简介:对高超声速压缩拐角流动中Grtler涡特性及热流分布进行了实验研究.开发了温敏漆(temperaturesensitivepaint,TSP)系统,简要介绍了TSP技术的原理、文章所用的TSP涂料的标定曲线、辅助设备参数、实验过程数据后处理过程,采用基于离散Fourier定律的热流算法.研究在Ma=6低噪声风洞中进行,采用TSP技术,得到压缩拐角斜坡板上的热流分布图像,并对高低热流条带现象做出解释,与Grtler涡有对应关系.通过改变拐角角度及来流参数,获得了不同拐角和单位Reynolds数条件下的热流分布图像,分析得到压缩拐角斜坡上Grtler涡特性及热流分布在变参数条件下的变化规律.研究发现:当增加拐角角度或增大单位Reynolds数时,Grtler涡的波长减小,且涡的起始位置更靠近拐角;随单位Reynolds数增加,斜坡上热流值整体增加,热流峰值位置前移;峰值位置后,热流缓慢减小的区域与Grtler涡位置相对应.
简介:基于vonKarman长度尺度和新型Reynolds应力本构关系对κ-ε瑞流模型重构,将k方程封闭,米用代数形式对瑞流耗散项进行模化.在KDO(kineticdependentonly)模型的基础上,引入可压缩vonKarman长度尺度,得到一种适用于复杂可压缩流动的新型瑞流模型CKDO(compressiblekineticdependentonly),在CKDO模型中没有任何经验系数,仅有两个来自边界层精细化标定的可调参数.对RAE2822翼型、轴对称圆筒管道凸起流动、ONERA-M6机翼跨声速流动等算例进行数值计算,结果显示CKDO湍流模型对上述算例流场的压力系数模拟结果与实验值吻合较好,表明CKDO模型能够对跨声速流场进行较为准确的模拟.
简介:采用低耗散WENO(weightedessentialnon-oscillatory)格式及锐界面方法模拟可压缩Kelvin-Helmholtz不稳定性问题.由于物质界面被描述成一种接触间断,该方法可精确求解切向速度间断.基于优化模板对原始光滑指标进行正规化后,得到一种低耗散WENO格式.修正后的方法显著降低了普通流动区域的过衰减问题,保持了良好的激波捕捉性能,并可获得与混合格式相当的求解精度.不同于以往求解单一流体或易混界面时,通过初始设定有限宽度的剪切层或快速数值耗散以抑制高波数模态,该方法允许高波数扰动的发展.计算结果表明,高波数扰动展现出与以往理想Kelvin-Helmholtz不稳定性问题数值模拟或线化理论结果不同的特征,但与有限厚度的剪切层结果相符.
简介:基于Sigma-deltaModulator(Σ△M)原理的数字闭环微机械加速度计不仅实现了力反馈闭环控制,同时直接完成信号的模数转换。基于全差分式电容微加速度设计了一种2-2级联式(MASH)高阶Σ△M闭环系统——MASH_(2-2),并与传统的单环路二阶、四阶Σ△M闭环系统(SD2、SD4)进行了仿真分析比较,研制了原理样机。微加速度计是基于结构层厚度50mm的SOI硅片通过DRIE刻蚀、气态HF释放等一系列微加工工艺得到,系统电路以数字化方式集成在FPGA中。常压下测试结果表明,样机的灵敏度为0.876V/g,噪声基底为-110dB,零偏不稳定性为20mg,静态温漂为40.8mg/℃,量程为±20g。
简介:在双轴旋转式SINS中,惯性元件常值漂移误差对系统的影响可以得到调制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到调制,同时这些误差会与旋转角速率耦合,引起速度锯齿波等误差从而降低了系统的各项性能指标。为了减少这种影响,分析了光学陀螺双轴旋转式SINS误差传播特性,利用奇异值分解法对系统的可观测程度进行了分析,经分析,与转动轴相关的安装误差和标度因数误差的可观测度较好,据此设计了系统的自主标定方案及滤波算法,进行了数字仿真和半实物仿真验证试验。试验结果表明,利用设计的自主标定方案,在1h内能估计出转轴上两个陀螺的标度因数误差及与转轴相关的四个安装误差,估计精度能达到95%以上。导航试验验证表明,利用自主标定的参数,相对于传统标定方法,使系统定位精度提高了20%。
简介:为了实际实现具有良好跟踪精度和抗干扰能力的惯性平台稳定回路,建立了平台伺服电机的离散时间模型,设计了由单片机和高速DSP组成的数字控制系统,与惯性平台组成了基于采样数据的平台稳定控制回路,研究了离散变结构控制趋近律的选取方法,采用改进趋近律设计了离散变结构控制律,提出了一种数字式平台稳定回路的离散变结构控制方法,通过实物实验得出了平台伺服电机转轴摩擦力矩模型系数的估计值,并将其引入到控制系统中。仿真实验结果表明,该回路系统对于摩擦力矩和系统参数不确定性具有一定的抗干扰性能,对于阶跃干扰力矩输入具有良好的动态特性,且静态力矩刚度提高到1.2×10^4N·m/rad,系统对于斜坡和加速度输入信号实现了平稳跟踪,跟踪误差最大值分别为0.0056rad和0.0597rad。
简介:提出了一种基于期望模式修正(EMA)的改进交互式多模型(IMM)算法。该算法主要解决自主水下航行器(AUV)复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。