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661.
在离心式双组元25N推力器的脉冲工况温度稳定性试验中,有16%的工况均发生了推力器稳态温度跃迁导致的喷注器头部高温过热的问题。本研究针对该问题开展了深入的机理分析,并通过优化推力器局部传热特性以消除其对于特殊脉冲工况的应用限制和风险。通过液滴撞壁试验,分析了不同条件下推进剂液膜发展的规律和机理:一旦壁面温度达到了莱登弗斯特温度以后,液滴与壁面的换热能力将大幅下降,严重影响液膜冷却的效率。通过Amesim软件进行的传热仿真进一步表明,一旦因为热回浸现象导致雾化液滴与涂层壁面的作用机制发生变化,进而影响冷却液膜的形成,就会使推力器的温度分布从正常的第一稳态进入无液膜的第二高温稳态。仿真结果基本复现了热稳定性试验中出现的故障模式。针对该故障机理改进了喷注器的结构导热性,将喷注器的花篮连接结构的导热面积增加了1.5倍,可以有效分担液膜的热流负担,抑制液膜进入莱登弗斯特态,使得推力器的脉冲工作可靠性大幅提高,令温度稳定性试验的通过率提升至100%。 相似文献
662.
鉴于基于支撑效应(SE)的干涉配合疲劳强化理论具有内在的局限性,通过引入弹簧模型(SM)研究了干涉配合的强化机理,以期获得更全面的认识并促进干涉配合技术的应用。首先,分析了支撑效应理论的不足之处,提出了经典理论难以解释的多个问题;然后,介绍了弹簧模型的基本思想及其求解结果,从弹性变形的角度对以上疑难问题作出了解释;最后,借助弹簧模型给出了干涉量的优化方法,并得到了最佳干涉量的解析表达式。弹簧模型的计算结果表明:干涉配合存在一种动态的弹性强化机制,在交变外载作用下结构组件的弹性变形及接触的自动调节作用,是被连接件传载幅值得以降低的原因;干涉量的选取不仅要考虑结构尺寸和材料,同时还应结合实际的载荷条件。 相似文献
663.
为深入理解再生冷却过程中裂解反应对碳氢燃料流动换热产生的影响,采用包含18组分和24步分子反应的RP-3裂解模型,对超临界压力下RP-3在底面加热的方通道内的流动换热和裂解过程开展了三维数值模拟研究。压力范围4~6MPa,加热面热流密度2.4~3.6MW/m~2条件下的计算结果表明:在高温区域内剧烈进行的裂解反应会造成流体的进一步加速,导致沿程压降急剧增加,并且这一现象在4MPa时更为明显。在各流固交界面处,热流密度呈现不同的沿程变化规律。裂解反应使下壁面处的对流换热得到更大程度的强化,从而使下流固交界面的热流密度增加约0.5 MW/m~2。同时,在裂解吸热和传热强化的共同作用下,裂解反应使各流固交界面的壁温最多降低150K。 相似文献
664.
为了研究小推力液体火箭发动机边区冷却液膜的冷却效果,提出了一种综合考虑燃烧流动、气体辐射、液膜冷却、壁面传热和辐射冷却的耦合传热计算方法,构建了基于Lagrange方法的液膜计算模型。采用该耦合传热方法对490N液体火箭发动机进行了数值仿真研究。结果表明:液膜最大厚度60μm,最长30mm,覆盖区域的壁面温度都被限制在420K左右,起到了较好的冷却作用。喷注角度较小射流形成的液膜更集中,生存时间更长,可减小向壁面的热流;喷注角度较大射流形成的液膜周向范围更大,能缓解壁面热流向头部的传递。 相似文献
665.
为了提高激光冲击强化(LSP)数值模拟效率及计算精度,基于传统激光冲击仿真策略,提出了一种连续显式动态冲击仿真策略。使用显式动态分析完成多次冲击,再进行隐式静态分析得到稳定残余应力场;建立ABAQUS三维平板有限元模型,基于该策略研究了多次冲击后残余应力场的分布;Python后处理后,残余应力模拟值与测量值吻合较好。结果表明:当激光功率密度为1 GW/cm2时最大残余应力为-212.5 MPa,其测量均值为-216.7 MPa,误差为1.9%。激光功率密度从1 GW/cm2增加至4 GW/cm2,残余应力层深度由0.7 mm增加至1 mm。验证了该策略的准确性,在大幅度提高仿真效率的基础上有效地提高了模拟精度,为大型结构大面积激光冲击强化数值模拟提供了一种仿真思路。 相似文献
666.
碳氢燃料广泛应用于再生冷却技术中,为了研究其在不同压力下和压力变化过程中的传热规律,使用内径1mm圆管进行了变压力过程实验。试验参数:冷态流量1g/s,流体出口温度500℃,压力1~4MPa。在不同压力稳态的传热试验中发现了两种类型的传热恶化:亚临界下的膜态沸腾和超临界时的入口层流化。研究了变压力时的传热特性,重点分析了不同换热区域的外壁温动态变化,发现了变压力过程中的壁温非单调特性,在超临界压力下动态变化时的传热弱于稳态的传热。实验中还研究了三种不同升压速率对换热的影响,结果显示压力变化速率对传热影响不大。 相似文献
667.
668.
669.
基于多智能体混合学习的多星协同动态任务规划算法(英文) 总被引:1,自引:1,他引:1
针对多星协同动态任务规划问题,以往多采用基于启发式的重规划算法,但是由于启发式策略依赖于具体任务,使得优化性受到影响。注意到协同规划的历史信息对后续协同规划的影响,本文提出了一种基于策略迭代的多智能体强化学习和迁移学习的混合学习算法求解该问题近似最优策略。本文的多智能体强化学习方法利用神经网络描述各颗卫星的强化学习策略,通过协同进化的方法迭代搜索具有最优拓扑结构和连接权重的策略神经网络个体。针对随机出现的观测任务请求导致历史学习策略失效,通过迁移学习将历史学习策略转换为当前初始策略,保证规划质量前提下加快多星协同任务规划速度。仿真实验及分析结果表明本文算法对动态随机出现的任务请求有良好的适应性。 相似文献
670.