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1.
CO是碳氢燃料不完全燃烧的重要产物,常常被作为反应燃烧效率的标志物,燃烧场CO组分浓度的精确测量对提高燃烧效率、减少污染物排放具有重要意义。离轴积分腔输出光谱(OA-ICOS)是一种利用物质对激光的特异性吸收,实现对该物质分析和测量的技术,具有非接触、稳定和高灵敏度等优点。针对燃烧场CO浓度低,背景信号干扰强等特点,采用分布反馈式(DFB)激光器搭建基于离轴积分腔输出光谱的CO浓度测量系统,通过直接吸收光谱的测量方法实现对高温燃烧场CO浓度测量。利用仿真模拟的方法,在所用激光器中心波长的附近选出了常温下谱线强度较为突出,高温下不受其他燃烧产物干扰的第一泛频带R(10)吸收谱线。通过固定光程池对比吸光度的方法标定了OA-ICOS系统的有效光程;通过比较不同扫描频率下吸收谱线的信噪比和线型拟合残差标准差,得到最佳波长扫描频率;通过测量不同浓度CO混合气体的吸收信号分析了系统误差。探究了不同燃烧情况下CH4/Air预混平焰炉上CO的产生情况,根据燃烧场测量区域温度分布情况描述了温度分布不确定度对CO测量结果的影响。当量比为1.0时,在10 ms的测量时间分辨率下,噪声等效灵敏度(NEAS)为3.67×10-7 cm-1·Hz-1,系统测量误差小于4.5%,燃烧场测量区域温度分布不确定度带来的CO浓度测量不确定度为5.6%。改变当量比从0.8到1.2时,得到平均温度变化范围为1 275~1 368 K,CO浓度变化范围为0.041%~1.57%。研究发现随着当量比的提高,燃烧场温度和CO浓度均呈上升趋势。实验结果表明将离轴积分腔输出光谱技术应用于燃烧场气体参数测量具有信噪比高、检测灵敏度高等优点,可以实现痕量气体组分浓度的精确测量。 相似文献
2.
近年来, 随着深度学习在图像处理、语音识别、自动驾驶、自然语言处理等领域迅速发展, 该技术也被越来越广泛地应用于处理具有复杂非线性、高维度、大数据量等特点的流体力学方向. 传统的方法无法有效地处理这些庞大的数据, 深度学习因其具有强大的函数拟合能力, 可以从大量的数据中挖掘有用的信息. 当前, 流体力学深度学习技术有了初步的一些研究成果, 在流动信息特征提取、多源数据信息融合及流场的智能重构等方面具有重要的工程价值, 其应用潜力逐渐得到证实. 如何利用地面风洞试验、数值模拟及飞行试验获取的数据进行深入挖掘, 快速智能感知及重构流场, 可为主动流动控制提供重要指导. 本文主要从深度学习不同类型的网络结构出发探讨了卷积神经网络在流场重构中的研究进展, 文章首先介绍卷积神经网络的一些基本概念以及基本网络结构, 之后简要介绍流场超分辨率重构网络、端到端的映射网络、长短期记忆网络的基本结构与理论, 并详细归纳出他们的改进形式在流场重构领域的一系列研究进展与成果, 最后对文章做出总结并探讨了流场重构深度学习技术所面临的挑战与展望. 相似文献
3.
格栅-空腔流动会引发流场自激振荡现象,产生结构振动及噪声问题.研究此类现象的形成机理对相关设备的减振降噪设计具有重要意义.目前已知这种现象是在流场正逆向两种扰动的耦合作用下形成的,但上述两种扰动的形成机理尚未明确.针对该问题,建立了格栅-空腔流动数值模型,并进行非稳态数值模拟.通过分析压力振荡数据及流场结构演化过程,对两种扰动的形成过程进行了研究.研究结果表明,正逆向两种扰动的形成均与格栅间隔中形成的小尺度涡团有关.上游小尺度涡团从格栅间隔中依次脱离并聚集演化为大尺度涡团,形成该流动系统的正向扰动.下游小尺度涡团脱离格栅间隔激发的逆向扰流构成该流动系统的逆向扰动,并对正向扰动产生持续的正反馈作用. 相似文献
4.
