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高超聲速進(jìn)氣道起動(dòng)/不起動(dòng)分類研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-07-20 11:13
  高超聲速進(jìn)氣道作為超燃沖壓發(fā)動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵部件之一,常會(huì)因?yàn)槿紵耶a(chǎn)生的背壓、內(nèi)部收縮比、馬赫數(shù)等原因而發(fā)生不起動(dòng),不起動(dòng)現(xiàn)象引起力和力矩的異常,導(dǎo)致飛行器性能的變化,因此進(jìn)氣道不起動(dòng)識(shí)別控制成為一個(gè)急需解決的問題。本文就針對(duì)背壓過大的不起動(dòng)問題,探索進(jìn)氣道不起動(dòng)現(xiàn)象及原因,研究進(jìn)氣道不起動(dòng)識(shí)別方法。首先是數(shù)值仿真發(fā)動(dòng)機(jī)工作狀態(tài)下背壓擾動(dòng)引起的進(jìn)氣道不起動(dòng)現(xiàn)象。建立一個(gè)典型的高超聲速二元進(jìn)氣道/隔離段模型,在多組不同來流條件下進(jìn)行了數(shù)值計(jì)算。分析不同來流條件下,背壓的變化對(duì)高超聲速進(jìn)氣道內(nèi)部流場結(jié)構(gòu)的影響。根據(jù)激波串位置和內(nèi)流道上表面壓力變化定義了進(jìn)氣道起動(dòng)和不起動(dòng)兩種工作模式,并將所有進(jìn)氣道內(nèi)流道上表面壓力數(shù)據(jù)作為分析數(shù)據(jù)集。其次,由于不起動(dòng)狀態(tài)可根據(jù)壁面壓力信號(hào)來判別,同時(shí)判別起動(dòng)與不起動(dòng)本質(zhì)是一個(gè)二分類問題,使用模式識(shí)別方法解決進(jìn)氣道分類問題。第一步設(shè)計(jì)了特征選擇算法選擇出兩個(gè)最優(yōu)壓力點(diǎn),通過分析得出文中提出的改進(jìn)的基于支持向量機(jī)的遞歸特征消除SVMRFE算法優(yōu)于原始的SVMRFE,并證明了Relief算法與改進(jìn)的SVMRFE或者相關(guān)系數(shù)組合的算法更具高效性和準(zhǔn)確性。第二步通過支持向... 

【文章來源】:西南科技大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】:80 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【圖文】:

高超聲速進(jìn)氣道起動(dòng)/不起動(dòng)分類研究與實(shí)現(xiàn)


X-51A高超聲速飛行器成示意圖

計(jì)算網(wǎng)格,計(jì)算計(jì),靜溫,飛行條件


圖 2-3 計(jì)算網(wǎng)格Fig.2-3 Computation meshn 進(jìn)行網(wǎng)格劃分,由于 CFD 計(jì)算氣道進(jìn)行計(jì)算,以縮短計(jì)算計(jì)算時(shí)格,其中壁面法向第一層網(wǎng)格間約為 12.7 萬。件X-51A 飛行器飛行條件,設(shè)置來表 2-2 自由來流條件Table 2-2 Boundary conditions 高度 H ,m靜壓 P ,Pa靜溫 T ,K

殘差,迭代次數(shù),規(guī)律,背壓


模擬動(dòng)壓 0.5atm,0.75atm,1.0atm 的等動(dòng)壓彈道,馬赫數(shù)分別為 4.5,5.0,5.5,攻角范圍為[0,2°,4°,6°,8°]。計(jì)算自由流壓力條件下的流場,此時(shí)喉道質(zhì)量加權(quán)平均壓力為 P,背壓比定義為隔離段出口條件中的壓力 Pb與壓力P 之比,即背壓比 r = Pb/P。按[2,3,4,5…]逐步增大背壓比,計(jì)算流場直到激波串傳播到喉道為止,隨后在起動(dòng)/不起動(dòng)背壓比之間,采用二分取值法細(xì)分背壓比(精確到 0.125)進(jìn)行數(shù)值模擬。2.2.4 計(jì)算過程計(jì)算結(jié)果殘差如圖 2-4 所示,以流量殘差下降到 4 個(gè)數(shù)量級(jí),x 方向速度殘差、Y 方向速度殘差和能量殘差為計(jì)算結(jié)果收斂條件。需要通過約40000 步的計(jì)算,其得出的結(jié)果收斂。此時(shí)流量殘差降到了 4 個(gè)數(shù)量級(jí)并達(dá)到最小值,x 方向速度殘差和 Y 方向速度殘差降到了 6 個(gè)數(shù)量級(jí)。計(jì)算過程監(jiān)控喉道與出口處壓力大小,以此作為結(jié)果收斂的附加條件。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
[1]模式分類中特征選擇算法研究[D]. 劉依戀.哈爾濱理工大學(xué) 2014
[2]SVM-RFE算法在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[D]. 盧運(yùn)梅.吉林大學(xué) 2009



本文編號(hào):3292720

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