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MPI+GDI发动机稀薄燃烧性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究甲醇替代比和过量空气系数对复合喷射发动机稀薄燃烧及排放特性的影响,本研究基于1台自行改造的包含甲醇进气道喷射和汽油缸内喷射(M PI+GDI)的光学复合喷射系统发动机,建立三维仿真模型,进行缸压试验验证,研究稀薄燃烧条件下不同过量空气系数和甲醇替代比下缸内燃烧和排放特性.研究结果表明:随着过量空气系数的增大,火焰传播变慢,放热率峰值出现也晚,后燃现象增强,缸内压力峰值降低且相位推迟,指示热效率呈上升趋势;CO和NO x排放下降,未燃碳氢化合物(THC)排放先降后升,过量空气系数为1.4时最低,原因是适当增加过量空气系数可使燃烧更充分,但是过量空气系数过大导致燃烧不稳定.随着甲醇替代比增加,缸内压力峰值不断增加且相位提前,高甲醇比例的燃料燃烧速度快,燃烧重心前移,排气温度降低,NO x排放增加,T HC排放先降后升,CO排放降低.研究结果为甲醇汽油复合喷射发动机的参数优化设计提供了理论依据. 相似文献
173.
与单桨船不同,四桨船各螺旋桨在运转过程中负荷不同.当前四桨船推进器的设计多以一个干扰因子来表征内外桨负荷差,而一个干扰因子难以反映内外桨负荷差产生的原因,因此往往给设计带来困难.本文使用CFD方法对四桨船内外桨负荷分配问题进行研究,首先以大连理工大学拖曳水池的PM06模型为基础进行不确定度分析,验证了该数值计算方法的准确性,然后对本文所研究的四桨船进行研究.结果表明四桨船內桨负荷大于外桨,且负荷差产生的原因主要有三个方面:(1)船体形状造成的船尾流场不均匀性对桨的影响;(2)内外桨在敞水中相互间产生的干扰;(3)内外桨之间的干扰在船尾不均匀流场中的合成.据此,本文将四桨船伴流分为三部分:原生伴流、干扰伴流和次生伴流,并计算了该船各部分伴流所占比例,以更好地指导四桨船的推进器设计. 相似文献
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三体船连接桥的砰击问题一直是水动力领域的难点问题.为有效减少砰击载荷作用下动态响应峰值的计算量,本文基于板架模型,提出一种借助等效静力系数的三体船连接桥结构的砰击响应分析方法.首先,通过对三维板架结构进行入水砰击的结构瞬态响应分析,将直接积分法和模态叠加法两种方法进行比较分析,选取更合适的方法进行动力响应计算;其次,通过改变计算参数,分析了边界条件和时间效应对板架应力峰值和等效静力系数的影响;最后,与三体船分段模型的计算结果进行对比,验证了借助简化模型得到等效静力系数法的可行性.本文的计算结果及相关结论能够为后续准确分析连接桥局部结构的砰击响应、合理关注连接桥的高应力位置及屈服强度的评估提供参考. 相似文献
175.
针对海上舰船惯导长时间工作而又无法获得外部导航校准信息、无法评估惯导水平姿态误差问题,提出利用惯导自身信息实现水平姿态误差评估与补偿的新方法。根据舰船稳速直航状态下的实际加速度值近似为零的特点,分析惯导等效加速度和惯导速度误差与水平姿态角误差之间的关系,建立海上舰船惯导水平姿态误差自主评估模型。仿真实验分析结果表明,提出的水平姿态误差动态自主评估与补偿方法,在不依赖外部导航信息条件下,实现惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿,在给定的仿真实验条件下,水平姿态角误差最大值和振荡范围均减小了75.8%,有效提升了舰船惯导的水平姿态精度。 相似文献
176.
177.
为研究转速与流体介质对齿轮泵性能的影响,运用PumpLinx软件对齿轮泵内部流场及其流量进行瞬态仿真分析,并与试验数据进行对比,分析转速与流体介质对齿轮泵内部压力场及输出特性的影响。数值结果表明:齿轮泵平均流量与试验数据吻合较好,入口流量随时间呈锯齿状波动,出口流量则呈波浪状的较小波动,而且流量脉动率随转速的增大而减小;齿轮泵内压力从低压腔呈阶梯状向高压腔过渡,且入口易因超低压而出现空化现象,导致其压力脉动率高于出口。此外,流体介质为水时的流量脉动率略低于油。研究结果为降低鱼雷齿轮泵的振动和噪声等危害提供了理论指导。 相似文献
178.
179.
白沙长江大桥是一座塔墩梁固结的主桥长为920 m的双塔独柱式混合梁斜拉桥.为了研究其辅助墩和过渡墩处横桥向的合理约束体系,分别在横向自由、横向约束、过渡墩约束及辅助墩约束4种约束体系下进行时程分析,研究斜拉桥在不同横向约束体系下的地震响应特点,针对混凝土刚性挡块和粘滞阻尼器减震体系分析不同参数对抗震性能的影响.结果表明:采用混凝土刚性挡块对同时减小各墩的横向地震响应作用较小;采用粘滞阻尼器体系可以有效减小各墩的横向地震响应,以及墩梁相对位移. 相似文献
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提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献