为了研究当量比对汽油燃料两相旋转爆轰发动机工作特性的影响,开展了以高总温空气为氧化剂的气液两相旋转爆轰实验研究。旋转爆轰发动机环形燃烧室外径、内径和长度分别为202、166和155 mm。汽油和高温空气采用高压雾化喷嘴与环缝对撞喷注的方式混合,以此提高推进剂的掺混效果与活性,采用预爆轰管作为点火装置。实验通过改变汽油质量流量改变推进剂当量比,并基于燃烧室内测得的高频动态压力和平均静压,对气液两相旋转爆轰波的传播模态和传播特性以及发动机的工作特性进行了详细分析。实验结果表明:在当量比为0.79~1.25时,燃烧室内均实现了旋转爆轰波的连续自持传播,且随着当量比的增加,爆轰波传播模态从双波对撞/单波的混合模态转变为单波模态;降低当量比至0.61~0.66,爆轰波传播稳定性变差,传播模态表现为间断爆轰以及零星爆轰;进一步降低当量比至0.53,爆轰波起爆失败。此外,燃烧室平均绝对压力与爆轰波平均传播频率均随着当量比的增加呈先增大后减小的趋势,极大值出现在当量比1.19附近。在此工况下获得了最佳实验结果,旋转爆轰波的平均传播频率为1 900.9 Hz,平均传播速度为1 110.8 m/s,与高频压力信号经快速傅里叶变换得到的主频基本一致,爆轰波传播速度存在严重亏损。 相似文献
5.
问题处于重力场中的工程机械主机上安装的旋转部件如图1所示:四根质量均为m、长度均为L的杆件以铰接构成菱形,竖直固定主轴与其一条对角线重合,菱形最上方的点被锁定而最下方的点是一个可在主轴上自由滑动的轴套且此两点间连接有一根刚度系数为k、自然长度为2L的螺绕弹簧(密布缠绕在主轴上)。电动机驱动菱形结构绕主轴旋转,杆件与主轴夹角60°时体系达额定工作状态。 相似文献
6.
7.
《大学物理实验》2021,34(4)
重力加速度测量实验是大学生物理实验必修课实验内容之一,在实验过程中由于仪器使用不当或操作不正确,在计算结果时存在不同的偏差。不确定度是衡量测量精度的重要指标,本文计算了三种不同情况测量重力加速度时的不确定度,主要考虑了激光照射透明挡板的角度r、激光垂直入射点的偏差Δx和激光垂直入射方向的偏差β对重力加速度的不确定度。通过计算,当透明挡板向上/下偏移的角度为5°时,不确定度为1.496 3 m/s~2;当激光向左/右偏移5 mm时,不确定度为1.0044 m/s~2;当激光向左和向右偏移的角度为5°时,不确定度分别为1.551 5 m/s~2和1.250 8 m/s~2。本文可为减小旋转液体测量重力加速度误差提供理论依据。 相似文献
8.
本文采用大涡模拟方法对加装旋转叶片的T型通道内冷热流体流动混合过程进行了数值模拟研究。在主管支管管径比为2:1的条件下,探究旋转叶片对T型通道内冷热流体混合的影响机理。通过对比分析有无叶片的T型通道内温度场,发现加装旋转叶片能够加快通道底部和对称面两侧流体的温度混合从而缩短通道内的混合长度,同时能够减小y轴方向的平均温度梯度进而改善通道内的热分层现象。为进一步分析旋转叶片在T型通道内的作用方式,本文获取了叶片旋转至不同角度下T型通道内的速度场和涡结构分布,结果表明加入旋转叶片后通道内出现了马蹄涡、叶尖分离涡和条状涡等涡结构,加剧了流动的不规则性。 相似文献
9.
10.
基于γ-Reθt转捩模型,对旋转工况下加装涡流发生器NREL Phase Ⅵ风力机进行CFD数值模拟.本研究在叶片吸力面加装30对涡流发生器,分析来流风速7、10、13、15、20、25 m/s六个工况下,叶片表面绕流、风轮转矩和叶片表面压力系数及表面流线的气动仿真结果,并与NREL试验数据、光滑叶片模拟结果比较分析.研究结果表明,涡流发生器明显改善叶片表面的流动分离,提高叶片输出转矩,其中10、15、20 m/s风速下分别提升3.7%、10.8%、14.6%;从剖面流场看,涡流发生器可以使涡强度减小、涡高度降低、分离涡后移,对提升风力机气动性能等意义重大.计算结果与Phase Ⅵ风力机试验结果吻合良好,湍流模型的输出转矩最大误差仅9.3%. 相似文献