低压涡轮动叶叶顶间隙泄漏流动特性数值计算

为了获得低压涡轮动叶叶顶间隙泄漏流动特性,采用数值方法研究带冠动叶叶顶间隙对低压涡轮级气动性能的影响。 对试验测量的扇形带冠叶顶叶栅气动性能进行数值计算,得到的叶栅总压恢复系数与试验数据吻合良好,验证了数值方法的可靠 性。对没有间隙和3 种动叶叶顶间隙条件下低压涡轮级的气动性能和动叶叶顶间隙泄漏流动特性进行对比分析。结果表明：带冠动 叶叶顶间隙增大导致转子叶尖的出口气流角增大和叶顶间隙泄漏量增加;涡轮级气动效率降低和叶顶间隙泄漏量增加与带冠动叶 叶顶间隙增大呈近似线性变化;在相同叶顶间隙条件下,出口马赫数对叶顶间隙泄漏量的影响较小;随着涡轮级出口马赫数的提 高,出口气流角度减小。     

基于非接触式测量的旋转叶片动应变重构方法

基于叶端定时非接触式测量和振动响应传递比的概念,开展高速旋转叶片动应变重构方法的研究。在频域内推导了叶片任意测点位移与任意测点动应变的传递比,给出了单模态共振下响应传递比关于位移和应变模态振型的解析表达式;建立旋转叶片的三维(3D)有限元模型,开展考虑旋转预应力效应的叶片模态分析,提取位移和应变模态振型,获得任意转速下叶端位移与叶根关键点动应变的传递比。开展高速旋转叶片叶端定时非接触式测量实验,采用周向傅里叶算法对叶端定时信号进行处理,获得叶片在不同转速单模态共振下的叶端位移,结合响应传递比,重构5个旋转叶片的关键点动应变。结果表明:旋转叶片在9000r/min和13000r/min转速下发生1阶共振时,与应变片实测结果相比,叶根处应力最大点、次大点和边缘点3个关键点的动应变平均重构误差均小于15%,验证了旋转叶片动应变重构方法的有效性。     

基于稀土Dy离子荧光强度比的温度测试技术

大面积表面温度测量技术在风洞测温领域中具有重要意义。为满足更高表面温度的测量需求,亟待开展新型测温技术及温度传感材料的研发。基于稀土离子的热耦合能级荧光强度比进行温度测量是一种新型测温技术。本文合成了一种温敏发光材料(YAG:Dy),研究了50～1 000℃范围内稀土Dy³⁺离子的一对热耦合能级(⁴F_9/2→⁶H_15/2,⁴I_15/2→⁶H_15/2)的跃迁发光强度比与温度的对应关系。基于该材料,本文开展了荧光强度比测温与红外测温仪测温的对比实验,实验结果表明：两者的测量结果有很高的吻合度,证明该温敏发光材料(YAG:Dy)可用于50～1 000℃范围内的温度测量。     

雷达信号时差频差测量定位工程实现技术研究

针对星载时差频差无源定位系统对地海面雷达信号定位工程实现需要考虑的实际问题,对雷达信号时差频差测量关键技术进行研究.首先研究了雷达信号时差频差测量方法,然后研究了双星时差频差模糊条件并提出解模糊方法,最后,研究了长时间积累对到达频差的影响,给出随时间变化频差补偿方法.     

编队卫星的状态测量方法综述及可行的高精度星间基线测量方案研究

基线高精度测量是编队卫星应用需要解决的关键技术之一。针对这个问题,文章从3个方面进行了阐述。首先,综述目前国内外常用的编队卫星状态测量手段,然后在前面分析的基础上,结合编队卫星基线的表示方法和卫星编队飞行的特点,提出了2种可行的基线激光测量方案,并对它们各自的测量精度进行了简单地分析。从分析的结果来看,这2种方法均能实现高精度的基线测量。     

吉时利2750在真空热试验测量系统中的应用

真空热试验测量系统是空间环境模拟设备的重要分系统.文章对真空热试验测量需求进行了简单介绍,对采用吉时利2750数字多用表实现的1000点测量系统进行了说明,主要包括:测量系统的结构设计和通讯方式选择、测量信号输入多路转换开关的选择、测量信号输入分线箱设计,提出了一种多主机并行的快速测量方法,并给出了测量参数.应用结果表明:该系统运行稳定可靠,测量数据准确无误.     

运载火箭新一代测量系统发展设想与关键技术分析

回顾了我国运载火箭测量系统的发展历程,以设计要素为依据,对运载火箭测量系统的发展进行了划代;在当今航天发展的新形势、新要求下,提出以"集成化、网络化、无缆化、高速化、智能化"为主要特征的新一代测量系统功能设想,并重点对关键技术的实现进行详细阐述。     

燃烧室结构高温变形非接触测量试验研究

为获得地面试验中主动冷却燃烧室在高温状态下的结构总变形和局部应变,基于数字图像相关法开展了非接触测量试验研究。分别采用加速鲁棒特征算法和改进的圆柱曲面数字图像相关法完成了燃烧室结构总变形和局部应变测量及分析。测量结果表明,燃烧室稳定工作条件下,结构轴向总变形约4.8 mm、局部平均应变约0.0049。测量结果与工程粗略估算结果比较吻合,说明所使用的非接触测量方法有效,能够支撑燃烧室热结构设计,测量数据能够用于三维结构强度数值计算的验证。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。