风扇转子叶型前缘侵蚀气动特性分析及优化设计研究

来源 :中国民航大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lss81
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
民用航空发动机作为保障飞机安全飞行的核心部件,对促进社会发展具有重大的经济价值。但是随着发动机在航线中的长时间运行,位于最前端的风扇转子叶片难免受到外来砂石颗粒侵蚀以及风蚀效应的影响,引发其前缘形状发生改变,进而导致叶片气动性能的衰退。目前国内民用航空发动机维修企业对侵蚀程度未达到失速极限弦长的叶片前缘只进行手工打磨处理,因而叶片前缘的一致性较差,且对于叶片气动性能恢复潜力的挖掘也较为有限。此外,在现有侵蚀前缘设计的研究中未能充分兼顾叶型的运行工况和气动性能,因此有必要针对其最常用工况和大攻角工况开展多工况气动优化设计研究,为后续的风扇/压气机侵蚀叶片三维气动优化设计奠定基础。本文基于服役风扇转子叶片的前缘侵蚀形貌和手工打磨维修的现状调研,以小型大涵道比发动机DGEN380风扇转子叶片的50%叶展截面叶型为研究对象,分别建立了前缘侵蚀平面叶栅模型以及三种前缘偏差平面叶栅模型,并借助NUMECA软件数值模拟计算其气动特性和流场。计算结果表明,相比于原始叶型,前缘侵蚀叶型的低损失攻角范围减少了11.75%,侵蚀前缘经过打磨后不仅有利于拓宽叶型的低损失攻角范围至原始叶型水平,前缘偏向压力面叶型基本能够恢复60%及以上由前缘侵蚀所引起的总压损失增加。此外,通过流场分析了解到该叶型前缘存在体积较多的高能流体团并与吸力面绕流发生了动量交换,从而获得足够的能量以克服气流在叶身流动中的逆压梯度,有效地减少了由于前缘侵蚀所带来的总压损失和增强了气流的做功加压能力。但是手工打磨无法充分发挥前缘侵蚀叶片气动性能的恢复潜力,因此继续开展了针对叶片侵蚀前缘的再造型多工况多目标优化设计研究。选取0°、+4°和+6°攻角作为参考工况,应用层次分析法分别计算对应工况的权重系数,并通过FINE TURBO/DESIGN 3D模块建立大半径环形叶栅进行优化设计。数值计算结果显示,前缘优化显著地改善了前缘侵蚀叶型的气动性能,前缘优化后叶型不仅能够恢复60%以上由于前缘侵蚀导致的总压损失系数增长,而且在+4°攻角下总压损失相比于原始叶型降低了4.3%。此外,前缘优化对叶型吸力面前缘分离泡产生和生长具有一定的抑制作用,从而其附面层厚度保持较为良好的发展状态,有效地减少了附面层内部的流动损失。
其他文献
随着空中交通管制席位数量的增加,越来越多的大型管制单位存在排班难问题。不合理的轮班计划打乱了人体正常生物节律,体内各项生理活动能力降低,导致工作期间疲劳增加。为降低空中交通管制员疲劳,规避工作期间疲劳风险,研究其轮班方法将十分重要。从疲劳管理角度出发,对空中交通管制员轮班问题进行研究,以更好地缓解疲劳。空中交通管制员疲劳管理为规避工作期间的疲劳风险,通过分析疲劳影响因素、疲劳形成机理以及疲劳管理科
学位
为了满足通用航空气象观测与气象数据共享需求,本文基于物联网技术设计并实现了一种通航机场自动气象观测和数据共享系统架构。系统主要分为自动气象观测设备节点与自动气象物联网平台两部分。其中,自动气象观测设备节点被装配在各个通用航空机场,节点将采集到的气象数据经过处理封装后通过窄带物联网(Narrow band Internet of Things,NB-IoT)传输到自动气象物联网平台。自动气象物联网平
学位
