Explorative Gradient Method-Based Research on the Optimization of Nozzle Flow-guiding Devices
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 257
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JAFM-16-8_007
تاریخ نمایه سازی: 27 خرداد 1402
چکیده مقاله:
Low-frequency buffeting is a common problem in automobile wind tunnels, it induces pulsations of pressure and velocity in the test section. A ۱:۱۵ ۳/۴ open-jet return-type scaled wind tunnel was used for this research, and numerical simulations and tests were implemented to study the flow characteristics of the jet shear layer in a model wind tunnel. The results show that guide devices on the inner wall of the nozzle can effectively reduce the low-frequency buffeting, but the presence of the devices deteriorated the axial static pressure gradient of the flow in the test section. The shape of the guide devices was optimized through the Explorative Gradient Method, and numerical simulations were carried out. An optimal shape can effectively reduce the low-frequency buffeting and ensure flow field uniformity in the test section. Finally, the reliability of the numerical simulation and the practicability of the optimal case were verified through a hot wire test and a microphone test.
کلیدواژه ها:
Optimization Low ، frequency fluctuations Spectrum analysis Jet shear layer Vortex Wind tunnel
نویسندگان
Y. Wang
School of Automotive Studies, Tongji University, ۴۸۰۰ Cao An Rd., Jiading, Shanghai ۲۰۱۸۰۴, China
L. Huang
School of Automotive Studies, Tongji University, ۴۸۰۰ Cao An Rd., Jiading, Shanghai ۲۰۱۸۰۴, China
Q. Jia
School of Automotive Studies, Tongji University, ۴۸۰۰ Cao An Rd., Jiading, Shanghai ۲۰۱۸۰۴, China
Z. Yang
School of Automotive Studies, Tongji University, ۴۸۰۰ Cao An Rd., Jiading, Shanghai ۲۰۱۸۰۴, China
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :