蜂窝式轴心通风器油气分离性能计算

为对航空发动机蜂窝式轴心通风器油气分离效率进行研究,建立考虑油气双向耦合的流场计算方法及油滴/壁面相互作用模型,在验证通风阻力及油气分离效率可靠性的基础上,对不同转速、通风流量和环境温度下蜂窝式轴心通风器的油气分离效果进行计算和分析.结果表明:转速的增加会使油气分离效率得到提升,而通风流量和环境温度的增加则导致油气分离效率的降低.蜂窝孔结构的加入对通风阻力影响不大,却对通风器的滑油分离过程起主要作用,计算表明其对滑油分离贡献率在80%以上.      

航空发动机离心通风器计算

离心通风器性能对减少航空发动机滑油的消耗有着重要的意义。应用欧拉-拉格朗日方法对某型航空发动机离心通风器内部两相流场进行数值模拟。分析油气比、转速和空气流量对离心通风器最小分离直径、分离效率、总压降的影响。结果表明:油气比对离心通风器的影响很小;空气流量的增加会引起总压降的快速升高;随着转速的增大,最小分离直径的变化能达到1～3 mm;转速和空气流量的变化对分离效率的影响均比较明显,转速的增高使分离效率随之增大,而空气流量的增高则会使分离效率先增大后减小。     

一种新型多模式高速存储器

随着图像采集精度的提高和立体成像的需求,图像数据速率和总量呈几何级数增长,促进了高码率大容量存储的需求。提出一种新的高速存储器方案,通过改变FLASH类型和存储数据处理方式提高数据存储速率,以适应采集图像高精度和高速率的要求。     

基于区域划分的LEO卫星星座QoS路由算法

针对LEO卫星网络中由于流量分布不均导致的拥塞问题,以及多种通信业务带来的QoS保障问题,提出了基于区域划分的多业务QoS路由算法(MSR-RP).算法考虑了信关站有限分布造成的漏斗流量问题,一方面通过划分动态区域,减少区域节点数量,降低了算法整体计算复杂度;另一方面,在轻负载区域采用最短路径算法计算路由,重负载区域采...     

多容腔耦合的瞬态响应实验研究

为了研究多容腔耦合的瞬态响应特性,结合航空发动机空气系统结构特点,搭建了包含容腔、管道、孔等多个元件组成的系统级实验台,并开展了实验研究。同时,引入滞后时间、响应时间和响应时间系数三个评价参数,用于定量分析系统响应过程的快慢和强弱。实验分析了多容腔耦合响应过程的主要影响因素,获得了不同位置气流压力的时间响应曲线以及响应时间。实验结果显示:容积效应对腔压的变化具有明显的延缓作用,并且每个测点的延迟时间不一致,越远离扰动源滞后时间越长;响应时间与扰动压力及转盘转速相关,扰动压力越高压力响应时间越长,旋转流动对气流参数的变化具有延缓作用,在实验工况下转速提高一倍,旋转盘响应时间增加约0.5s,增幅大于10%。     

轴承腔壁面油膜厚度超声测量实验研究

针对轴承腔壁面油膜厚度难测的问题,根据脉冲反射法的基本原理,建立了用于测量轴承腔内壁面油膜厚度的超声波测量系统。测量系统主要包括硬件系统和软件系统两大部分,硬件系统主要由数据采集卡、探头、延迟块和相应的电缆等组成;软件系统功能主要有测量参数的设置、测量波形的实时显示、后处理等功能。然后,用所开发的测量系统测量静态条件下八种不同厚度的油膜,并将实验结果与计算值进行对比,第八种油膜厚度下相对误差为6.9%其余七种情况油膜厚度的相对误差均在5%以下,满足工程实践要求。最后,进行油膜厚度动态测量实验,获得相同流量、不同转速下轴承腔壁面的油膜厚度,经过动态测量的信号品质分析和油膜厚度变化规律分析,该测量系统能在较高精度的要求下完成轴承腔壁面油膜厚度的测量。     

轴承腔壁面液膜厚度数值模拟与实验测量

通过轴承腔壁面油膜厚度的实验测量以及数值模拟,对建立轴承腔壁换热模型、完善轴承腔热分析具有重要意义。通过轴承腔壁油膜流动进行量纲分析,提出了轴承腔表面的二维计算模型,并完成了对试验件的数值模拟。采用超声测量系统对轴承腔两个不同点处进行了油膜厚度测量,得到轴承腔油膜厚度随转速以及滑油流量的变化关系。将数值模拟结果与实验值进行对比表明:在计算工况条件下,测量点处最大误差小于8%,满足工程实践要求。     

航空发动机轴承腔油气两相流流动数值研究及验证

为检验传统的单向耦合模型是否适用于轴承腔油气两相流流场计算,建立了双向耦合模型.对比分析不同转速喷油后,两种模型腔内空气速度和湍动能的分布.并将双向耦合模型计算的数据与文献中实验数据对比.结果表明:喷油后空气速度分布总体变化规律与单相空气流动相似,但各点处空气速度均明显下降,平均空气速度在转速为8000r/min时变化最快;油滴的运动与蒸发对空气速度和湍动能影响较大,尤其是腔室主流区域空气速度由于油滴的耦合作用将会下降10%~15%,所以油滴对空气场的作用不能忽略.      

尾部可调的发动机进口支板结冰数值模拟研究

基于模块化思想,在FLUENT软件基础之上开发了发动机进口支板的结冰计算程序,针对尾部可调支板的结冰问题进行了计算研究。通过分析发动机进口支板结冰的物理过程,将支板结冰计算分成四个模块,分别为两相流流场计算、水滴收集计算、热力学分析和表面结冰量计算、动网格计算。首先将各模块单独进行研究,通过FLUENT提供的UDF函数及宏函数逐一实现各模块功能,最后将各模块整合,实现了发动机进口支板的结冰计算。通过计算获得了调整角度为30°时,支板的液态水含量分布、不同时间下支板结冰的区域以及不同温度下支板结冰的特点,给出了可调支板应重点防冰区域。数值模拟方法为工程应用提供了一条可选的途径。     

基于深度学习的目标检测框架组件研究

深度学习与计算机视觉的结合给目标检测研究领域带来了全新的检测模式,通过对基于深度学习的目标检测网络分析研究,目标检测网络框架可模块化地拆分为特征提取网络、多尺度融合和预测网络三个部分。从组成目标检测网络模块化的角度对各个模块进行了详细的分析综述,并给出了如何根据实际需求来构建适合的模型框架建议,为基于深度学习的目标检测方法研究提供参考。