发汗冷却系统烧蚀界面的能控性条件

本文讨论在给定时段内，用发汗剂流量控制烧蚀界面不超过给定界面的可控性问题，给出了可控性定理及最优控制的近似解法。     

聚合物淬火介质用于高碳钢丝淬火冷却的试验研究

采用聚二醇类聚合物淬火介质水溶液代替铅浴用于钢丝的淬火冷却，初步分析了聚合物淬火介质的冷却机理，进一步探索了高碳钢丝无公害处理的新途径，试验结果表明，选用一定浓度范围的聚合物水溶性淬火介质代替铅冷却，可满足钢丝组织和性能的要求。     

高温压力传感器冷却套温度场的有限元法计算

介绍一种高温压力传感器冷却套的结构，并用有限元法计算冷却套的温度场分布，将轴对称的冷却套半边划分为许多三角形单元，将单元内的温度离散到单元三个节点上，应用传热学理论计算出三类边界条件的参数，应用有限元法计算出各节点的温度，经过计算机数据处理，得到冷却套温度场的分布，最后，对冷却套温度进行实测，测试结果与理论计算较为接近，表明冷却套结构设计是合理的，并且用有限元法计算冷却套温度场分布是行之有效的。     

叶片前缘有气膜孔的冲击冷却研究

为了确定涡轮叶片前缘阵列射流冲击到穿孔靶面的传热特性,本文采用六个放大比例的模型,进行了一系列的实验研究。在广泛的实际有兴趣的参数组合范围内,分别对各种模型,获得了压力损失和N_u数与射流雷诺数的关系式。这些组合参数包括:射流雷诺数,叶片前缘曲率半径与孔径的比,射孔间距与孔径的比以及射流冲击间隙与孔径的比。并利用实验数据,分析了各项几何参数的影响。     

燃气轮机燃烧室火焰筒耐温技术的发展与应用

为了理清火焰筒耐温技术的发展脉络,明确未来的发展方向,对火焰筒壁面冷却技术、热障涂层技术与耐高温材料技术进行了综合分析.火焰筒冷却技术是保证火焰筒壁面处于材料允许的安全工作范围内的关键技术,多种冷却技术相结合的复合冷却技术将是今后的重点发展方向,而采用EB-PVD技术进行多层涂履的热障涂层技术将会得到进一步的发展.陶瓷材料由于其特殊的耐高温热氧化能力,将有望成为未来燃烧室火焰筒的主要材料.     

尾迹对涡轮动叶全表面气膜冷却效率的影响

采用压敏漆（PSP）测量技术研究了尾迹对涡轮动叶气膜冷却效率的影响，测试叶片带有11排圆柱形气膜孔。获得了不同质量流量比和尾迹斯特劳哈尔数（Sr=0，0.12，0.36）条件下全表面气膜冷却效率分布的试验数据，结果表明：随着尾迹Sr数的增加，叶片前缘区域径向平均气膜冷却效率最大降低幅度达36.5%，吸力面径向平均气膜冷却效率最大降低幅度达53.5%，压力面径向平均气膜冷却效率最大降低幅度达24.2%；尾迹对前缘和吸力面气膜冷却效率的影响大于压力面；随着质量流量比增加，尾迹的影响减小；在进行涡轮动叶表面气膜冷却结构设计时，不考虑尾迹效应会增加设计风险。     

火焰筒多斜孔冷却方式壁温梯度和冷却效率试验

针对高温升燃烧室以延长其火焰筒使用寿命为目的,实验研究了多斜孔冷却方式孔排列方式、壁厚与孔径比h/d以及无量纲参数PS/d2对主燃烧室采用多斜孔冷却方式的火焰筒壁温梯度和冷却效率的影响.实验中冷却气为常温常压,主流速度u_g≈20 m/s,多斜孔内气流与主流速度比约为0.66,主流与冷却气温度比约为1.2.实验结果表明:长菱形多斜孔实验板比正菱形实验板壁温梯度小、冷却效率高;减小h/d或者增大PS/d2都可以降低壁温梯度,但同时冷却效率也会降低.      

过热蒸汽射流冷却叶片热耦合数值模拟

在对射流冷却平板模型和射流冷却凹板模型数值模拟的基础上,设计了射流冲击冷却式蒸汽冷却叶片,并对其进行了热耦合数值模拟.通过改变平板和凹板的进口雷诺数,射流孔与靶板间距和凹板曲率,对靶板的冷却传热进行了对比研究,得到传热量与各个参数的变化规律.然后根据上面得到的变化规律设计出射流冲击冷却式蒸汽冷却叶片,应用ANSYS CFX 10.0数值程序,对冲击冷却的流动和传热过程进行了三维热耦合数值模拟,得到叶片表面温度和对流换热系数分布.      

双扇形孔气膜冷却效率的研究

对平板表面的双扇形孔排气膜冷却特性进行了研究,包括孔节距、动量比和主流湍流度对气膜冷却效率的影响.气膜孔的直径为d,气膜孔与主流方向的夹角为45°.孔节距有2d,3d和4d,动量比有1,2和4,主流湍流度有0.4%和8%.结果表明,气膜冷却效率随孔节距增大而降低;孔节距为2d时,动量比增大会引起气膜冷却效率显著增加;孔节距为4d时,气膜冷却效率受动量比的影响相对较小;在孔节距及动量比均较大时,主流湍流度的增大会导致气膜冷却效率较为明显的下降.      

最小发汗量冷却系统的PID进化控制策略和实现算法

针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题,利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型,构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标,提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同时,该神经网络预测器可以通过在线学习随时跟踪温度场的变化,以实现对温度场的滚动优化和进化控制。仿真结果表明,这种基于神经网络预测和遗传算法优化的PID进化控制器能够实现在几乎无烧蚀的情况下发汗剂消耗量的最小化。而且,该算法还适合于多样化的性能指标,便于求解和实现,实用性强。