡板开度变化 ,喷嘴出口速度分布变化较大 ;而且沿蜗壳周向其径向速度分布较均匀 ,切向速度分布变化较大 ;沿蜗壳轴向 ,两者变化均较大。当两挡板开度变化时 ,蜗壳流道截面上通流速度的分布不同于自由涡流规律 ,二次流速度分量分布形态类似。     

风力机组叶片的先进翼型族设计

大型风力机组叶片设计需要专用的翼型族,以满足风力机组运行的环境要求。高升阻比、低粗糙度影响是该翼型族的气动性能特点。为了发展我国具有自主知识产权的风力机专用翼型族,在科技部863项目的支持下,北京航空航天大学联合国内气动研究单位,通过理论分析、数值模拟和风洞试验等技术途径,开发了两个适用于大型风力机组叶片的先进翼型族。理论分析和风洞试验表明,设计结果基本达到了预先设定的气动性能指标。     

基于力约束的空心涡轮叶片陶芯定位方法

精铸蜡型作为空心涡轮叶片精铸过程重要的前期工艺转接件,其壁厚精度主要由蜡型模具型腔与内部陶芯的位置匹配关系决定。由于陶芯在模具内完全依靠定位元件实现空间定位,为减小由定位误差引起的陶芯位姿漂移,提出了一种基于力平衡约束的空心涡轮叶片精铸模具陶芯定位布局优化方法。首先,通过建立陶芯定位误差传递模型,揭示了定位误差与陶芯空间位姿扰动量之间的映射关系;其次,根据力平衡原理构建了基于力约束的陶芯定位布局优化模型;之后,针对陶芯表面定位候选点的离散分布特性,结合遗传算法给出了陶芯定位布局点的详细求解策略。最后,仿真对比证明了利用本文所提方法获得的陶芯定位方案可以在保证陶芯定位稳定性的同时提高陶芯定位精度,此外,按照优化后的定位方案压制实际蜡型,壁厚检测结果也进一步表明所提方法的有效性。     

碳粉燃料在火箭冲压发动机补燃室内燃烧特性的分析

采用概率密度函数(PDF)及确定轨道模型数值模拟一种环向进气的固体火箭冲压发动机补燃室气固两相流的掺混燃烧,考虑固体颗粒直径大小和补燃室长度对燃烧效率的影响。结果表明:增大固体颗粒直径,燃料的燃烧效率明显减小;增大补燃室长度,燃料的燃烧效率增大。     

涡轮叶片的多学科设计优化系统

建立了一个全三维涡轮叶片的一体化多学科设计优化系统, 并对某叶片进行涉及五学科的设计优化分析.在此优化系统中, 采用5次多项式方法进行三维涡轮叶片的参数化建模, 单元线性插值法完成学科间载荷信息的传递, 多岛遗传算法及二次序列规划法联合进行整个优化问题的寻优.实例分析结果表明, 一体化优化使涡轮叶片性能得到明显提高, 所建系统稳定、高效, 具有应用于工程实践的可行性及可靠性.      

燃烧室污染物生成大涡模拟模型的研究

采用亚网格动力学模型和联合概率密度函数(PDF)亚网格模型对污染物NO的生成进行大涡模拟.计算中采用的数学模型有:k方程亚网格尺度模型来估算亚网格湍流粘性;亚网格EBU燃烧模型估算化学反应速率;在交错网格体系下, 采用SIMPLE算法和混合差分格式来求解差分方程.数值分析两种不同亚网格污染物生成模型和两种进口气流温度对NO排放的影响, 计算结果与实验数据比较表明:两种亚网格污染物生成模型都能较好的预估燃烧室污染物NO的生成, 但亚网格动力学模型的计算工作量要比联合概率密度函数亚网格模型少得多, 更适合工程应用.      

煤油/空气脉冲爆震发动机强化燃烧装置

为了研究不同结构强化燃烧装置对煤油/空气混合物爆震起爆过程的影响, 选择适应于煤油/空气气动阀式脉冲爆震发动机使用的强化燃烧装置, 设计加工了几种不同结构的强化燃烧装置, 在内径100mm的爆震管内进行大量爆震试验.分析了不同结构强化燃烧装置的工作机理, 比较了不同强化燃烧装置对煤油/空气混合物爆震起爆过程的影响.研究结果为优化设计强化燃烧装置, 优化设计煤油/空气气动阀式脉冲爆震发动机原理样机提供了初步理论基础.      

变几何径向透平损失模型及其分析

基于99 mm叶轮实验, 分析了变几何径向透平静叶的各种损失以及不同的损失模型.给出了变几何透平静叶冲角损失的定量分析.通过计算对比不同静叶喉部宽度下叶道边界层摩擦损失, 验证了Glass-man模型在计算叶片流道损失时, 与试验结果是相符的.基于NASA损失模型分析了径向透平静叶的尾缘损失, 损失随着出口边厚度呈线性增加, 减小出口边厚度是减小尾缘损失的有效方法.      

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.