一种扇形叶栅进口流场采集用座标架及其使用方法

    公开(公告)号:CN114370422B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202111607528.1

    申请日:2021-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种扇形叶栅进口流场采集用座标架,包括上位移栅板,所述上位移栅板的下方固定连接有下位移栅板,所述下位移栅板的内部滑动连接有位移机构支撑架,所述位移机构支撑架的数量设置有两个,两个所述位移机构支撑架的内部分别贯穿设置有第一探针和第二探针,本发明设置的第二探针固定座标架和第一探针固定座标架旋转的圆心均在Z轴上,且上位移栅板的圆心也在Z轴上,通过设置的第一探针用于采集扇形叶栅进口流场,且探针头方向与气流来流方向一致,第二探针用于采集扇形叶栅出口流场,探针头方向与叶栅出口气流方向一致,能够精准采集数据。

    一种用于叶尖间隙试验的间隙控制试验机构

    公开(公告)号:CN114061408B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202111335520.4

    申请日:2021-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种用于叶尖间隙试验的间隙控制试验机构,包括上端壁平台、下端壁平台、轮毂端壁、间隙控制板、机匣端壁、叶片、间距调节螺母、直臂丝杠和横臂丝杠,所述上端壁平台中间贯穿设置有端壁固定套筒,所述端壁固定套筒另一端贯穿设置在下端壁平台下表面,本发明通过设置的伺服电机一,通过在伺服电机一的作用下能够使垂直连接架内部的直臂丝杠转动,在直臂丝杠转动时,能够使两组垂直移动环带动连接块以直臂方向移动,在连接块移动时,与之相连的水平连接架同时以直臂方向移动,以此方式能够调整测量塞尺与叶片之间的直线距离,从而便于测量塞尺对叶片进行测量,能够有效减少人工测量时的误差数值。

    基于图注意力网络的高通流宽攻角涡轮叶片损失预测方法

    公开(公告)号:CN118780175A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410998530.3

    申请日:2024-07-24

    Abstract: 本发明属于涡轮叶片设计技术领域,尤其涉及基于图注意力网络的高通流宽攻角涡轮叶片损失预测方法,包括:S1、建立宽攻角涡轮叶栅数据集;S2、对宽攻角涡轮叶栅数据集中的实验样本数据进行处理,得到训练数据集和验证数据集;S3、构建基于图注意力网络模型GAT的参数预测模型;S4、使用训练数据集对参数预测模型进行训练;并通过验证数据集判断是否达到预设的精度要求,若未达到则返回S3对参数预测模型进行构建优化;若达到精度要求则转到S5;S5、使用参数预测模型进行出口气动参数预测,用于宽攻角涡轮叶型的设计与优化。本方法可以在试验样本量有限的情况下,准确且迅速地获取高精度的气动参数,从而促进宽攻角涡轮叶型优化与发展。

    一种涡轮平面叶栅非定常耦合流动模拟试验装置

    公开(公告)号:CN118624228A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410738335.7

    申请日:2024-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种涡轮平面叶栅非定常耦合流动模拟试验装置,包括支架台;动力机构包括驱动电机;尾迹与柱状涡模拟机构包括模拟框架和传动机构,传动机构包括主动齿轮组、从动齿轮组和传动链条组,在传动链条组上设有若干的钛合金圆柱杆,在每个钛合金圆柱杆上还设有旋涡发生器;平面叶栅试验段包括试验段框架和叶片试验件,试验段框架上设有进风口通道,叶片试验件包括叶片安装架和平面叶栅试验件,平面叶栅试验件安装于所述叶片安装架内;进风机构安装于尾迹与柱状涡模拟机构上,进风机构与进风口通道的进气口位置相对应。本发明能够对上流非定常尾迹和复杂涡系的非定常耦合流动进行精细化模拟。

    一种基于特斯拉阀原理的涡轮叶顶流动控制结构

    公开(公告)号:CN118622399A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410858875.9

    申请日:2024-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于特斯拉阀原理的涡轮叶顶流动控制结构,包括涡轮叶片和特斯拉阀组件,所述特斯拉阀组件设于所述涡轮叶片的叶身顶部,所述特斯拉阀组件包括多个从涡轮叶片的压力侧向吸力侧方向进行反向设置的特斯拉阀凹槽,所述特斯拉阀凹槽的进口槽朝向所述涡轮叶片的压力侧,所述特斯拉阀凹槽的出口槽朝向所述涡轮叶片的吸力侧,以使得泄露流量在所述特斯拉阀凹槽内反向流动。本方案通过特斯拉阀凹槽的设置大大减少了泄露能量的产生,进而为降低涡轮发动机的气动损失提供了有益的帮助。

