一种用于多级轴流压气机特性预估的损失和落后角模型

建立了一种可用于全转速范围内多级轴流压气机的损失和落后角计算模型,采用流线曲率法实现对多级轴流压气机特性预估。对已有试验数据的某型两级轴流压气机进行数值模拟,通过计算特性和试验特性对比,验证了该损失和落后角模型在压气机特性预估的有效性。

某重型燃气轮机17级轴流压气机特性预估计算研究

以某重型燃气轮机用17级轴流压气机为研究对象,建立了一种可用于多级轴流压气机特性预估的损失和落后角模型。运用流线曲率法计算得到了不同转速下的压气机特性变化曲线,并将其与全三维数值模拟结果进行了对比,验证了该模型在大流量多级轴流压气机特性预估方面的有效性。通过对设计点各级加工量、总压升分布以及各叶排落后角、效率沿径向分布的对比,验证了该模型在计算大流量多级轴流压气机设计点各级性能参数分布以及各叶排气动参数分布方面的可靠性。

体现裕度定制思想的轴流压气机二维特性预估方法

为实施裕度定制,本文开发了能够体现裕度定制思想的轴流压气机二维特性预估方法。精细考虑了前后缘形状、最大弯度位置等,尤其是通过考虑叶片力而全面包含掠影响是本方法的重要特色。为初步验证本方法,对NASA37和NASA67转子进行了性能预估并与试验结果进行了对比。结果表明,本方法基本可靠,可以用于裕度定制目的。

一种多级轴流压气机特性预估方法探讨

概述了压气机设计体系的发展历程,介绍了轴流压气机设计技术,并结合多级轴流压气机的设计特点,提出了三维修正S2流面分析程序的多级轴流压气机性能预估方法,通过对比,验证了该方法的精度比单纯的三维计算的精度高,为多级轴流压气机的性能预估提供了一个新的工具。

跨声速轴流涡轮特性预估方法

[目的]在高亚声速和跨声速下,轴流涡轮静叶喉部出现跨声速气流,三维研究时间周期长且获取特性参数慢,为此,提出一套行之有效的涡轮特性预估方法体系。[方法]整合已有的损失模型及采用一维编程的方式预估涡轮特性,并通过三维数值模拟进行验证。[结果]研究结果显示,一维特性评估得到的级等熵滞止温比与三维的相对误差为11.53%,级滞止膨胀比的相对误差为11.77%,反动度的相对误差为14.23%。基于此,准确判断了静叶是否存在跨声速现象,且单级涡轮采用动叶出口温度的绝热指数所获得的特性预估较为准确。[结论]在误差允许范围内,可实现跨声速的涡轮特性快速预估,减少计算量。

多级轴流压气机设计及其特性预估

基于大量的二元平面叶栅吹风实验数据关联结果,发展了一种适用于多级轴流压气机设计的计算程序,以具有实验数据的某跨音速两级轴流风扇为研究对象,采用在子午面上叶片排间隙中设置计算站的流线曲率法进行数值模拟,计算结果与实验数据进行对比,结果表明:模拟的结果能够满足工程应用的需要,验证了该程序在设计多级轴流压气机的有效性。

氦气涡轮一维特性预估方法研究

为探究以氦气作为闭式布雷顿循环动力系统工质的涡轮特性,基于氦气与空气的物性差异对损失模型进行修正,绘制涡轮特性曲线,构建一种特殊工质轴流透平一维特性快速预估方法,并通过三维仿真进行验证。研究表明:对损失模型进行修正后,一维预估得到的特性参数更加接近CFD计算结果;在设计点工况下,总温比的误差由0.53%降为0.42%,等熵效率的误差由7.8%降为0.23%;在非设计工况(50%,70%,100%设计转速)下,特性预估结果也较为准确。该方法可实现氦气涡轮特性快速预估,减少计算量。

电路辐射干扰机理诊断与特性估计

针对远场测试无法准确获取电路辐射机理且电磁测量过程复杂问题,提出基于近场测量的高频电路辐射机理快速诊断和基于电路射频参数测量的空间场辐射特性快速预估方法。首先,通过近场电磁场天线测量得到波阻抗及与测试点空间位置关系,分别根据共模和差模辐射的近场特性进行机理诊断;其次,根据共模辐射电流与空间总辐射场之间关系,得到基于射频共模电流分析的辐射EMI估计方法;最后,完成了针对不同无线通信设备和高速数字PCB的辐射干扰诊断与抑制实验,结果验证了文中方法的有效性。此外还利用美国ETS-Lindgren公司3m法标准电波暗室做了对比测试,结果吻合较好且误差小于5.13%。

PCB高频辐射干扰预估方法对比研究

针对高频电路辐射干扰近场测试预估方法较多,目前没有统一的测试方法和要求,据此对比研究了基于电流驱动模型辐射预估方法和基于射频电流参数测量的辐射预估方法,并给出了相应的理论分析和实验数据.其结果表明:两种方法的预估结果与电波暗室测量结果吻合较好,但在不同频段两种方法的估计精度不同,为进一步改进辐射电磁干扰预估方法提供了依据.

高负荷高效率压气机级特性计算研究

针对某采用小展弦比、复合弯掠等先进技术设计的高负荷高效率压气机级,采用三维CFD软件和一维特性预估程序,对压气机级转、静子叶排特性和级特性进行计算与分析。结果表明:在缺省经验系数下,一维计算结果与三维计算结果相差非常大;在修正经验系数下,总压比、流量、绝热效率的一维计算结果都与三维计算结果基本吻合,由此确定出一维特性计算的经验系数。本研究可为高负荷、高效率压气机特性预估提供技术支持。

Calendar Effects in AAPL Value-at-Risk

This study investigates calendar anomalies： day-of-the-week effect and seasonal effect in the Value-at-Risk （VaR） analysis of stock returns for AAPL during the period of 1995 through 2015. The statistical properties are examined and a comprehensive set of diagnostic checks are made on the two decades of AAPL daily stock returns. Combing the Extreme Value Approach together with a statistical analysis, it is learnt that the lowest VaR occurs on Fridays and Mondays typically. Moreover, high Q4 and Q3 VaR are observed during the test period. These results are valuable for anyone who needs evaluation and forecasts of the risk situation in AAPL. Moreover, this methodology, which is applicable to any other stocks or portfolios, is more realistic and comprehensive than the standard normal distribution based VaR model that is commonly used.