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为探究不同气体条件下螺旋波电推进器等离子体源的放电特征,开展了氩气、氦气和氮气放电的光谱诊断实验研究。氩气和氦气为工质气体的放电条件下,部分波长谱线相对强度随功率的增加而增强,且斜率出现两次跳变,考虑是螺旋波放电过程中的模式转换,即容性向感性、感性向波模式的转换。三种工质气体,在较低的压强下,各谱线强度均随压强增大而迅速增强,但氩气放电下压强继续增大达到1.0Pa以后,谱线强度增强趋势变缓甚至达到“饱和”状态,而氦气和氮气放电下压强增大到0.5~0.65Pa,谱线强度出现降低趋势,氦气和氮气放电强度对压强更为敏感。 相似文献
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美国PSI公司开发的98RK电子压力扫描系统作为一种高速高精度多用途的自动测量仪器,在风洞试验中具有很高的使用价值。本文介绍了该系统的结构性能和在NH—l风洞中的应用。 相似文献
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提出了一套适用于高耗时三维气动设计问题的优化设计体系.其主要思想是采用改进拉丁超立方体试验设计选取样本点,应用自行开发的三维粘性流场求解程序进行流场计算建立数据库,采用二次响应面方法建立近似模型,再应用高效模拟退火算法进行全局寻优.以NASA rotor57为对象,在详细进行流场计算基础上采用所提出的优化体系对其进行了三维积叠优化设计.在对流量、效率加以严格约束的条件下,总压比可提高1.8%,对流场结构进行了分析.优化结果表明本优化方法省时,适于三维气动设计的特点. 相似文献
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航空发动机风扇转子叶片外物损伤I.鸟撞击试验研究(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
本文改进了叶片鸟撞击试验条件。对某型发动机风扇一级转子叶片进行了鸟撞击试验。通过对叶片的鸟撞击瞬态响应分析和撞击前后叶片叶型变化的分析,验证了风扇一级转子叶片的抗鸟撞击性能,为某型发动机风扇转子叶片的抗外物损伤设计提供了依据。 相似文献
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粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。 相似文献
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