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361.
为揭示2元圆转矩喷管尾喷流强化掺混的内在机制,应用大涡模拟(LES)方程对2种相同进、出口直径的喷管模型(轴对称、2元圆转矩)在Ma=0.8、高雷诺数(2×10~5)条件下进行了数值模拟计算。结果表明:与轴对称喷管相比,圆转矩喷管射流掺混效应增强,速度衰减快,核心区长度和高温区域面积减小。同时尾喷流拟序结构变化说明:2种喷管主要拟序结构均包含涡环、涡辫、发卡涡、螺旋涡等相似结构;但圆转矩喷管在射流近场诱导出的涡旋更丰富,边角剪切涡发展更快,形成明显的CVP结构,导致其射流柱失稳时刻提前、距离缩短;同时,喷管形式的改变使得射流剪切层内雷诺应力增大,速度脉动增强。拟序结构发展及雷诺剪切应力变化说明在射流流场中涡旋发展耗散速度增大、速度边界层脉动增强、射流柱易失稳是导致射流掺混增强的本质因素,为异形喷管的强化掺混机理提供了依据。 相似文献
362.
大气数据的精确测量对飞行器的导航与控制至关重要。相较于传统的探针式大气数据测量系统,嵌入式大气数据传感系统更适用于隐身性能要求、大迎角飞行要求的飞行器或高超声速飞行器。回顾了嵌入式大气数据传感系统的发展历程,介绍了该系统完整的组成部分及其工作原理,并指出该系统在应用时的四项关键技术(测压孔布局、气动模型及求解算法、校正算法、故障检测及管理技术),结合国外多种飞行器上该系统不同的应用方案,分别对比分析四项关键技术不同应用方式的优缺点;指出了该系统的四项关键技术均会影响系统精度及可靠性,实际应用中需综合考虑选择其应用方式;最后展望了该系统在未来航空航天领域的应用。 相似文献
363.
为深入了解真实航空发动机内燃烧流场,采用动态亚网格模型结合单步快速化学反应(FC)、火焰面(FLM)及反应进度变量(FPV)等三种燃烧模型对径向两级反向旋流燃烧室单头部构型进行了大涡模拟。为避免模型简化误差,对燃烧室包括全部气膜冷却孔在内的精细结构进行了完全仿真。在已达到统计定常状态的冷态流场基础上首先模拟了燃料喷注和掺混过程,约2.6ms后燃料到达真实的点火位置,随后采用FPV模型在半径3mm的球形区域数值模拟了点火,展示了在主燃孔横向射流作用下初始火焰沿化学恰当比混合分数等值线传播并充满整个火焰筒的发展过程,结果显示火焰到达燃烧室出口的耗时约为6~7ms。不同模型算法预测的平均温度场与CARS测量结果作了对比,LES-FPV,RANS-FPV,LES-FLM以及参考文献中RANS-FLM计算平均误差分别为3.47%,4.17%,7.76%和11.22%,表明LES改进了模拟精度,且FPV模型显著优于FLM模型。RANS-FPV预测的出口存在严重热斑,导致其给出的出口温度分布因子(OTDF)及最大径向温度分布因子(RTDF)值分别达到0.593和0.313;LES-FPV结果均匀性最好,其预测值分别为0.284和0.193。 相似文献
364.
为了实现终端区内空管单位燃油消耗的有效评估,结合综合航迹数据采用数据挖掘技术,提出一种基于航迹数据的终端区真空速的估算模型.首先应对综合航迹数据处理,提出了对综合航迹处理的方法;通过在中国气象数据网上获取机场上空风的数据,利用插值法建立机场上空风场的模型;分析航行速度三角形,推导出真空速计算模型.最后分别以离场和进场的QAR数据,用Matlab对真空速进行仿真估算.结果表明:方法能够有效地利用综合航迹数据进行真空速的估算. 相似文献
365.
针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明:与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。 相似文献
366.
367.
余汇 《民用飞机设计与研究》2018,(3)
该文对面向飞机健康诊断的几种大数据技术进行了综述。并行聚类分析方法可以抽取飞机维护系统并行计算机的基本特征,形成飞机各系统历史数据的抽象计算模型;而针对全机状态监控参数中如何从大量飞机参数中挖掘出有价值的信息问题,参数场域挖掘技术发挥了很大的作用;然而在实际应用过程中,经常会遇到多种复杂的故障,这些故障通常具有复杂的非线性关系,而要确定这些非线性相关规则,需要依托大数据技术确定相关的关系;而对于由某一部件失效形成飞机级联故障的链式效应,可利用可视化数据挖掘技术,描述故障数据,结合人类视觉感知能力,加强数据结果处理。 相似文献
368.
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
369.
370.