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241.
针对资源勘探等高精度应用对航空重力仪测量精度和分辨率的更高要求,在前期研究基础之上,研发了新一代采用"捷联+平台"方案的新型航空重力仪。设计了采用石英挠性加速度计和光纤陀螺的捷联式重力仪,采用了新型温度控制方案,提高了重力仪的环境适应能力。设计了稳定平台,将捷联式重力仪保持在垂直方向,隔离载机的角运动干扰,减小了重力传感器的动态误差。飞行试验表明,该方案是有效的,将航空重力仪的精度和分辨率提升到优于1mGal/3km。 相似文献
242.
243.
244.
为揭示释热分布对亚燃模态下超燃发动机性能的影响规律,对马赫数2.0,总温1100K,总压1.0MPa的来流,完成了燃烧室直连式实验和数值模拟研究。针对上游释热和下游释热条件,对比了发动机壁面压力分布,分析了内流道一维质量加权马赫数,获得了发动机部件和总体性能数据。结果表明,在总当量比相同情况下,上游释热能够获得更好的发动机性能,没有尾喷管时比下游释热获得的推力高出约18%,但在有尾喷管时只相差2.6%;对于本文构型,燃烧室和尾喷管是发动机推力的主要来源,两种释热分布下,二者产生的推力超过了发动机总推力的90%;但对于更高总当量比,上游释热可能会导致进气道不启动,需要增加下游释热获得更高的发动机性能。 相似文献
245.
246.
三维并联式TBCC发动机排气系统设计与实验 总被引:2,自引:0,他引:2
为实现三维并联式TBCC排气系统的设计,利用基于二维最大推力理论的密切法设计了圆转矩变截面非对称冲压发动机喷管,并在冲压发动机喷管上壁面为三维曲面的条件下,利用转动加滑动共用面的调节方式实现了涡喷发动机喷管的内型面设计及其喉道面积的调节,从而完成了排气系统设计。随后对设计结果进行了冷流实验验证。结果表明,这种排气系统设计方法具有可行性。在冲压单独工作状态,壁面压力分布的数值计算与实验结果吻合较好,相对方均根偏差低于10.8%;在涡喷单独工作状态及共同工作状态,上壁面压力在激波附面层干扰区域内偏差较大,最大相对偏差可达30.6%。但壁面压力分布的数值计算与实验结果的整体变化趋势一致。 相似文献
247.
为了在地面实验室开展系统全面的飞机驾驶舱工效学实验,提出了一套完整的人-机-环闭路仿真模拟实验系统方案.综合分析实验系统的设计指标和功能要求,基于相似理论和模块化设计方法,分别对飞机仿真平台的硬件系统和软件系统、环境模拟舱、飞行员生理和心理测量系统开展研究和方案设计.最后搭建出半物理仿真模拟实验平台,实验平台可用于飞行员工作效率的影响机理研究、飞行员工作负荷评估以及仪表显示界面布局设计等. 相似文献
248.
常见高性能热防护材料的力学性能较为薄弱,这成为了飞行器热防护系统发展的瓶颈。因此,如何设计热防护材料,使其具有良好隔热效果同时兼具足够的承载能力,成为当前的研究热点。本文针对碳/碳多孔防热复合材料进行了单轴压缩实验,获得了其压缩应力—应变曲线,研究了其压缩变形特征及相应的失效模式,并通过SEM观测变形前后的材料细观结构,分析了材料内部的细观变形机制,也为进一步建立表征材料内部细观结构特征的有限元模型和进行数值模拟研究奠定了实验基础。实验结果表明:材料内部纤维主要沿面内随机分布,呈现出明显的分层现象。受其结构的影响,该材料面内方向力学性能比厚度方向优越。 相似文献
249.
对于现代高超声速飞行器的设计而言,除了需要保证高超声速的性能外,还必须兼顾满足工程需求的亚跨超声速特性。首先,采用雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程流动求解器,结合基于Kriging模型的代理优化算法,开展了高超声速飞行器宽速域翼型的优化设计研究,设计出了一种下表面具有双"S"形特征的新翼型。综合性能评估结果表明,该翼型相比于常规的高超声速翼型,在跨声速和高超声速下具有更加优良的气动特性;其跨声速状态下的升阻比达到78.9,高超声速状态下的升阻比达到5.94,能够实现宽速域内良好的综合气动性能。其次,开展了仿德国"桑格尔号"(SANGER)空天飞机运载机机翼的气动特性研究,对配置宽速域翼型与常规高超声速翼型的机翼进行了气动力特性综合对比分析。结果表明,配置新翼型的机翼在宽速域范围内整体气动性能更优,说明所设计的宽速域翼型在三维机翼上也具有一定的实用价值。 相似文献
250.
近年来数据同化(DA)被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法(PIV)、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波(EnKF)、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes (RANS)模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分(4DVar)等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。 相似文献