幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

現代葉輪機械新技術及應用/航空發動機基礎與教學叢書

  • 作者：劉波//曹志遠//吳雲//茅曉晨//史磊|責編:胡文治
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030722317
  • 出版日期：2022/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：465
人民幣：RMB 190 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    葉輪機械在國防科技和國民經濟領域中均佔有十分重要的地位。本書聚焦于葉輪機械在航空發動機及燃氣輪機領域的新技術及應用，重點關注近年來氣動分支湧現出的新技術。全書共8章，分別介紹風扇/壓氣機和渦輪的氣動設計、智能優化及流動控制等新技術，重點闡述葉片智能優化、串列葉片設計技術、非軸對稱端壁造型技術、附面層抽吸技術、對轉壓氣機技術、等離子體控制技術和人工智慧技術等葉輪機械領域新技術的原理、發展及應用。
    本書可作為高等工科院校有關專業課程教材，也可供航空、航天、航海等領域有關動力裝置研製的工程技術人員參考。
作者介紹
劉波//曹志遠//吳雲//茅曉晨//史磊|責編:胡文治
目錄
叢書序
前言
第1章  緒論
  1.1  壓氣機中的主要流動現象及分析
    1.1.1  壓氣機中的附面層流動分離現象
    1.1.2  葉尖泄漏流動
    1.1.3  激波損失
    1.1.4  壓氣機葉柵內的旋渦
    1.1.5  壓氣機中的非定常效應
  1.2  壓氣機中的主要流動損失及其被動控制技術
    1.2.1  葉型損失及其被動控制方法
    1.2.2  激波損失及其控制方法
    1.2.3  端壁二次流損失及控制方法
    1.2.4  葉尖間隙泄漏損失及其控制方法
  1.3  葉輪機械複雜流動主動控制技術
    1.3.1  附面層吸附技術
    1.3.2  引氣技術
    1.3.3  射流技術
    1.3.4  等離子體放電激勵技術
  1.4  小結
  參考文獻
第2章  壓氣機葉片智能優化設計新技術
  2.1  葉片優化設計方法的發展與應用
    2.1.1  葉片設計技術發展的迫切需求
    2.1.2  傳統的葉型設計方法的制約與不足
    2.1.3  優化設計技術的發展及葉片造型中的應用
    2.1.4  葉型優化設計研究回顧
  2.2  基於遺傳演算法的可控擴散葉型優化設計技術
    2.2.1  遺傳演算法的基本原理及特點
    2.2.2  基本遺傳演算法的參數及運行流程
    2.2.3  基本遺傳演算法的實現
    2.2.4  基本遺傳演算法的改進策略
    2.2.5  採用改進遺傳演算法的可控擴散葉型優化設計技術
    2.2.6  小結
  2.3  基於改進人工蜂群演算法的大彎度葉型優化設計技術
    2.3.1  大彎度葉型優化設計平台搭建
    2.3.2  大彎度葉型優化設計
    2.3.3  多工況條件下的大彎度葉型優化設計
    2.3.4  小結
  2.4  考慮端壁效應的高負荷葉柵優化設計技術
    2.4.1  研究對象
    2.4.2  高負荷葉柵全三維造型方法研究
    2.4.3  考慮端壁效應的高負荷葉柵優化設計方法
    2.4.4  考慮端壁效應的高負荷葉柵優化設計結果
    2.4.5  小結
  參考文獻
第3章  高負荷壓氣機串列葉片設計技術
  3.1  串列葉片造型方法概述
    3.1.1  串列葉片概念的提出及研究概述
    3.1.2  串列葉型的幾何參數

    3.1.3  串列基元葉型的生成
    3.1.4  三維串列葉片的造型
  3.2  基於並行多點採樣策略的串列葉柵多目標優化設計技術
    3.2.1  引言
    3.2.2  多目標優化系統
    3.2.3  改進並行多點採樣策略
    3.2.4  物理規劃
    3.2.5  研究對象和數值方法
    3.2.6  高負荷串列葉柵的優化
    3.2.7  優化結果和分析
    3.2.8  小結
  3.3  大彎角串列葉型形狀及相對位置的耦合優化設計技術
    3.3.1  引言
    3.3.2  改進粒子群演算法
    3.3.3  研究對象
    3.3.4  數值方法
    3.3.5  NURBS參數化方法
    3.3.6  自適應Kriging模型
    3.3.7  優化系統簡介
    3.3.8  優化結果和分析
    3.3.9  小結
  3.4  彎掠優化對高負荷跨聲速串列轉子的影響分析
    3.4.1  引言
    3.4.2  研究對象及數值方法
    3.4.3  複合彎掠優化方法
    3.4.4  彎掠優化結果與分析
    3.4.5  小結
  參考文獻
第4章  葉輪機內部二次流動的端壁控制技術
  4.1  葉輪機內部二次流動的形成與發展
    4.1.1  軸流葉輪機內部二次流動定義
    4.1.2  葉輪機內部二次流的產生及特點分析
    4.1.3  葉柵二次流的旋渦模型及其影響效應
  4.2  非軸對稱端壁技術的發展與應用
    4.2.1  渦輪非軸對稱端壁技術的發展
    4.2.2  壓氣機葉柵非軸對稱端壁造型研究進展
  4.3  非軸對稱端壁造型方法的研究
    4.3.1  Rose非軸對稱端壁造型方法
    4.3.2  FAITH端壁造型方法
    4.3.3  中弧線旋轉法
    4.3.4  三角函數造型法
    4.3.5  壓差造型法
    4.3.6  非均勻有理樣條函數法
    4.3.7  非軸對稱端壁序列二次規劃優化造型技術
    4.3.8  基於Bezier曲線的端壁造型方法及應用
  4.4  軸流壓氣機非軸對稱端壁造型技術
    4.4.1  跨聲速軸流壓氣機非軸對稱端壁造型優化設計
    4.4.2  非軸對稱端壁造型在對轉壓氣機中的應用
    4.4.3  小結
  4.5  高壓渦輪導向器非軸對稱端壁優化設計技術

