单头部模型燃烧室滑动弧等离子体点火数值仿真研究

针对航空发动机燃烧室内滑动弧等离子体点火的特性,采用数值模拟的方法对航空发动机单头部模型燃烧室进行滑动弧等离子体点火研究,将滑动弧等离子体简化为动态热源,并将滑动弧等离子体点火与电火花点火对比,归纳2种点火方式下燃烧室点火过程中温度分布与火焰演化的规律,总结滑动弧等离子体点火的特性。计算结果表明,电火花点火和滑动弧等离子体点火2种点火方式所能达到的平均温度峰值基本相同。在滑动弧等离子体点火过程中,放电功率为200 W、空气流量为25 m^(3)/h条件下,余气系数为1时,着火延迟时间为224.6 ms;余气系数为2时,着火延迟时间为324.9 ms;余气系数为4时,着火延迟时间为878.7 ms。另外,在放电功率为200 W、余气系数为1的条件下,当空气流量为15 m^(3)/h时,着火延迟时间为194.8 ms;空气流量为35 m^(3)/h时,着火延迟时间为298.9 ms。结果表明着火延迟时间随着余气系数、空气流量的增大而增长。

模型燃烧室低频不稳定燃烧的初步探讨

对模型燃烧室在贫油预混条件下产生的燃烧不稳定性的特性进行了初步研究。实验研究了当量比、预混气的喷射速度和燃烧室出口面积对不稳定燃烧的频率和幅值的影响。实验结果表明:在很宽的油气比和速度范围内,出现了燃烧不稳定现象,但振荡的主频集中在200～235Hz之间;随着预混气喷射速度的增加,燃烧不稳定发生的频率和幅值都增加;随着燃烧室出口面积的减小,不稳定燃烧发生的振荡幅值增加而频率却减小,表明不稳定模态发生了变化。

二维扫描CARS测量航空发动机模型燃烧室温度场

为研究航空发动机湍流燃烧机理并实验验证含燃烧计算的流体动力学仿真软件,建立了二维扫描相干反斯托克斯拉曼散射(CARS)测温集成系统,将航空发动机模型燃烧室内部的探测截面划分成网格点,进行扫描测量,在每个设定网格点获得了约190个单脉冲CARS实验谱。采用脉冲平均CARS实验谱与理论谱拟合的方法反演网格点温度,利用双线性插值算法重建了探测截面的温度空间分布图像。测量结果表明:研制的二维扫描CARS测温集成系统能够用于航空发动机模型燃烧室湍流燃烧场温度的二维空间分布测量,脉冲平均CARS实验谱反演温度的相对不确定度约为3%;重建的二维温度场图像能够清晰地显示火焰结构以及温度梯度分布,反映了主燃孔进气流对燃烧区域的约束。

模型燃烧室冷态流场的数值研究

本文采用α-ε湍流模型对模型燃烧室内湍流冷态流场进行了数值分析.采用混合差分格式和SNIP方法进行数值求解.得到了燃烧室内回流区再附长度及速度分布的数值解.计算结果与有关文献的实验数据吻合较好.本文的工作可以作为建立突扩型燃烧室计算模型的基础.

模型燃烧室紊流燃烧的大涡模拟

采用了两种不同的亚网格尺度燃烧模型对带 V型稳定器的模型燃烧室紊流化学反应流动进行了大涡模拟 ,用 k-ε方程亚网格尺度模型确定亚网格紊流粘性 ,为了考虑热辐射对燃烧室壁温和气流温度的影响 ,运用热流法辐射模型估算热辐射通量 ,用 SIMPLE算法和混合差分求解大涡模拟各守恒方程 ,通过对两种不同亚网格尺度燃烧模型数值模拟结果与实验值的比较表明 ,两种燃烧模型都与实验值较吻合 ,但 G方程小火焰模型要比亚网格

环形模型燃烧室燃烧不稳定模态实验研究

针对环形模型燃烧室燃烧不稳定模态开展实验测量研究,对燃烧室内的压力脉动及不稳定模态进行识别分析,探讨了当量比和周向火焰个数对燃烧不稳定模态和模态转变的影响规律.实验结果表明,环形模型燃烧室所有喷嘴均工作时,燃烧室内同时存在纵向模态和周向模态,且周向模态在驻波模态和旋转模态之间发生相互转变.当量比为0.72时燃烧室周向主导模态为负向旋转模态,其他当量比下为周向平均气流调制下的驻波模态.随着周向火焰个数的减少,环形模型燃烧室周向脉动幅值增加,脉动频率降低.不过周向火焰个数对周向脉动主导模态类型影响很小.

