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311.
基于凹槽火焰稳定器的煤油超声速燃烧试验 总被引:3,自引:0,他引:3
在直联式超声速燃烧试验台上进行了煤油的超声速燃烧试验,使用了4种不同结构的凹槽火焰稳定器和多种直径的煤油喷嘴,煤油当量比0.24~1.32,引导氢当量比0.53,在多种工况下均实现了煤油的成功点火和稳定燃烧.通过测量燃烧室壁面静压分布比较不同工况下煤油燃烧性能.研究发现:凹槽结构对煤油的点火性能影响较大,较大的凹槽长深比更有利于煤油的点火,部分凹槽能在无引导氢条件下实现煤油自燃点火;试验中使用的4种凹槽均有较好的火焰稳定效果,煤油燃烧时燃烧室壁面压力平稳;煤油当量比是影响煤油燃烧性能的最主要因素.在煤油当量比相同的条件下,较高的喷注压力能够提高煤油的燃烧性能. 相似文献
312.
313.
对冲压发动机燃烧室内的雾化过程进行数值仿真,以研究其燃烧室中燃油喷射压力、人口来流速度等对燃油雾化特性的影响;建立了物理模型和数学模型,对燃油的喷雾混合进行了具体的数值计算。计算结果表明,喷射压力越大,贯穿距也越大;来流速度越高,雾化成的液滴颗粒直径越小;射流湍流程度越大,其喷雾锥角也变大。 相似文献
314.
315.
高超声速串联式组合动力装置方案 总被引:3,自引:0,他引:3
为保证高超声速运输机在宽广的飞行包线内(Ma=0~5,H=0~30km)稳 定可靠工作,对涡轮/冲压组合动力装置串联方案展开研究.首先建立了经试验数据校核的 适于高超声速飞行的组合动力装置部件级变循环详细非线性性能计算模型;在此基础上,利 用发动机设计点热力循环分析和非设计点性能分析方法对串联方案的综合特性进行评估,最 终给出一种经过优化的串联布局涡扇/冲压组合动力装置总体性能设计方案.研究结果表明 ,优化方案可有效地缩小组合发动机的结构尺寸与重量,有利于进气道,喷管的调节以及冲 压燃烧室燃烧的组织.通过综合调整发动机5个可调几何部位以及涡轮发动机燃油流量和冲 压燃烧室燃油流量,可以实现涡扇/冲压模式的平稳转换. 相似文献
316.
317.
Experiments were conducted to determine the effects of the mixing section configurations on the Mg-CO2 Martian ramjet combustion efficiency. It was carried out at a mainstream mass flow rate of 110 g/s and a temperature of 810 K. The chamber pressure was measured under different configurations and Oxidizer to Fuel(O/F) ratios. Results showed that the engine achieved self-sustaining combustion and worked stably during experiments. The pre-combustion chamber is needed to increase the co... 相似文献
318.
为研究进气道出口截面形式对补燃室掺混气动特性和燃烧性能的影响,本文对双下侧布局形式的固冲发动机内流场进行数值模拟,对比分析了补燃室相同压比下两种不同进气道出口截面形式在不考虑燃气的混合和反应时掺混段的气动特性和考虑燃气反应时补燃室的燃烧性能。结果表明:两股空气掺混过程中,研究的两种进气道出口截面方案的整体总压损失大致相同,但进气道圆形出口截面的掺混段内流线表现为不稳定的螺旋点形态,相比于方形出口截面的掺混段,其使气流掺混更剧烈,短距离内掺混已经很均匀,且旋流强度小;在考虑燃烧时,进气道圆形出口截面对应的补燃室出口总压恢复系数比方形截面的高约2%,方形进气道出口截面的补燃室出口截面总燃烧效率为95.58%,而圆形截面的达到99.86%。 相似文献
319.
为探究含铝固体燃料冲压发动机的燃烧特性和工作性能,基于纳米铝颗粒和端羟基聚丁二烯(HTPB)的混合固体燃料,采用雷诺转捩模型、颗粒表面反应模型和涡概念耗散模型,建立了二维两相湍流燃烧模型;数值计算分析了含铝固体燃料冲压发动机内流场,以及不同含铝质量分数和粒径下的燃面退移速率、推力与比冲。结果表明:发动机的进气条件对颗粒相的燃烧与运动起主导作用;与纯HTPB推进剂相比,添加质量分数为5%的铝颗粒能够提高补燃室压强和温度,增大燃烧室内高温区面积,可使推进剂平均燃面退移速率提高18.53%,发动机推力提高21.37%,密度比冲提高2.38%,适当增加铝颗粒含量或减小粒径,对提高推进剂燃面退移速率、发动机推力和密度比冲具有积极作用。 相似文献
320.
为了对固体火箭冲压发动机的推力进行直接控制,提出了基于PSO(粒子群优化算法)优化BP(back propagation)神经网络的固体火箭冲压发动机推力估计方法。采用SPSO(标准PSO)和三种不同的BBPSO(骨干PSO)寻优神经网络权值,而后以最优权值进行BP网络训练,对其进行精调,如此便可获取推力和燃气流量、飞行马赫数以及飞行高度之间的非线性关系,从而完成推力估计器的设计。利用240组训练集数据对网络进行训练,并用180组测试集数据对网络进行验证。仿真结果表明:在SPSO、BBExp(exploiting BBPSO)、ABPSO*(modified adaptive BBPSO)和SNPSO(simplified pruning strategy based BBPSO)等四种不同的PSO中,基于SNPSO优化BP神经网络实现推力估计器设计是最为便捷有效的方法,不仅形式简单,而且对于测试集数据而言,其能够将推力相对误差控制在5%以内。 相似文献