    一种扇形叶栅进口流场采集用座标架及其使用方法

    公开(公告)号:CN114370422A

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202111607528.1

    申请日:2021-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种扇形叶栅进口流场采集用座标架,包括上位移栅板,所述上位移栅板的下方固定连接有下位移栅板,所述下位移栅板的内部滑动连接有位移机构支撑架,所述位移机构支撑架的数量设置有两个,两个所述位移机构支撑架的内部分别贯穿设置有第一探针和第二探针,本发明设置的第二探针固定座标架和第一探针固定座标架旋转的圆心均在Z轴上,且上位移栅板的圆心也在Z轴上,通过设置的第一探针用于采集扇形叶栅进口流场,且探针头方向与气流来流方向一致,第二探针用于采集扇形叶栅出口流场,探针头方向与叶栅出口气流方向一致,能够精准采集数据。

    超音速五孔可调节探针
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119000047A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411361147.3

    申请日:2024-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种超音速五孔可调节探针,包括依次相连的采样探针、第一连接杆、第二连接杆、支杆以及底座;所述采样探针的针头呈锥形,在采样探针上设有五个采样进气孔;第一连接杆的一端与采样探针固定连接,另一端与第二连接杆的一端可转动连接,第二连接杆的另一端与支杆固定连接;在第一连接杆、第二连接杆以及支杆内分别设有一导气孔;所述支杆与底座固定连接。本发明通过直角管段与S型管段之间的螺纹连接结构,能够快速进行锥形针头任意角度的调节,从而使锥形针头适应来流的角度,以适应偏转角与俯仰角的要求;从而提高了试验操作的便利性,节约了时间成本。

    基于深度学习与损失权重分析的涡轮损失模型构建方法

    公开(公告)号:CN115114868A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210828481.X

    申请日:2022-07-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与损失权重分析的涡轮叶片损失模型构建方法,所述方法为了探究如何对现有涡轮叶型损失模模型修正,首先需对叶型损失中的各项损失进行拆分,并与现有模型的预测大小进行对比,分析得到需要修正的系数与项和需要添加的修正项,进而形成具有修正形式的损失预测模型。并通过对比具有不同叶型参数的涡轮叶型损失,找到需要考虑的叶型参数变量。利用人工神经网络模型建立需要考虑的叶型参数变量与需要修正的系数(或项和需要添加的修正项)之间的函数关系,并带入具有修正形式的损失预测模型,进而构建涡轮叶型损失预测模型。该方法能够准确预测具有较大攻角工作范围的涡轮叶型损失。

    一种扇形叶栅出口流场极坐标采集位移机构及其使用方法

    公开(公告)号:CN118603001A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410921772.2

    申请日:2024-07-10

    Abstract: 本发明公开了一种扇形叶栅出口流场极坐标采集位移机构及其使用方法,位移机构包括安装基座、周向位移机构、径向位移机构、旋转机构和气动探针,周向位移机构安装在安装基座上,且周向位移机构包括周向位移轨道;径向位移机构安装在周向位移轨道上,旋转机构安装在径向位移机构上;气动探针安装在所述旋转机构上,旋转机构能够带动所述气动探针旋转。本发明设置的周向位移机构和径向位移机构可以分别控制气动探针在两扇形叶栅之间以及扇形叶栅的叶根与叶顶之间运动,同时,旋转平台可以调节气动探针头方向与气流来流方向一致,从而能够精确采集数据。

    一种涡轮平面叶栅上游尾迹非定常扫掠模拟实验装置

    公开(公告)号:CN118464457A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410738331.9

    申请日:2024-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种涡轮平面叶栅上游尾迹非定常扫掠模拟实验装置,包括底部框架;外机匣,外机匣上开设有进气通道和试验件安装口;平面叶栅试验件安装于试验件安装口处;内机匣设于外机匣内;驱动装置包括驱动电机;链条传动装置包括传动轴、主动齿轮组、从动齿轮组和传动链条,传动轴与驱动电机传动连接,主动齿轮组与传动轴固定连接,传动链条套设在主动齿轮组和从动齿轮组上,在传动链条上沿其运动方向设有若干个钛合金棒。本发明利用传动链条与装置内机匣模拟涡轮平面叶栅上游尾迹,并通过平面叶栅试验件探究上游尾迹非定常扫掠对下游叶栅气动特性的影响,整个实验装置结构简单容易加工,保证了实验装置安装分解和维修的方便快捷。

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