非设计工况下气冷涡轮掺混损失模化研究

来源 :中国民航大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mahonglin
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
CCAR33部第21条中明确规定:发动机的设计与构造必须在飞机预定工作条件下提供必要的冷却。气膜冷却在涡轮叶片冷却中起到了非常重要的作用。但是在涡轮设计过程中,为保证航空发动机的安全性和经济性,即在保证冷却效果的前提下将掺混损失降低至最小,快速准确地预估掺混损失成为了一个重要的课题。本文采用数值模拟的方法,围绕叶栅环境下冷气射流与主流掺混过程中对流场与掺混损失的影响这一问题,对相关内容展开系统的研究。本文首先对基本的带有单排冷气孔的叶栅模型进行研究,通过对不同吹风比下冷气射流与主流掺混过程的流动特点进行对比分析,将单排孔冷气射流流动状态分为低吹风比流态(LBR流态)和高吹风比流态(简称为HBR流态)。LBR流态下,冷气射流主要贴附壁面流动并与边界层相互作用,随着吹风比的增加,边界层厚度增大;HBR流态下,冷气射流直接与主流掺混,在掺混过程中主流内会形成方向相反的肾形涡对并造成较大的气动损失。基于上述流动状态分析以及叶栅气动损失随吹风比和动能比的变化规律,建立了考虑冷气影响的单排孔掺混损失预测方法。随后,针对来流攻角对掺混损失的影响进行了系统的研究。研究发现来流攻角会改变主流的边界层厚度以及当地位置的主流速度,这会间接地影响掺混损失。在LBR流态下,来流攻角通过影响边界层来改变冷气与边界层的相互作用;在HBR流态下,来流攻角会影响当地主流速度来改变冷气与主流的掺混。据此,通过引入与来流攻角有关的修正系数对单孔掺混损失预测方法进行修正,考虑了攻角对掺混损失的影响。经过数值计算的校验,认为该预测方法具有一定准确性。在单排孔冷气射流研究的基础上,对相邻双排孔的冷气射流相互作用对叶栅气动损失的影响进行了研究。相邻的双排孔的冷气射流的流动状态可以分为ULDL流态、ULDH流态、UHDL流态以及UHDH流态。通过与相互独立的理想假设的预测值进行对比,得到相邻射流相互作用较强的流态——ULDL流态与ULDH流态,并对其进行对比分析。据此总结了双排孔冷气射流掺混损失预测方法。并在真实涡轮级的数值模拟中进行数值校验,结果显示该方法具有一定准确性。此外,本文对叶片固体域和流体域的传热对气动损失的影响进行了初步的研究。数值计算结果显示叶片内壁面温度的变化只会改变近壁面区域的温度的分布,由于在不同流态下,参与掺混的主流范围不同。与HBR流态相比,在LBR流态下会受到近壁面温度场改变较大地影响,且随着内壁面温度的提高,温差引起的掺混损失增大。
其他文献
进化算法长久以来被认为是一种性能和效率尚可的现实问题解决框架。然而,在一些特定的需要轻量级模型和算法的情境下,进化算法所需要的高额计算资源使其难以部署。为了解决这种局限,进化多任务(Evolutionary Multitasking,EMT),一种新兴的优化框架,被设计用于同时解决多个任务的优化问题。在这个领域中,研究者们提出了诸多技术旨在提升EMT的各个组件。这些技术可以大致分为两类,EMT核心
学位
近年来,民机系统已呈现功能复杂、高安全性要求等特点,系统内部、系统与外界的交互会产生功能和结构上更复杂的依赖和耦合关系,因此,对现代民机系统在其概念设计阶段进行系统功能架构设计已成为不可缺少的重要一环。像机载平视显示系统(Head-up Display System,HUDS)这样的关键航电系统,其系统架构设计过程强调对设计数据的可追溯性、对早期设计的可测试性和协同设计能力。基于文档的传统设计方法
学位
