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针对安装在大后掠角机翼上的涡流发生器控制流动分离的问题,采用雷诺平均纳维 斯托克斯 (RANS) 方程以及剪切应力传输 (SST) 湍流模型,通过搭接网格技术,对带有涡流发生器 (VG) 的大后掠角机翼进行数值模拟,分析VG的安装位置对大后掠角机翼边界层分离的控制机理及气动特性影响。研究发现VG的作用仅仅在其周边边界层内部区域,影响范围小,在弦线方向安装VG存在最佳布置位置。VG必须安装在靠近气流将要分离的高能量区域,才能有效的抑制气流分离,达到增升减阻的效果。 相似文献
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本文对空间发展Mac=0.61超声速湍流燃烧混合层流动开展了二维/三维大涡模拟(LES)研究,探讨了三维效应在超声速湍流燃烧流动的大涡模拟中的重要性。研究发现,相较于三维LES计算结果,二维LES大幅低估了超声速湍流燃烧混合层的增长率,湍动能的二维LES结果显著偏大而雷诺剪切应力显著偏小。因而,二维LES难以准确模拟超声速湍流燃烧混合层的增长率和湍流脉动特性。二维流动中漩涡拉伸、压缩机制失效,致使二维LES的漩涡结构与三维LES结果显著不同:二维LES计算所得流场呈现清晰的旋涡生成、发展、并对和破碎等演化现象,而三维LES的湍流结构呈不规则状。湍流与燃烧间存在强烈的耦合相互作用,由于二维LES难以准确模拟湍流特性,燃烧场进而在二维LES下呈现一系列特殊的、不同于真实燃烧流动情况的数值现象。漩涡运动带动燃料和氧化剂掺混,掺混界面为火焰前锋。由于漩涡结构不同,致使二维LES的火焰前锋面面积不同于三维LES结果,导致其难以获得准确的燃料效率,最终导致二维LES计算获得的统计平均火焰温度显著偏低。 相似文献
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自从协同作战的概念提出后,各军事强国在协同空战领域均取得了重大进展,协同成为提升作战能力的倍增器。近数十年来,作为解决序列问题的现代智能方法,强化学习在各领域高速发展。然而,面对高维变量问题时,传统的单智能体强化学习往往表现不佳,多智能体强化学习算法为解决复杂多维问题提出新的可能。通过对多智能体强化学习算法原理、训练范式与协同空战的适应性进行分析,提出了协同空战与多智能体强化学习的未来发展方向,为更好地把多智能体强化学习应用于协同空战提供思路。 相似文献
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