目前航空业正经历着从人工检测风险到大数据分析异常的重要阶段,正确高效的检测异常事件,从中发现影响超限事件的因素,对保障航空安全和提升用户体验有双重价值。但目前航空业应用的超限检测方法需要应对机型多样性、环境多样性和气候多样性的挑战,难以根据每种情况调整阈值来检测异常。因此,准确的检测出异常事件,分析异常事件发生的原因,提出相对应的解决方案对提升航空安全有重要的意义。本文通过介绍航空数据中常见的异常
学位
航空公司是民航运输生产链上与旅客互动最直接、最频繁的一环,随着中国民航业市场化进程加速,民航市场拥有更为开阔和光明的前景。在目前国际形势动荡、市场竞争加剧的形势下,提升航空公司运营效率对推进我国现代民航业继续高质量发展具有重要意义,同时也有助于国家供给侧改革战略方针的深入推进。基于此,本文以航空公司运营效率问题为研究目标。首先,本文在整理前人相关研究的基础上,界定了航空公司运营效率的概念。之后,本
学位
近年来,我国经济发展加速了人们物质生活水平提高,促使人们对网络购物的需求不断增长,生鲜电商行业不断发展。在此背景下,物流快递运输的货品种类也在不断发生改变,生鲜农产品逐渐成为了人们网络购物重点选择的对象,因此对于物流快递的时效性、服务品质等要求不断提高。航空运输作为当前最为便捷的运输方式,逐渐成为了人们寄递生鲜农产品的首选。而业务流程作为影响生鲜农产品航空冷链快递业务服务质量中最为关键部分,贯穿生
学位
计算机视觉被视为是人类视觉感知的扩展,可以从数字图像中自动获取、分析和理解有用的信息。作为深度学习的成功应用领域之一,计算机视觉已经拥有了大量实际的应用。其中,基于视频图像的视觉目标跟踪是计算机视觉技术中的重点研究方向之一,可以为运动分析、事件检测、轨迹预测和活动识别等高级视觉理解问题提供新的思路和方法。本文首先对基于深度学习以及相关滤波技术的单目标跟踪算法进行了系统的学习与总结,并提出了两种目标
学位
近年来,基于多模态的生物特征识别技术逐渐成为身份鉴别领域的研究热点。手指提供的三模态源具有采集方便、分布相对紧凑和用户友好性等优点,因此,基于手指的多模态识别系统在实际中得到了广泛应用。由于采集的图像往往退化严重,特征与非特征区域之间的对比度普遍偏低。这为精确刻画指静脉血管网络特征、指纹和指节纹纹理特征带来了很大困难,极大降低了特征的可区分性。因此,探索图像鲁棒性增强方法对提高手指特征的稳定性、可
学位
机场特种车辆是机场地面运输保障的重要工具。随着民航运输行业的发展,航班密度加大,地面运输的安全和效率成为了地面保障的重要内容。特别是,对于复杂环境、雨雪天气、地面积水等状况的道面,选择并确定最优的车辆运行路径既是安全保障的需要,也是未来智能机场建设的重要内容。由于机场特种车辆的特殊应用,以及明确的行进规范,采用路径规划算法实现其行进路径的控制与优化,减小人为因素影响,具有一定现实意义。本文研究机场
学位
自助托运行李须自动判断行李的外观适运性,要求自助托运设备具有自动检测和判别能力。在复杂背景中准确、高效地检测待托运行李的外观适运性,其难点在于对行李、托盘和标签准确且实时地检测。为此研究基于深度学习的多目标跟踪算法,解决行李类别、件数、托盘、标签检测与判别问题。论文主要工作包括:首先,创建了航空行李多目标跟踪数据集。针对机场航站楼环境中背景复杂,旅客摆放行李方式随机性大的特点,通过摄像机录制了旅客
学位
我国机场道面往往达不到设计寿命就遭到结构性的损坏,对机场运行安全带来影响,并且道面结构性大修会导致机场停飞等问题,造成经济和社会效益的损失。因此提高机场道面的使用寿命是机场的实际需求,也是研究的重点目标。本文依据长寿命设计理念,研究两种新型沥青道面结构组合,即柔性基层长寿命沥青道面和复合式基层长寿命沥青道面,并采用ABAQUS有限元软件分析其道面结构层参数与道面结构寿命的关系,最后通过NAPTF所
学位