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241.
242.
航空发动机风扇转子在高压比、高转速、高负荷的级环境中工作时,存在叶片固体域与流体域之间强烈的耦合作用。针对风扇工作中的流固耦合问题,采用基于流固耦合的数值模拟方法对风扇叶片的结构特性进行模拟,研究考虑流固耦合效应前后叶片结构特性的变化。通过风扇转子加减速试验测量叶片表面测点应力变化,并将数值模拟与试验测量结果进行了对比分析。分析结果表明:考虑流固耦合效应后叶片表面的受力情况变化较大,导致叶片表面的应力与变形分布产生较大的变化;仅考虑离心力作用的计算方法得到的应力值与试验测量值误差最大达到50%,而考虑流固耦合效应的计算值误差在10%左右;考虑叶片流固耦合效应得到的应力分布更满足实际工程应力与强度分析要求。 相似文献
243.
244.
针对全球导航卫星系统(GNSS)拒止环境下无人飞行器集群成员间的相对定位问题,研究了一种基于机载惯性测量单元(IMU)、气压高度计与数据链测距组合的初始相对位姿求解算法。首先,在高度计稳定输出较为精确的高度信息的前提下,将飞行器的三维运动解耦成二维水平运动,给出了三维加速度和角速度、测距信息的水平坐标系投影等效模型。在此基础上,以待求量相对位置和航向角的非线性形式构造了新的待求状态量,并将相对位置和航向角的非线性求解问题转化成了新状态量的线性模型最小二乘求解问题。然后,通过引入递推最小二乘算法(RLS),建立了该相对位姿求解算法的实时输出递推形式,有效降低了机载在线计算的负载。接着,对所提算法进行了可观测性分析,并给出了使系统状态量不可观测的几种相对运动形式。最后,对所提算法进行了数值仿真实验,仿真结果表明,该算法能够有效、快速求解初始相对位姿,位置误差在初始相对距离的10%以内,航向角误差在初始相对角度的1%以内。 相似文献
245.
本文介绍了一种全微计算机化的两坐标数显与数据处理系统。系统实现了机、光、电的一体化。在坐标信号的提取与读出过程中,用计算法和CRT显示代替了传统的电子细分和可逆计数器;12种基本测量软件及其35种组合软件、6种专用测量软件可以实现工件二维坐标的绝大部份测量任务,在少数情况下也可由用户编程,实现某些特殊的测量功能。 相似文献
246.
247.
小发动机燃气流火焰温度测量 总被引:1,自引:0,他引:1
小发动机是在高温条件(≈1800℃)下进行头部防热材料模拟试验的设备,是为解决导弹弹头再入大气层时的防热问题而研制的。本文叙述了用光学法测量小发动机燃气流火焰温度、燃气流中模型前端的激波温度及不同材料的模型表面温度。实验表明:不同材料的模型,其表面温度不同。文中对测温误差进行了初步分析。 相似文献
248.
磨削表面粗糙度在线实时测量的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在试验研究的基础上,研制了一种新的光纤表面粗糙度在线测量系统。以光散射法为理论基础,用光纤束作为传感器,并用单片机进行数据处理和实时显示。针对外圆磨削在线检测中存在的冷却液、工件尺寸变化、环境干扰以及仪器的装夹与对中等问题进行了研究,找到了改进或解决的办法,从而更利于该测试技术的实施与推广。 相似文献
249.
叶片气膜孔的几何参数对其冷却效率具有十分重要的影响,需采取有效手段对加工的气膜孔几何参数进行检测。基于光场成像原理,初步探索了单光场相机快照式三维测量技术在气膜孔检测上的应用。与其他光学测量技术相比,该技术仅通过一次拍摄,即可快速从捕获的单张原始光场图像中计算得到气膜孔的三维点云数据,其数据采集效率很高。实验中对一组标准量块进行了测量,展示了单光场相机应用于工业级精密测量的潜力。对实际叶片上气膜孔几何参数的检测结果初步表明了该技术应用于气膜孔三维测量的可能性。由于单光场相机成像系统的结构简单,易于操作且便于与其他传感器设备集成,可为气膜孔三维测量问题提供一种新的解决方案。 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