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本文基于高速摄影实验,对直角壁面附近的柱形空泡动力学行为进行了研究。空泡由激光聚焦诱导产生,形成于具有较小间距的两片平行玻璃板之间的液体环境中,从而具有了较为明显的柱形特征。通过改变柱形空泡距离直角壁面顶点的无量纲距离l*和位置角度θ,分别探究了对称和非对称处柱形空泡的完整溃灭行为及变化趋势,并揭示了柱形空泡与直角壁面的相对位置对柱形空泡泡壁变形、形心移动距离及方向等泡动力学特性的影响。研究发现:在第一周期溃灭过程中,柱形空泡远离直角壁面一侧的泡壁将会出现凹陷,并且逐渐发展直至将柱形空泡分为两部分;当空泡位于对称位置时,随着无量纲距离l*的逐渐增大,柱形空泡表面凹陷程度逐渐减弱,且空泡在溃灭阶段的形心移动距离逐渐减小;当空泡位于非对称位置时,随着空泡位置角度θ的减小(对θ<45°的情况而言),柱形空泡形心的移动方向由指向壁面顶点逐渐变为指向下壁面。 相似文献
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依托高速摄影系统,本文探析了固体壁面和单个球形颗粒附近激光诱导空化泡溃灭过程中的射流行为.在实验过程中,主要对空化泡与颗粒间的无量纲距离以及空化泡与固体壁面间的无量纲距离进行了精确控制.基于高速相机所捕捉到空化泡完整动力学过程的图片和数据,发现无量纲数α(空化泡?颗粒无量纲距离与空化泡?固体壁面无量纲距离间的比值,表征... 相似文献
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监测和识别原型水泵水轮机无叶区的流动状态,对于保证抽水蓄能电站的运行安全性和稳定性有非常重要的意义。本文提出了一种基于经验小波变换、散布熵和卷积神经网络原理的流态特征提取和识别方法,首先使用经验小波变换对压力脉动信号进行分解,然后通过计算各分量的散布熵提取流态相关特征,最后通过利用特征–标签对训练卷积神经网络得到的智能识别模型,实现了无叶区流态识别。利用从国内某水泵水轮机采集到的发电、抽水和空转工况下实测压力脉动信号对该方法进行了测试,测试的平均准确率达到了94.84%,证明了该方法的有效性。 相似文献