炸药爆轰环境中铝粉非等温燃烧模型

为研究铝粉在爆轰环境中的燃烧特性,基于爆轰环境中铝粉燃烧模型,综合考虑了爆轰产物气体组分和爆轰环境体系温度对铝粉燃烧释能过程的影响,建立了爆轰环境中铝粉非等温燃烧模型,提出了包括铝粉燃烧过程、爆轰产物气体组分和爆轰环境体系温度在内的爆轰环境铝粉非等温燃烧控制方程,并通过激光诱导击穿光谱实验进行了验证。结果表明,铝粉非等温燃烧模型控制方程的计算值与激光诱导击穿光谱实验值的偏差在12%以内,验证了理论模型计算的准确性,获得了铝粉粒度和铝氧比对炸药中铝粉燃烧特性的影响规律。

聚甲氧基二甲醚-2燃烧动力学模型及试验研究

采用试验研究与动力学建模相结合方法,对聚甲氧基二甲醚-2(polyoxymethylene dimethyl ethers-2,PODE_(2))的中低温燃烧特性进行了研究。基于二甲氧基甲烷(dimethoxymethane,DMM)详细反应机理,遵循基于反应类的速率准则构建了PODE_(2)详细化学反应动力学机理,并与文献试验数据进行了验证;在快速压缩机试验平台测量了PODE_(2)在温度范围为550~900 K,当量比为0.5、1.0、2.0时着火延迟时间,结合所构建的详细反应机理,对PODE_(2)中低温条件下自着火过程控制因素进行了分析。结果表明,所构建的PODE_(2)反应机理可以很好地再现试验测量的着火延迟时间,对文献中现有的试验数据均能给出合理的预测。PODE_(2)自着火过程呈现明显的两阶段着火现象,没有表现出负温度系数(negative temperature coefficient,NTC)行为;PODE_(2)第一阶段着火延迟时间在低温段随温度呈线性变化,在720~820 K的中温范围内呈“平台”状,几乎不随温度变化。PODE_(2)低温反应活性来自于3个替代性通道,由氧加成反应开启的典型低温链分支反应序列作用被抑制。

湍流燃烧二阶矩模型DNS检验研究进展的回顾

现有的湍流燃烧模型中,有的缺乏普适性,也有的用于大涡模拟的计算量太大.一种基于湍流流动模拟思路的统计矩方法被提出来,称为二阶矩(second-order moment,SOM)燃烧模型,用于非预混射流火焰和旋流火焰的雷诺平均模拟(Reynolds-averaged Navier-Stokes modeling,RANS)和大涡模拟(large-eddy simulation,LES),以及钝体后方预混火焰的大涡模拟,已经得到实验结果的良好检验.进一步的研究是该模型的直接数值模拟(direct numerical simulation,DNS)检验.本文对作者以及文献中报导的SOM模型DNS检验的研究进展进行了回顾.

柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

电控固体推进剂的燃烧波结构和焦耳热增强燃烧模型

为了明确电控固体推进剂(ECSP)燃烧性能的影响因素,揭示其燃速可调机理,利用燃烧波测试装置对硝酸羟胺(HAN)基ECSP的火焰结构进行了研究并且划分了燃烧波结构,基于燃烧波结构建立了推进剂的燃烧模型,计算了推进剂燃烧波内各区域的温度分布,根据燃面上的热平衡方程推导出了受加载电压、初始温度和环境压强等共同影响的推进剂燃速表达式,同时对该燃烧模型进行了验证与分析。结果表明:电压作用下,HAN基ECSP的燃烧波结构可以划分为预热区、电化学-热化学反应区、暗区、预混反应区和燃烧产物区五个部分,其中预热区、电化学-热化学反应区内的理论温度在变化趋势上和实测温度保持较好的一致性,随着加载电压增加上述两区域的厚度变薄。不同初始温度和环境压强下,燃速测试结果与理论计算结果的平均误差分别为10.9%和9.4%。加入导电石墨和铝粉可以分别从增加推进剂的电导率和能量释放两方面提高燃速,与ECSP燃烧模型预示的燃速变化趋势一致。本文建立了推进剂的焦耳热增强燃烧模型,验证了燃烧模型的准确性。

