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描述了基于遗传算法的双层多孔介质骨架发散冷却的优化方法.冷却剂在固定压差(Be数)与多孔介质特征尺寸的条件下被注入固体骨架,通过改变多孔介质的材料、孔隙率和厚度比例,在满足固体骨架的质量和成本等约束条件下,以最低热端表面温度为优化目标,利用遗传算法找出可行的最优冷却结构设计.计算结果表明,靠近冷端的第一层多孔介质孔隙率应当尽可能的大以提高冷却剂流量,但是其组成材料对热端表面温度影响很小,而第二层靠近热端的多孔介质的组成材料对热端表面温度有很重要的影响,它的孔隙率取决与其对有效导热系数、冷却剂流量和内部热交换系数三方面影响的平衡. 相似文献
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发散冷却最小冷却介质注射量的数值研究 总被引：1，自引：1，他引：0
充分发挥材料本身的抗高温能力, 以最小的冷却介质注射量, 确保推进器不被烧蚀是发散冷却系统的设计目标.本文用一维可压缩、非稳态、局部非热平衡模型, 数值研究了瞬态冷却过程及最小冷却介质注射量的依赖参数.数值研究表明:研究瞬态的冷却过程十分重要, 因为尽管当冷却过程达到稳态以后热端温度在烧蚀点以下, 但在进入稳态之前可能已经发生烧蚀;多孔介质骨架材料的初始温度越高、特征尺寸越大, 冷却介质需要量越大;在仅考虑冷却效果的前提下, 孔隙率越大, 冷却介质需要量越大;相反, 骨架材料导热系数越高, 冷却介质需要量越小. 相似文献
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