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Coeficiente de flujo y predicción del rendimiento de arranque de un conducto de entrada cónico de geometría variable

Autores: Li, Yongzhou; Sun, Di; Wu, Zejun; Zhang, Kunyuan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Coeficiente de flujo y predicción del rendimiento de arranque de un conducto de entrada cónico de geometría variable


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Desarrollo
Motores de ciclo combinado
Capacidad de captura de flujo
Entradas de geometría variable
Rango de número de Mach
Métodos de predicción

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con el desarrollo de motores de ciclo combinado, es urgente estimar de manera más rápida y precisa la capacidad de captura de flujo y el rendimiento de arranque de las entradas de geometría variable en un amplio rango de números de Mach. Basado en el campo de flujo y el ajuste de parámetros, se han propuesto dos métodos de predicción para la entrada axial simétrica curvada con un esquema de traducción de labio. El método basado en el campo de flujo de la entrada de referencia es más eficiente que el método de predicción basado en parámetros, ya que puede predecir con precisión la distancia de traducción del labio y el coeficiente de flujo correspondiente en todo el rango de trabajo de la entrada sin cálculos numéricos adicionales. Además, el número de Mach de arranque se predice con precisión mediante el método de ajuste basado en el número de Mach de la garganta de la entrada de referencia, con un error relativo de solo 0.95% en comparación con la simulación numérica. El método basado en el coeficiente de flujo es simple y preciso para predecir distancias de traducción del labio con un número de Mach de arranque conocido, con un error relativo de solo 1.65% en comparación con simulaciones numéricas. Los enfoques de predicción pueden superar las desventajas de los algoritmos iterativos estándar y mejorar significativamente la precisión y eficiencia computacional.

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