基于混合驱动的双燃料发动机燃烧模型的构建

为实现对处于长时间运行的双燃料发动机燃烧过程的实时映射和在线优化,将Wiebe方程与深度学习神经网络相结合,提出了基于混合驱动的生物柴油/柴油双燃料发动机零维(0-D)预测模型.首先通过鹈鹕算法(POA)对双Wiebe方程参数进行求解;然后利用卷积神经网络结合双向长短时记忆神经网络(CNN-Bi-LSTMNN)建立运行参数和Wiebe参数的参数辨识模型.将Wiebe方程与深度学习神经网络相结合对燃烧过程进行简化、重构,建立基于混合驱动的零维预测模型,进而可以正向求出缸内压力曲线和各种性能结果.结果表明:基于双Wiebe方程结合CNN-Bi-LSTM构建的双燃料发动机零维预测模型具有良好的预测精度和泛化性.模型的开发为双燃料发动机性能的在线评估和优化提供了可靠的数字模型支持.

基于深度学习建表的宽域发动机火焰面燃烧模型构建与验证

以新型宽域发动机为动力的未来新一代飞行器的研发迫切需要CFD方法来进行高效高精度的辅助设计.文章把传统的火焰面/进度变量燃烧模型与深度学习和神经网络方法相结合,构建了新的智能化改进的燃烧模型并进行了算例测试与验证,在保证计算效率的同时提高了预测精度.首先,给出了人工神经网络的构建方法,包括数据库划分、数据归一化以及模型的训练等;然后,测试分析了不同函数结构对新建模型的影响,并讨论了基于CPU和GPU的求解器框架下内存占用优化问题;最后,把智能化模型耦合到GPU求解器上对飞行马赫数4~12的3个发动机算例进行了数值模拟.结果表明,智能化改进的模型可代替传统火焰面/进度变量数据库从而实现高维参数建模及模型改进,并可以成功运行在GPU上;智能化改进的模型比传统的模型平均误差减小量均超过了50%,算例误差最大减小值可达57.2%.

零维预测燃烧模型建模方法

为了解决神经网络建立的柴油机零维燃烧模型对稳态和动态工况预测能力不稳定问题,本文采用遗传算法对神经网络的初始权值、阈值进行综合优化,提出了遗传算法-神经网络算法。基于TBD620型柴油机,通过稳态和瞬态试验获得运行参数和缸压数据,通过代数分析法结合遗传算法获得对应燃烧参数,最后分别利用遗传算法-神经网络算法和神经网络算法对燃烧模型进行构建并对比辨识结果。结果表明:与神经网络算法相比,遗传算法-神经网络算法构建的零维燃烧模型对应φ_(50)和IMEP预测值平均误差分别降低了43.84%和42.73%,遗传算法具有高效的权值、阈值寻优能力,模型具有更高的预测精度,泛化性更好,适用于柴油机零维燃烧模型研究。

Mg在CO_(2)/Ar混合气体中的双反应区燃烧模型研究

Mg粉/CO_(2)是实现火星探测原位资源利用的理想推进剂。针对Mg颗粒在含CO_(2)混合大气中燃烧,基于火焰层假设,建立了Mg在CO_(2)/Ar混合气体中的双反应区燃烧模型,分析了Mg在CO_(2)/Ar燃烧过程中各组分质量分数、各组分流量、颗粒和火焰层的温度分布,研究了环境压强、CO_(2)质量分数、环境温度和颗粒粒径对燃烧特性的影响。结果表明:环境压强增大,颗粒温度增大、火焰层温度变化不大。在环境压强低于20 kPa时,火焰层半径随环境压强升高快速增大,颗粒燃烧时间随环境压强升高快速变短,随后都基本保持不变;CO_(2)质量分数增大,颗粒温度与火焰层温度升高、火焰层半径减小、颗粒燃烧时间缩短;环境温度增大,颗粒温度变化不大、火焰层温度升高、火焰层半径减小、颗粒燃烧时间延长;颗粒粒径增大,颗粒温度与火焰层半径变化不大、火焰层温度降低、颗粒燃烧时间延长。

