考虑燃料雾化的气液两相连续旋转爆轰数值模拟

为研究气液两相连续旋转爆轰发动机燃烧室内爆轰波的传播特性,以汽油为燃料,富氧空气为氧化剂,建立了欧拉-拉格朗日模型进行二维数值仿真,其中气相方程采用时空守恒元与求解元方法求解,液相方程采用标准四阶龙格库塔法求解。在两相旋转爆轰模型还考虑了液滴雾化破碎过程。计算结果表明：起爆后形成的初始爆轰波经过初始燃料填充区域后逐渐衰减,随后入口附近新生成的压力波经过一系列发展形成了自持稳定传播的旋转爆轰波;旋转爆轰波的传播模态受燃料与氧化剂的喷注压力和氧化剂填充比影响,在不同工况下旋转爆轰波呈现出4种传播模态,即稳定单波模态、稳定双波模态、不稳定双波模态和不稳定单波模态;在双波模态工况下,燃烧室内初始只形成1个爆轰波,后由入口附近局部爆炸产生的压力波发展为新的爆轰波,转化为双波模态后爆轰波的强度略有下降,但燃烧室整体推力更加平稳。     

过载环境下水平管内水的流动沸腾特性

利用地面离心旋转台实验研究了不同过载环境下水在1.8 mm内径水平管内流动沸腾的摩擦压降特性.实验工况为过载加速度1.00g～3.16g,质量流速为230、330 kg/(m2.s),热流密度为102、141 kW/m2,干度为0.07～0.58.结果表明:不同过载环境、干度、热流密度和质量流速对水的摩擦压降均有影响....     

高温高压下平板预膜喷嘴初次雾化试验

为了深入探究预膜喷嘴燃油初次雾化机理,试验研究了高温高压条件下不同工况参数对平板预膜喷嘴初次雾化特性的影响规律.采用高速摄影可视化技术和马尔文粒度仪获取了预膜平板液膜厚度、液膜波动形态以及索泰尔平均直径(SMD)等雾化特性.利用图像后处理技术提取液膜厚度,试验结果表明:液膜厚度随进气压力、进气温度和进口韦伯数的增加而减...     

微尘沉积形貌对冲击气膜冷却结构换热特性影响的数值研究

带有微尘的空气进入航空发动机,极易在涡轮叶片内冷通道发生沉积。为探究微尘沉积形貌对涡轮叶片内冷通道换热特性的影响,选取冲击气膜冷却结构,基于微尘沉积实验结果,构造微尘沉积形貌,由锥状突起和环状突起组成,通过数值模拟获得不同射流雷诺数下冲击靶面努塞尔数Nu。研究结果表明,冲击靶面微尘沉积层的出现,将大幅降低浸润面积平均努塞尔数Nuwetted,而对映射面积平均努塞尔数Nuavg影响较小;冲击驻点周围的高换热区范围减少;相邻冲击孔中点附近的高换热区努塞尔数Nu增大;此外,射流雷诺数的增大整体上提高了冲击靶面的换热强度。由于锥状突起和环状突起的扰动作用, 壁面附近回流涡增多, 使得冲击靶面大部分区域温度边界层厚度增加,因此换热性能降低。     

智能多通道测温仪

本文介绍以8031单片机为核心设计的智能多通道测温仪的构成、工作原理、程序设计以及温度传感器的非线性修正和仪器的精度分析。     

光电感烟与电子差定温组合探测器的研究

论述了光电感烟与电子式差定温组合探测器的工作原理，设计方法及应用前景，该组合探测器具有对烟、温度的探测功能，并能通过地址编码底座的向控制器发送预报警和报警两种相关的频率信号，极大地提高了火灾自动报警系统早期预报的可靠性，降低了误报率及成本是一种具有良好发展前景的新型火灾探测器。     

IDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现

讨论了数据仓库、数据库知识发现和分布式对象的概念和技术,提出了一种集成化的IDSS(Intelligence Decision Support Systems)的开发环境,将传统的DSS四库结构与数据仓库相结合,把数据挖掘作为一种特殊的模型应用于数据库中的知识发现.同时,在系统实现上采用分布式对象技术,实现接口规范和应用程序相分离.最后进一步对数据仓库的设计与实现及数据库知识发现的设计与实现进行了介绍.     

一种测量航空发动机T*4温度的新方法

采用热电偶信号放大集成电路AD595结合镍铬-镍铝热电偶温度传感器,设计了航空发动机T*4温度热电偶测温电路,实现了冷端自动补偿、热电偶断线报警信号输出功能.实测数据分析表明输出幅值大,误差小,重复性好.测量电路简单,具有较强的实用性.     

振动传感器的微加速度动态校准

阐述了高灵敏度振动传感器在超低频微小加速度下进行动态校准的校准装置工作原理、校准方法 ,分析了其校准不确定度。该装置采用曲率半径为 10m的虚拟摆结构 ,从较强的环境干扰噪声中利用数字滤波技术成功地拾检微弱振动信号 ,使微小标准加速度获得复现。该装置可在 (0 .0 0 1～ 0 .1)Hz超低频率范围内和 (1× 10 -6～ 1× 10 -2 )m s2 微小加速度范围内实现高准确度激光绝对校准和比较法校准 ,其校准不确定度达 0 .5%。     

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.