    4.5.1  端壁參數化造型方法
    4.5.2  數值優化方法
    4.5.3  目標函數設計
    4.5.4  高壓渦輪導向器中非軸對稱端壁造型優化設計
    4.5.5  小結
  參考文獻
第5章  壓氣機附面層吸附技術
  5.1  附面層吸附技術的原理
    5.1.1  附面層吸附對下游附面層動量厚度變化的影響
    5.1.2  從熱力學原理出發分析附面層吸附效果
    5.1.3  小結
  5.2  附面層吸附技術的發展
    5.2.1  附面層吸附技術研究現狀
    5.2.2  吸附式風扇/壓氣機設計技術
  5.3  吸附式葉型優化設計策略
    5.3.1  防止吸附式葉型附面層分離的控制策略
    5.3.2  基於蜂群演算法的吸附式葉型智能優化設計策略
    5.3.3  吸附式壓氣機葉型及抽吸方案的耦合優化設計策略
    5.3.4  高空條件下低雷諾數葉型＋吸附式葉型耦合優化設計策略
    5.3.5  小結
  5.4  吸附式壓氣機葉柵風洞吹風實驗
    5.4.1  高亞聲速平面葉柵風洞介紹
    5.4.2  兩套吸附式壓氣機葉柵實驗
    5.4.3  兩級風扇進口級靜子葉尖常規葉柵實驗和吸附式葉柵實驗結果分析
    5.4.4  小結
  5.5  吸附式風扇/壓氣機氣動設計技術
    5.5.1  抽吸對壓氣機整體性能參數的影響
    5.5.2  吸附式壓氣機設計與分析方法
    5.5.3  小結
  參考文獻
第6章  對轉壓氣機技術
  6.1  對轉技術的發展應用及技術特點分析
    6.1.1  對轉技術的發展
    6.1.2  對轉技術的特點及存在問題分析
    6.1.3  壓氣機對轉與其他新技術的融合
  6.2  對轉壓氣機特性及流場結構分析
    6.2.1  對轉壓氣機數值模擬結果分析
    6.2.2  對轉壓氣機葉片表面極限流線分析
    6.2.3  小結
  6.3  轉速比和軸向間隙對對轉壓氣機性能的影響分析
    6.3.1  轉速比對壓氣機性能的影響
    6.3.2  軸向間隙對對轉壓氣機性能的影響
    6.3.3  小結
  6.4  對轉技術的思考與展望
    6.4.1  對轉技術存在的問題思考
    6.4.2  對轉技術展望
  參考文獻
第7章  葉輪機等離子體流動控制技術
  7.1  等離子體流動控制技術
    7.1.1  介質阻擋放電等離子體激勵

    7.1.2  等離子體合成射流激勵
    7.1.3  電弧放電等離子體激勵
  7.2  等離子體激勵對壓氣機葉尖泄漏流動的控制
  7.3  等離子體激勵對轉子葉尖失速的控制
  7.4  等離子體流動控制在壓氣機靜子中的應用
    7.4.1  吸力面激勵布局流動控制效果
    7.4.2  端壁激勵布局流動控制效果
  7.5  展望
  參考文獻
第8章  人工智慧技術在葉輪機領域的應用前景及發展趨勢
  8.1  人工智慧技術及應用
    8.1.1  氣動優化設計技術的研究現狀
    8.1.2  遺傳演算法在優化設計中的應用研究現狀
    8.1.3  仿生智能演算法研究與應用現狀
    8.1.4  現代人工智慧技術發展概況
  8.2  應用改進型BP人工神經網路的葉片優化設計技術
    8.2.1  神經網路概述
    8.2.2  BP前饋神經網路結構及演算法
    8.2.3  神經網路樣本庫的建立
    8.2.4  基於BP神經網路的風扇靜子葉片優化
    8.2.5  小結
  8.3  基於徑向基神經網路的損失和落後角模型及應用
    8.3.1  傳統損失和落後角模型發展
    8.3.2  損失和落後角代理模型研究
    8.3.3  代理模型建立及應用
    8.3.4  代理模型介入壓氣機特性計算的程序流程
    8.3.5  E3十級高壓壓氣機預測結果
    8.3.6  優化聚類中心數的RBF神經網路代理模型計算結果
    8.3.7  支持向量機代理模型計算結果
    8.3.8  小結
  8.4  微分-蜂群-支持向量機混合演算法與葉片優化設計技術
    8.4.1  蜂群支持向量機演算法的演進：DE-ABC-SVM
    8.4.2  DE-ABC-SVM演算法數值實驗
    8.4.3  基於DE-ABC-SVM演算法的葉型優化設計
    8.4.4  小結
  參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032