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基于特征值理论的轴流跨声速压气机失稳预测
  • ISSN号:1000-6893
  • 期刊名称:《航空学报》
  • 时间:0
  • 分类:V211.6[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程;航空宇航科学技术]
  • 作者机构:[1]中国民航科学技术研究院发动机适航审定中心筹建办公室,北京100028, [2]北京航空航天大学能源与动力工程学院,北京100191
  • 相关基金:国家自然科学基金(51106154,51010007,51236001);国家“973”计划(2012CB720201)
中文摘要:

流动失稳问题是叶轮机械所面临的严峻挑战之一,而旋转失速是轴流压气机及压缩系统中普遍存在的一种典型流动不稳定状态.基于特征值理论发展了一个轴流压气机流动失稳开始点预测模型,应用谱方法和奇异值分解(SVD)算法求解所建立的特征值方程,通过特征频率的虚部判断压缩系统的流动稳定性.并通过一个高速单转子在高低两个转速时的算例,定量分析了流动压缩性对跨声速压气机流动失稳开始点预测的重要影响.该模型可在合理的精度范围内,以工程应用可接受的计算资源消耗来预测跨声速单级压气机旋转失速的开始点流量,同时不应用大量经验数据,为压气机设计阶段的稳定性评估提供指导.

英文摘要:

Flow instability is a great challenge in turbomachinery,and rotating stall is one major type of flow instability in compression system of aero-engine.In the present paper a rotating stall inception model based on a general eigenvalue theory of flow stability is developed with an emphasis on flow instability onset in axial transonic compressors.After solving the established eigenvalue equation using the spectral method and the singular value decomposition (SVD) method,the onset point of flow instability is determined by the imaginary part of the resultant eigenvalue.The significant effect of flow compressibility on the stall onset point calculation for a transonic rotor is studied by comparing the prediction results for a high speed single rotor at both high and low rotational speeds.The capacity of the present model to predict the stall inception point is assessed against the experimental data of a transonic single stage compressor.It is verified that this model is capable of predicting the mass flow at the stall onset point of a multi-stage transonic compressor flow with reasonable accuracy without numerous empirical data,and it is sustainable in terms of computation cost for industrial application.

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期刊信息
  • 《航空学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国航空学会
  • 主编:孙晓峰
  • 地址:北京海淀区学院路37号
  • 邮编:100083
  • 邮箱:hkxb@buaa.edu.cn
  • 电话:010-82317058 82318016
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-6893
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1929/V
  • 邮发代号:82-148
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24676