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公开(公告)号：CN118410673B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410557435.X
申请日：2024-05-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F30/28 , G06F30/17 , G06F30/18 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/14
Abstract: 本申请公开了一种固体导热耦合计算方法，属于温度仿真技术领域，包括：计算涡轮叶片中内流管网温度和压力的初值；根据温度和压力的初值计算内部耦合单元面的温度和换热系数；根据温度和换热系数计算内部耦合单元面的热流量；根据热流量对内流管网的温度和压力进行耦合迭代求解，直至求解得到的温度和压力达到预设条件，得到内流管网温度和压力的最终值。本申请提供的方法应用于涡轮叶片中内流管网的冷气出口温度计算，可提供更准确、更真实的温度计算结果。
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公开(公告)号：CN119000047A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411361147.3
申请日：2024-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种超音速五孔可调节探针，包括依次相连的采样探针、第一连接杆、第二连接杆、支杆以及底座；所述采样探针的针头呈锥形，在采样探针上设有五个采样进气孔；第一连接杆的一端与采样探针固定连接，另一端与第二连接杆的一端可转动连接，第二连接杆的另一端与支杆固定连接；在第一连接杆、第二连接杆以及支杆内分别设有一导气孔；所述支杆与底座固定连接。本发明通过直角管段与S型管段之间的螺纹连接结构，能够快速进行锥形针头任意角度的调节，从而使锥形针头适应来流的角度，以适应偏转角与俯仰角的要求；从而提高了试验操作的便利性，节约了时间成本。
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公开(公告)号：CN118797834A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410801921.1
申请日：2024-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于锥形流理论的超声速压气机叶型设计方法，包括如下步骤：1)将压气机叶片的的吸力面型线分为两段；2)利用锥形流理论追踪激波后的流线来拟合第一段吸力面型线；3)通过三次Bezier曲线拟合形成第二段吸力面型线；4)采用两段三次Bezier曲线拟合压力面的多个控制点，构建压力面型线；5)采用内切圆弧构造曲率连续的前缘和尾缘。本发明使得靠近前缘的压力面型线为追踪激波后流线得来的，可以使设计者根据已知激波进行叶型设计，并且具备预压缩效率高、气动效率较高等优点。
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公开(公告)号：CN118485016A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410556042.7
申请日：2024-05-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F30/17 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10 , G06F113/14 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明是一种涡轮叶片冷却结构的气热耦合仿真方法。本发明涉及涡轮叶片仿真技术领域，本发明对涡轮叶片进行网格化计算；设置叶片材料的属性；计算边界条件，进行CFX流场仿真。本发明选用涡轮空冷叶片进行数值研究，叶片为一级动叶直接受来流高温燃气冲击，经过燃烧室后，燃气的温度超过燃气轮机材料可承受范围，涡轮整体设计有复杂的复合冷却结构，使用多场耦合的数值方法对其结构设计的合理性进行验证具有较高的研究意义，使用气热耦合的计算方法对某型号涡轮动叶进行气热耦合数值研究，为后续叶身的强度分析提供基础。
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公开(公告)号：CN118428013A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410557439.8
申请日：2024-05-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/17 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/14 , G06F111/10
Abstract: 一维管网计算模型建立方法，涉及航空发动机设计与制造技术领域。为解决现有技术中存在的，传统管网计算模型在叶片冷却结构建立方面存在复杂度高和精度不足的技术问题，本发明提供的技术方案为：一维管网计算模型建立方法，所述方法包括：划分叶片成预设数量段，将每段定义为一个节流单元，并定义节点的步骤；为所述节流单元和节点编号，并记录所述节流单元和节点之间的几何进出口关系的步骤；根据所述节流单元和节点之间的几何进出口关系，建立一维计算模型的步骤；对所述一维计算模型进行简化的步骤；为每个所述节流单元匹配对应的参数的步骤。可以应用于航空发动机的热管理系统设计与优化中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118410673A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410557435.X
申请日：2024-05-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F30/28 , G06F30/17 , G06F30/18 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/14
Abstract: 本申请公开了一种固体导热耦合计算方法，属于温度仿真技术领域，包括：计算涡轮叶片中内流管网温度和压力的初值；根据温度和压力的初值计算内部耦合单元面的温度和换热系数；根据温度和换热系数计算内部耦合单元面的热流量；根据热流量对内流管网的温度和压力进行耦合迭代求解，直至求解得到的温度和压力达到预设条件，得到内流管网温度和压力的最终值。本申请提供的方法应用于涡轮叶片中内流管网的冷气出口温度计算，可提供更准确、更真实的温度计算结果。
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公开(公告)号：CN118410595A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410556161.2
申请日：2024-05-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/18 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F119/02 , G06F111/08 , G06F113/14
Abstract: 涡轮气冷叶片低应力多学科一体化设计方法及系统，属于能源动力技术领域，解决发动机气冷涡轮叶片中，由于叶片结构复杂，不同部位温差较大，变形对热流也有较大影响，从而产生的问题。方法包括：S1：采集涡轮待优化部分的参数，对所述待优化部分进行参数化设计；S2：建立待优化部分的结构化网格，计算待优化部分的固体域的质量和强度；S3：根据所述固体域的质量和强度，基于代理模型，采用多目标遗传算法，对所述涡轮待优化的部分进行优化。本发明适用于涡轮一体化设计场景。
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公开(公告)号：CN115655632A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211193785.X
申请日：2022-09-28
IPC: G01M9/04
Abstract: 一种多涵道进气段内涵道流场构造装置，涉及一种流场构造装置。整流锥固定于芯轴前端，内机匣套装于芯轴外部，其后端向外延伸，涵道隔板分割内涵道和外涵道，前排导流板位于芯轴前端邻近整流锥位置，后排导流板位于前排导流板后侧，蜂窝器固定于内涵道内部后排导流板后侧，固定导叶位于内涵道内部蜂窝器后侧，可调导叶位于内涵道内部固定导叶后侧，内机匣对应区域开设豁口以允许可调导叶旋转，调节器安装可调导叶并与步进电机连接传动，外机匣间隔设置于涵道隔板外部，实验段机匣固定在内机匣后端。能够根据实验条件改变实验件的进气攻角，在风洞输出功率不变的情况下增加风洞出口流速而降低总压。
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公开(公告)号：CN113623011B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110800207.7
申请日：2021-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 根据本发明实施例的涡轮叶片，包括：叶片主体，叶片主体包括内层叶片和外层叶片，外层叶片套设在内层叶片上，内层叶片的内壁面限定出第一冷却腔，外层叶片的内壁面与内层叶片的外壁面限定出第二冷却腔；交错肋片，交错肋片设在第二冷却腔内，交错肋片包括在内外方向上相对的内层肋片和外层肋片，内层肋片包括多个内层肋条，多个内层肋条间隔开地设在内层叶片的外壁面上，相邻两个内层肋条和内层叶片限定出内层冷却通道，外层肋片包括多个外层肋条，多个外层肋条间隔开地设在外层叶片的内壁面上，相邻两个外层肋条和外层叶片限定出外层冷却通道。因此，根据本发明实施例的涡轮叶片具有换热效果好、使用寿命长的优点。
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公开(公告)号：CN115114868A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210828481.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与损失权重分析的涡轮叶片损失模型构建方法，所述方法为了探究如何对现有涡轮叶型损失模模型修正，首先需对叶型损失中的各项损失进行拆分，并与现有模型的预测大小进行对比，分析得到需要修正的系数与项和需要添加的修正项，进而形成具有修正形式的损失预测模型。并通过对比具有不同叶型参数的涡轮叶型损失，找到需要考虑的叶型参数变量。利用人工神经网络模型建立需要考虑的叶型参数变量与需要修正的系数(或项和需要添加的修正项)之间的函数关系，并带入具有修正形式的损失预测模型，进而构建涡轮叶型损失预测模型。该方法能够准确预测具有较大攻角工作范围的涡轮叶型损失。
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