推進(jìn)系統(tǒng)包括動(dòng)力、傳動(dòng)和輔助設(shè)備，是軍事戰(zhàn)斗車(chē)輛的核心組件之一，其中，輔助裝置將會(huì)占到整個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)室總?cè)莘e的30%-40%的空間。為滿足小型化，輕量化的設(shè)計(jì)要求，并在滿足功能需求的前提下，如何減少輔助設(shè)備所占用的空間，已經(jīng)成為推進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的難題之一。排氣引射除塵系統(tǒng)利用發(fā)動(dòng)機(jī)的廢氣能量進(jìn)行通風(fēng)散熱和除塵，其具有結(jié)構(gòu)緊湊、體積小、能源利用率高、散熱抽塵效果好、戰(zhàn)場(chǎng)隱蔽性強(qiáng)等特點(diǎn)；相比傳統(tǒng)的風(fēng)扇散熱具有明顯的優(yōu)勢(shì)。近年來(lái)，在艦船、特種車(chē)輛的應(yīng)用研究日趨活躍。 本文針對(duì)某型重載車(chē)輛，基于其排氣引射器初始設(shè)計(jì)方案，利用數(shù)值仿真技術(shù)對(duì)引射器流場(chǎng)進(jìn)行了仿真計(jì)算，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試驗(yàn)證了仿真模型和仿真方法的可行性。在此基礎(chǔ)上，本文運(yùn)用多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化（Multidisciplinary Design Optimization-MDO）方法，研究探討了廢氣引射器的結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)引射性能的影響，設(shè)計(jì)了改進(jìn)后的廢氣引射器的結(jié)構(gòu)，并對(duì)優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果進(jìn)行了性能仿真預(yù)測(cè)。具體實(shí)施方案為：運(yùn)用iSIGHT優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)集成Pro/Engineer、ICEM、Fluent等功能軟件，進(jìn)行廢氣引射器性能仿真計(jì)算，分析研究相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)...

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
1 緒論
    1.1 引言
    1.2 排氣引射器的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 排氣引射器數(shù)值研究現(xiàn)狀
        1.2.2 排氣引射流動(dòng)實(shí)驗(yàn)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
2 排氣引射的數(shù)學(xué)模型與數(shù)值計(jì)算方法
    2.1 數(shù)學(xué)模型
        2.1.1 流動(dòng)控制方程
        2.1.2 湍流模型
        2.1.3 坐標(biāo)變換與控制方程
    2.2 數(shù)值計(jì)算方法
        2.2.1 有限體積法
    2.3 本章小結(jié)
3 排氣引射系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
    3.1 排氣引射系統(tǒng)模型建立
    3.2 排氣引射系統(tǒng)模型仿真設(shè)定
        3.2.1 湍流模型
        3.2.2 邊界條件
        3.2.3 網(wǎng)格生成
    3.3 模型的仿真計(jì)算分析
    3.4 仿真與實(shí)驗(yàn)對(duì)比
    3.5 模型簡(jiǎn)化
    3.6 本章小結(jié)
4 基于 iSIGHT 的集成優(yōu)化設(shè)計(jì)
    4.1 iSIGHT 軟件的應(yīng)用
    4.2 集成軟件 Pro/Engineer
        4.2.1 集成前期準(zhǔn)備
        4.2.2 錄制_trail.txt 文件
        4.2.3 批處理命令以及 iSIGHT 集成
    4.3 集成軟件 ICEM CFD
        4.3.1 前期集成文件準(zhǔn)備
        4.3.2 ICEM 與 iSIGHT 集成
    4.4 集成軟件 Fluent
        4.4.1 前期文件準(zhǔn)備
        4.4.2 Fluent 與 iSIGHT 的集成
    4.5 與計(jì)算器集成
    4.6 本章小結(jié)
5 排氣引射器關(guān)鍵影響因素研究
    5.1 排氣引射器的優(yōu)化
    5.2 NLPQL 算法
        5.2.1 算法簡(jiǎn)述
        5.2.2 配置參數(shù)
    5.3 優(yōu)化參數(shù)選擇
    5.4 集成流程
    5.5 結(jié)果分析
        5.5.1 首次總體變量?jī)?yōu)化
        5.5.2 單一變量參數(shù)優(yōu)化
        5.5.3 第二次整體優(yōu)化
        5.5.4 數(shù)據(jù)分析與對(duì)比
    5.6 本章小結(jié)
6 全文總結(jié)及展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3822696