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对某型飞机主起落架结构件的气动噪声特性进行了声学风洞试验和数值仿真分析。在声学风洞中,借助麦克风测量获得不同来流速度下噪声频谱特性。采用分离涡方法仿真模拟起落架周围非定常湍流流场,通过涡声理论计算声源的强度和位置,利用FW-H方程积分外推法求解声场,分析噪声的频谱特性、远场指向特性及其产生的机制。结果表明:起落架结构件噪声频谱特性仿真结果与试验结果在低频和中频段吻合较好;起落架结构件噪声呈现宽频噪声的特性;频谱曲线以及频谱中优势频率均随着来流速度的增加而增大;仿真曲线中的能量峰值分别对应于缓冲器与支柱、缓冲器与摇臂的干扰噪声;形成此噪声源的压力脉动位于缓冲器下部表面区域;缓冲器和摇臂是总噪声的主要贡献源,支柱对总噪声的贡献量最小;噪声辐射呈现非对称的指向特性。 相似文献
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为应对燃煤工业锅炉日益严苛的排放标准,提出了一种新型低NO_x旋流燃烧器,将煤粉预燃与燃烧器空气分级、炉膛空气分级进行耦合,通过改变燃烧系统的配风布置对煤粉预燃燃烧状态进行调整,研究了一次风率、内外二次风率、外二次风入射方式、循环风率和燃尽风率对NO_x排放特性的影响。结果表明:在试验工况下当一次风率从15.4%提高到28.7%,预燃室内氧气浓度增大,一次风携带的氧气可直接将煤粉热解释放挥发分中含氮化合物HCN、NH_3等中的N氧化为NO,NO_x生成量由284.4 mg/m~3逐渐增至326.7 mg/m~3。当内外二次风率比由0.46增大到1.4,NO_x排放浓度先下降后上升;由于内二次风量影响预燃室内过量空气系数和湍动强度,外二次风量影响炉膛内部主燃区煤粉发生燃烧反应的湍动混合强度,在二次空气配比变化的综合作用下,内外二次风率比为1.0时,NO_x排放值最低为211.2 mg/m~3。随着外二次风内部入射风量与端面入射风量比值由0增大到4.56,NO_x生成浓度先下降后上升;由预燃室端面入射的外二次空气射流边界较长,主燃区相对较大,燃烧整体较为均衡,而从预燃室内部入射的外二次风促进了预燃室出口气粉混合物在炉膛内与助燃空气的混合;当外二次风内部、端面射流风率比为0.25时,煤粉在预燃室出口区域的湍动强度提高,在局部还原性气氛下,NO_x生成浓度有最低值230.9 mg/m~3。当循环风率从0增大到30.6%时,内外二次风中氧气浓度降低,预燃室和炉膛主燃区还原性气氛增强,挥发分中含氮化合物HCN、NH_3等中的N迁移形成N_2的概率增加,NO_x排放量由250.7 mg/m~3逐渐降低到221.1 mg/m~3。随着燃尽风率由0提高到29%,NO_x排放值先减小后增大;燃尽风率提高时二次风率随之降低,内外二次风湍动扩散能力减弱,主燃区还原性气氛增强;燃尽风率进一步提高使得主燃区氧量不足,燃尽区氧化性氛围较强,大量焦炭和含氮化合物在燃尽区发生氧化反应,导致NO_x生成量增加;当燃尽风率为19.6%时,NO_x生成值最低为253.5 mg/m~3。整体上,当一次风率为17%~19%,内外二次风率比为0.8~1.0,外二次风由预燃室端面入射,循环风率为15%~20%,燃尽风率为19%~22%时,NO_x排放值为212~231 mg/m~3,相比试验工况下最大NO_x排放量下降29%~35%。 相似文献
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为提高电磁辐射源的定位精度,该文提出一种利用光纤方式同步的超短基线电磁探测阵列(CASMA)。该阵列包括5个电磁探测站和1个控制中心,阵元间距约为1 km(基线长度与波长的比值约为0.1),同步精度可达10 ns。CASMA用来测量20~70 kHz长波发射电台的垂直电场信号,并利用低频电磁干涉成像算法计算发射电台的方位角。通过实验对比可以发现,估计的发射台方位角与真实发射台方位角之间的误差小于0.2°,远远优于传统的波达角估计方法。因此,CASMA对电磁辐射源具有很高的测向精度。根据实验结果,在2500 km范围内,若两CASMA电磁探测阵对电磁辐射源进行交汇定位,定位精度预期可达0.5%·R(R为探测距离)。 相似文献
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针对甲醇制芳烃机理建模假设多、产物预测过程复杂、计算成本高等问题,提出了一种多元非线性回归分析的数据驱动建模方法。在两段法固定床反应系统中研究了反应压力、甲醇体积空速、一段中心温度、二段中心温度、装置运行时间、累计甲醇进料量及其交互作用对芳烃产物的影响。利用最小二乘法进行参数估计,建立四个六元二次非线性产物分布回归模型。测试结果表明,测试样本的总体决定性指标 为0.9576,均方误差MSE为0.0037,相比于传统的动力学模型,具有产物预测精确度高、计算量小以及泛化性强的特点;空速和反应压力的交互作用对产物中芳烃选择性影响显著,在空速增大的情况下,产物中最大芳烃占比对应的压力峰值也随之增高。 相似文献
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针对传统灰狼优化算法位置更新时勘探与开发失衡,收敛速度慢且陷入局部最优的问题,提出一种改进的灰狼算法(balanced grey wolf algorithm based on fitness back learning, BGWO),引入非线性控制参数,增强算法前期勘探能力,加速收敛;在种群迭代阶段采用重心反向学习的最优适应度权重更新策略,平衡算法的勘探与开发。16组基准函数测试结果表明,改进后算法能自适应跳出局部最优,在加快算法收敛速度的同时提高全局收敛能力与精度。将BGWO应用于PV型旋风分离器粒级效率GBDT(gradient boosting decision tree)的建模,提高了GBDT的精度,模型相关系数0.980,均方误差0.000 79,BGWO-GBDT与GBDT、PSO-GBDT和GWO-GBDT相对比,建模精度和稳定性明显提高,验证了BGWO的有效性。 相似文献