航空发动机燃烧室光学可视模型试验件及其流场测量研究进展

航空发动机燃烧室内的燃烧组织是高温高压受限空间内多级旋流复杂流场结构的气动、燃油雾化、蒸发、油气混合和燃烧化学反应多场耦合过程,而其流场特性影响雾化和燃烧过程,从而对燃烧室的燃烧性能具有决定性影响。对燃烧室内复杂强旋流流场组织机理的认识和高精度测试一直是发动机燃烧室研制过程中的难点之一。本文针对光学可视模型燃烧室试验件设计方法及典型发动机燃烧室的流场组织机理和特性进行总结,希望给发动机燃烧室研制过程中光学模型燃烧室试验件的设计提供一定的借鉴,深刻认识目前两类典型的传统旋流杯模型燃烧室和基于分区分级耦合燃烧技术的新型燃烧室的流场特性,促进航空发动机燃烧室的研制。

大涡模拟模型燃烧室燃烧性能计算

对带双级扩压器的模型燃烧室气液两相瞬态喷雾燃烧过程,在三维贴体坐标系下采用欧拉-拉格朗日两相大涡模拟方法进行数值研究,同时采用多维经验分析法预估燃烧性能.采用k方程亚网格尺度模型模拟亚网格湍流黏性;亚网格EBU(eddy-break-up)燃烧模型预估化学反应速率;多维经验分析法计算燃烧性能;并在非交错网格体系下气相采用SIMPLE(semi-implicit method for pressure-linked equations)算法对控制方程进行求解,液相采用随机离散模型,两相之间的耦合采用PSIC(particle-source-in-cell)算法.通过大涡模拟瞬态及时均计算结果表明:与粒子图像测速仪(PIV)测量的瞬态速度场、出口温度分布试验数据吻合,表明在三维贴体坐标系下采用欧拉-拉格朗日两相大涡模拟方法,数值模拟模型燃烧室两相喷雾燃烧流场,所采用的亚网格模型可以用于燃烧室气液两相喷雾燃烧流场的大涡模拟;燃烧性能计算结果与试验测量结果基本一致,说明所采用多维经验分析法可以用来数值模拟航空发动机燃烧室燃烧性能的计算,特别是污染物的预估,为设计低污染高性能航空发动机燃烧室提供有用的设计依据.

内燃机燃烧模型的发展现状

利用CFD技术对内燃机燃烧过程进行数值模拟已成为内燃机研究的重要工具。选用恰当的燃烧模型对准确预测内燃机燃烧过程具有重要意义。内燃机CFD燃烧模型主要针对自燃、预混燃烧和非预混燃烧3种燃烧模式,其中有些模型可以同时模拟2种模式或3种模式。内燃机新的燃烧系统的不断出现促进了燃烧模型的发展。本文以STAR-CD和FIRE软件为出发点,介绍了内燃机燃烧模型的发展现状。

柴油机实时仿真中燃烧模型的建立

通过对柴油机燃烧过程的分析 ,具体介绍了针对 4JB1柴油机建立并用于发动机硬件在环实时仿真的燃烧放热模型。出于实时性考虑 ,采用零维单区燃烧模型 ,在实时仿真系统中将 Wiebe模型和Watson模型有机地结合使用 ,既可方便快捷地获取任意工况下的模型参数 ,又能保证燃烧放热规律与实际相符。试验证明模型性能良好 。

焦炭燃烧模型的改进及其Fluent实现与实验验证

为了在煤粉燃烧全过程中准确模拟焦炭转化率的沿程变化,在Fluent中缺省的焦炭燃烧反应/扩散联合控制模型的基础上,加入对高温热失活现象、灰分抑制作用的定量描述,建立了一个新的焦炭燃烧模型。通过编写用户自定义函数的方法将开发的模型在Fluent平台上进行了实现,对比测试结果表明程序的编写正确无误。通过沉降炉实验台获得了2种烟煤在整个燃烧过程中的燃烧特性并据此对新的焦炭燃烧模型进行了验证。模拟的结果表明:新的焦炭燃烧模型要明显优于Fluent中缺省的联合控制模型,其预测的焦炭转化率在整个燃烧过程中的准确性有明显提高,预测偏差在±10%以内。此外还讨论了模型参数与煤种特性之间的关系。