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391.
非预混喷注对旋转爆震发动机影响的数值研究 总被引:7,自引:0,他引:7
为了研究真实情况下非预混喷注对旋转爆震发动机工作过程的影响,采用氢氧7组分8步化学反应的基元反应模型,忽略黏性、热传导和扩散等输运效应。对真实情况下燃料(H2)和氧化剂(Air)分开喷注的旋转爆轰发动机进行三维数值模拟,深入分析了非预混条件下的旋转爆震波流场结构,探讨了燃料喷注方式对发动机性能的影响。计算结果表明:本文方法可有效模拟燃料与氧化剂非预混喷注的旋转爆震波流场。在给定的计算条件下,不同喷注方式发动机的爆震波平均传播速度大约为1640~1840 m/s;平均推力为90~100 N;基于混合物的比冲为820~900 m/s。随着燃料喷注位置的前移,发动机性能明显提高;燃料喷注角度对发动机性能影响较小,随着喷注角度的减小,发动机性能逐渐提高,提高幅度较小;燃料双侧喷注的性能明显优于单侧喷注。旋转爆震发动机的性能与燃料/氧化剂的冷流掺混效果成正比。 相似文献
392.
针对火箭发动机涡轮泵端面密封结构中旋转式唇形密封圈的“脱开式”密封特性,基于丁腈橡胶材料单轴拉伸试验数据,借助非线性有限元软件ABAQUS,建立了唇形密封圈的“解析刚体-超弹性体”组合有限元模型.计算了在过盈装配预紧力、弹簧径向力、燃料介质压力及旋转离心力作用下,密封圈的Von-mises应力分布及变形情况,根据密封圈接触状态转化,获得了密封圈的脱开转速区间.最后进行了唇形密封圈的水运转试验,提出了用于测量密封圈脱开转速的逆向测量方法,试验结果与计算结果吻合,从而验证了计算结果的正确性. 相似文献
393.
394.
仅利用一个参考载荷,建立一种近似公式来计算共线裂纹和中心裂纹的张开位移。通过该方法确定的裂纹面张开位移及其偏导与精确解之间吻合良好。该方法将中心裂纹的权函数计算模型简化为形状因子和裂纹面张开位移偏导之间的积分。基于权函数法,研究了带中心裂纹的旋转叶片的应力强度因子与裂纹长度、位置、转速及转动加速度之间的关系。结果发现:应力强度因子随着裂纹长度的增加和裂纹与旋转轴间距的减小而增大;转动加速度对应力强度因子的影响较小;转速的增大会使应力强度因子增大。在断裂力学理论的基础上,建立了断裂控制准则,计算表明叶片的临界转速随着裂纹长度的增加而降低。 相似文献
395.
预应力作用下弧齿锥齿轮的动频率计算 总被引:4,自引:0,他引:4
弧齿锥齿轮是航空发动机中的基本元件,常发生共振破坏.运用自主开发的弧齿锥齿轮设计分析系统建立了包含齿轮完整结构的有限元网格模型,并导人ANSYS软件中进行了考虑工作转速和啮合扭矩引起的预应力影响的弧齿锥齿轮动频率计算,结果表明工作转速引起的离心力和啮合扭矩对弧齿锥齿轮的振动频率有一定的影响. 相似文献
396.
397.
398.
压气机内部噪声特征与转子叶片声固耦合机理分析 总被引:1,自引:1,他引:0
航空发动机压气机转子叶片故障多由机械激励和气动激励造成,而高强声波对转子叶片的激振因素不容忽视。通过开展某型涡扇发动机压气机内部噪声测试试验,研究压气机转子叶片振动机理及其与噪声信号的对应关系。阐述了压气机内部旋转不稳定性非定常压力波作用机制,提出了基于刚性壁声波导管技术的导出式噪声测量方法,完成了某型涡扇发动机压气机内部噪声信号测试,对噪声信号进行了频谱分析和声传播特性分析。研究结果表明,某型涡扇发动机压气机内部噪声信号频谱呈现高峰值纯音分量1 402 Hz,并且该纯音分量与转子叶片通过频率呈现特定的频率组合关系。该纯音分量的噪声源在压气机内部沿发动机顺航向方向从后向前传播。利用旋转不稳定性理论,将声源频率在不同坐标系下进行转换,当噪声源周向模态数为13时,该纯音分量可调制出与高压一级转子叶片一阶振动频率相对应的激振频率。 相似文献
399.
数值研究不同的减涡管长度、鼓筒孔周向位置及鼓筒孔结构对管式减涡器系统减阻性能的影响。结果表明,特定工况下存在最优管长使得系统进出口总压比最小,不同管长减涡管系统的主要压力损失来自于不同部分。其中,减涡管较短时压力损失主要来自于减涡管入口处,减涡管较长时压力损失来自于管内摩擦损失。鼓筒孔周向位置对盘腔内气流流动特性的影响较小,对总压比的影响可以忽略。鼓筒孔结构对减阻效果的影响较大。在所研究的三种鼓筒孔结构中,鼓筒孔开孔在周向上越长其总压比越小,鼓筒孔变为贯通缝时最优管长减小。 相似文献
400.
机械振动信号携带大量重要的机械状态信息,然而机械故障振动信号在复杂工作状态下通常呈现非平稳、非线性特性。因此,从振动信号抽取和选择有效的机械故障特征、提高故障识别性能,成为机械故障诊断研究的热点。针对上述问题,本文提出了基于集成局部均值分解(Ensemble local means decomposition,ELMD)与改进的稀疏多尺度支持向量机(Sparse multiscale support vector machine,SMSVM)的机械故障诊断方法。该方法首先使用自适应非线性、非平稳信号处理方法 ELMD把多模态调制故障信号分解成为多个单模态解调信号,有效地增强了故障特征。把压缩感知和多尺度分析技术融合于故障模式分类中,提出改进SMSVM旋转机械故障识别方法,提高多类机械微弱故障数据模式识别性能。该方法融合稀疏表示、多尺度分析和SVM的优点,无需求解复杂的优化问题,易于推广至更多尺度SVM,具有计算量少、泛化性与鲁棒性好、物理意义明显等优点。人工数据和实验设备数据验证了本文算法的优越性。 相似文献