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121.
冲角变化对涡轮静叶栅流场的影响   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为了研究亚临界600MW汽轮机高压第九级静叶原型和改型叶栅的变冲角气动特性,对两套环形叶栅在0°和±10°冲角下在哈尔滨工业大学能源科学与工程学院的低速环形风洞中进行了对比实验研究.实验结果表明,冲角变化仅影响改型和原型叶栅流道前半部分的横向压力梯度,对流道后半部分的流动影响不大;与原型叶栅相比较,改型叶栅不仅降低了流动损失,而且比原型叶栅具有更好的变冲角特性.  相似文献   
122.
串列叶栅尾迹特性的实验研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
对串列叶栅的尾迹特性进行了实验研究。研究表明:串列叶栅尾迹平均速度和单列一样满足相似律。串列叶栅的尾迹平均速度和紊流脉动速度沿额线方向比单列叶栅变化平缓。对于串列叶栅在叶栅下游相对距离X/CT>0.7时,尾迹纵向紊流度基本不随距离X/CT变化。  相似文献   
123.
高负荷吸附式压气机叶栅开槽方案实验研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
在低速条件下对三种吸气槽方案的高负荷吸附式压气机叶栅进行了详细的实验研究.通过墨迹流场显示法对叶栅壁面流场进行了测量,利用五孔气动探针对叶栅出口截面进行了扫掠,并对不同叶高的型面静压进行了采集,详细分析了全叶高吸气方式和两种局部吸气方式对叶栅流场结构和负荷能力的影响.结果表明,采用吸力面两端吸气对抑制角区分离流动、减弱通道涡强度和尺度、提高叶栅内流动性能的效果要优于其它两种方式,积聚在角区的低能流体由于较大的吸气量而被大量吸除是性能改善的关键.  相似文献   
124.
冲角变化对涡轮叶栅内间隙流动的影响   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
航空发动机涡轮工作效率的损失很大程度在于涡轮叶尖间隙损失,而叶尖区域泄漏流动的形成机理强烈地依赖于叶栅的运行工况,因此有必要研究来流冲角的变化对涡轮叶栅内间隙流动的影响.为此在低速风洞中对三套不同叶片积迭线形状的矩形叶栅进行了实验,测量了间隙内以及沿流动方向8个横截面的气动参数.通过对实验结果的分析和讨论,认为随着冲角的增加叶顶压差与端壁流道横向压力梯度增大,同时叶栅的总流动损失也随之增加.  相似文献   
125.
球栅尺是一种新颖的位移动态传感器,它采用电感测量原理,具有抗干扰、抗振动、抗污染和可靠耐用等优点.  相似文献   
126.
介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。  相似文献   
127.
优化方法在轴流压气机转子叶片气动设计中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
尝试将数值最优化方法应用于压气机叶片气动设计。针对一台高压比、小流量轴流压气机转子,采用任意回转面叶型优化设计和三维叶片优化设计,实现了达到给定压比、流量前提下较高效率和较大稳定工作范围。研究结果表明:转子叶片通道内流动可采用S1/S2两类流面近似,采用S1/S2两类流面设计方法可得到气动性能较好的转子;以叶型积叠线、安装角及子午面流道作为设计变量,采用三维叶片优化方法可进一步提高转子气动性能。  相似文献   
128.
将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性。同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析。实验发现:低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用。在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速。  相似文献   
129.
电视机中频滤波器国产化用铌酸锂声表面波单晶(L·N)生长的极化工艺,直接影响到晶体的极化程度,晶体的极化程度直接影响到机电耦合系数k及介电常数ε_(33)最后影响到滤波器的出管率。经对极化电场、极化温度、升(降)温速率、极化时间诸因素的优选,选定高温极化工艺,其主要工艺参数为:极化温度1180~1200℃;直流电场8~10mA/cm~2;保温时间0.5h;升(降)温速率:升温↑1180℃(速率100℃/h);降温↓~900℃(速率50℃/h);降温↓~600℃(速率100℃/h)。  相似文献   
130.
极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。  相似文献   
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