事件论元提取(Event Argument Extraction,EAE)是事件提取任务中的关键子任务,要求从半结构化或非结构化的事件提及中识别作为事件论元的实体及其在事件提及中扮演的论元角色。高效准确的事件论元提取能够帮助用户从中大量的事件中提取关键信息并构建结构化的事件知识图,因此成为了信息提取领域的研究热点之一。将事件论元提取建模为机器阅读理解或问答任务是目前的一种研究趋势,基于论元角色的提
学位
目前在企业和行业的各种场景中流行使用面部生物识别技术验证用户身份。与其他生物识别技术相比,人脸面部图像获取代价较低,存在多种成本低廉的攻击方式,因而人脸识别系统存在着巨大的安全隐患。人脸反欺诈(Face Anti-Spoofing,FAS)在防止人脸识别系统遭受欺诈攻击方面举足轻重。得益于深度神经网络强大的特征提取能力,基于深度学习的人脸反欺诈算法取得比基于传统手工特征算法更好的性能,成为近期的研
学位
在飞机向多电/全电化的发展趋势下,机电作动器(Electromechanical Actuator,EMA)越来越多地应用在飞机上,主要是用在飞行控制系统中。一般作动系统都带有余度,这是为了满足了可靠性的要求,但是其带来的力纷争问题可能会对飞机的性能、结构等造成较大影响,从而降低飞机的安全性。为了研究并解决余度机电作动系统中存在的力纷争问题,本文建立了双余度机电作动系统的数学模型,并设计了EMA的
学位
在过去的十几年间,区块链技术得到了巨大的发展。基于去中心化的公有链搭建的货币系统层出不穷,在全球范围内吸引了大量用户。去中心化的公有链看似是未来金融系统的不二选择,其实不然,公有链系统存在四大缺陷。第一,公有链与中心化金融系统相比,交易吞吐量太低。比特币和以太坊的峰值交易吞吐量仅为每秒7笔和15笔,而VISA峰值为24000笔,支付宝峰值为256000笔。第二,公有链出现了中心化的趋势。比特币和以
学位
“哈龙”灭火剂因破坏臭氧层被禁止使用,寻找环境友好和灭火性能优越的替代灭火剂成为急需解决的焦点问题。民用飞机由于运行环境特殊且一旦发生火灾救援难度较大,所以机载灭火剂除了具备优越的灭火性能还需满足飞机适航性相关标准。民用航空界一致认为与哈龙性能相近的化学灭火气体是最可能的哈龙替代品。然而化学灭火气体数以十万计,性能差异较大,所以研发综合性能优良的新型高效化学灭火气体的工作量较大。而探究化学灭火气体
学位
超声成像是医学成像领域的主要模态之一。深度学习技术具有强大的学习能力,拥有广泛的应用前景。近几年来,超声成像与深度学习技术结合的研究方兴未艾,在波束形成后数据合成、下采样恢复、波束形成等方面取得了一定的研究进展。然而,目前的研究工作还比较有限,代表性工作偏少。波束形成是超声成像的关键步骤,因此探索波束形成与深度学习技术的结合对超声图像质量的提升具有重要意义。由于其强大的学习能力,深度神经网络可用来
学位
飞机在服役过程中承受不同形式动载荷的作用,这些动载荷的确定对故障诊断、设计优化等具有重要意义。但是受限于工程实际中的复杂情况,往往无法使用力传感器直接获取动载荷数据。因此,有必要研究一种基于结构振动响应来间接获取动载荷的技术。本文针对谐波载荷和冲击载荷建立不同的识别模型,基于GARTEUR模型验证载荷识别方法的有效性,基于数值计算与试验相结合的方法探究载荷识别模型的适用性。并以某型飞机全尺寸有限元
学位
伴随着飞机可靠性的提升,人的因素作为保障民航安全和效率的关键要素已被广泛认可。但是近年来,飞行机组因素却已成为诱发飞行事故的重要原因。飞机运行过程中,存在大量的工作应激源,适当的应激反应能够增强飞行机组的警觉性,提升突发事件的处置水平,可是应激反应一旦过强,则会诱发人的差错,严重威胁飞行安全。本研究旨在探究工作任务应激下差错发生时飞行员的多种生理指标参数值的差异,分析差错与应激的关系,对飞行差错进
学位