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191.
对涡轮基组合循环发动机(Turbine based combined cycle,TBCC)组合燃烧室进行了试验研究。研究首先设计了组合燃烧室模型及相关的试验系统,并在此基础上开展了不同工作模式下,进口速度系数、温度和油气比对燃烧室燃烧性能影响的试验研究。研究结果表明:随着外涵进口速度系数(λ=0.25~0.40)的增加,点火总油气比、贫油熄火总油气比均增加,燃烧效率提高;随着外涵进口温度(343~473K)的增加,点火总油气比和贫油熄火总油气比减小,燃烧效率提高;随内涵进口速度系数的增加,燃烧效率提高。试验中获得最小点火总油气比为0.0045,最小贫油熄火总油气比为0.002。 相似文献
192.
为了研究小尺度三级旋流燃烧室的燃烧性能,对头部为同旋向组合和反旋向组合的四种三级旋流器的燃烧室在不同进口速度和油气比参数下的燃烧性能开展了常压试验研究。研究结果表明:从燃烧室的主要燃烧性能来看,内旋流器旋向与燃油喷嘴旋向相反时的点火性能最佳,点火油气比为0.009;三级旋流器同旋向时贫油熄火性能最好,贫油熄火油气比约为0.0033;中间旋流器反旋向时燃烧效率最高,旋向组合对出口温度分布系数的影响相对较小。 相似文献
193.
航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。 相似文献
195.
196.
为了获得低压涡轮动叶叶顶间隙泄漏流动特性,采用数值方法研究带冠动叶叶顶间隙对低压涡轮级气动性能的影响。
对试验测量的扇形带冠叶顶叶栅气动性能进行数值计算,得到的叶栅总压恢复系数与试验数据吻合良好,验证了数值方法的可靠
性。对没有间隙和3 种动叶叶顶间隙条件下低压涡轮级的气动性能和动叶叶顶间隙泄漏流动特性进行对比分析。结果表明:带冠动
叶叶顶间隙增大导致转子叶尖的出口气流角增大和叶顶间隙泄漏量增加;涡轮级气动效率降低和叶顶间隙泄漏量增加与带冠动叶
叶顶间隙增大呈近似线性变化;在相同叶顶间隙条件下,出口马赫数对叶顶间隙泄漏量的影响较小;随着涡轮级出口马赫数的提
高,出口气流角度减小。 相似文献
197.
198.
针对有试验性能退化量参数记录、且(或)有部分数据缺失情况的小样本无失效轴承试验问题,通过由Taylor和Thompson提出的数据模拟法实现补全样本退化量,结合Bootstrap自助法扩大样本量,再根据基于性能退化轨迹的补充信息方法来进行其可靠性评估。选取7组受试轴承的振动退化量,对比在完整数据和带有缺失数据情况下的分析结果,发现可合理利用原舍弃不合规试验的部分有效信息,使之增加可靠性评估的样本数,从而得到较不用这些数据更为准确的结果,且所得结果较用完整数据结果绝对值相差在01以内。对比由极大似然估计法和加权E-Bayes法分析试验寿命数据的结果,发现该方法所得评估结果更优,与试验实际相比误差在10%以内,对于提高评估精度及降低试验成本有积极的实际意义。 相似文献
199.
获取舰载直升机实用风限图,仅依靠实装飞行试验或建模仿真都是非常困难的。通过起降飞行模拟试验获取理论风限图,结合少量的海上实装飞行验证试验是一种综合较优的方法。起降飞行模拟试验需要真实飞行员和高等级飞行模拟器参与,飞行模拟器中的母舰气流场数据、母舰运动可由建模仿真或试验测试得到,且必须考虑母舰气流场的非定场特性;只有当飞行员视景或视觉反馈受限时(如能见度降低时),飞行模拟器基座的六自由度运动才是必需的;用DIPES或Bedford方法量化飞行员主观操纵负担,结合记录的客观操纵数据,评判起降难度;典型的飞行模拟试验程序包含了不同风况下的进近和甲板着舰,通常每隔15°和5kn一个风况。通过起降飞行模拟试验得到的理论风限图,可以更加有效和安全地指导海上实装飞行验证试验,最终获得实用风限图。 相似文献
200.
器材消耗量预测是做好技术保障工作的前提和基础,受设备生命周期、任务类型、海洋环境及使用设备人员的技能水平等因素的影响,舰船器材消耗量序列会随着时间的推移而产生波动现象,丛集效应和高峰厚尾特征明显。根据 AIC(A-Information Criterion)准则,对 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)族模型进行比较优选,寻求一种更为合适的预测模型,实现对消耗量的准确预测。 相似文献