风力机翼型尾缘厚度对气动噪声的影响

来源 :新疆大学学报:自然科学版(中英文) | 被引量 : 0次 | 上传用户:jifaling1
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
文章研究不同尾缘厚度对翼型气动噪声的影响.选取DU 93-W-210和DU 97-W-300翼型作为研究对象,采用XFOIL计算翼型的气动数据,并结合半经验模型模拟翼型气动噪声特性.通过改变翼型的尾缘厚度,研究尾缘厚度对气动特性和声压级的影响.结果表明:尾缘增厚对较大厚度的DU 97-W-300翼型升阻比的影响较小,而对较薄的DU 93-W-210翼型的影响明显.和较薄翼型相比,较厚翼型的尾缘厚度增加导致的声压级相对变化较大.在一定范围内,尾缘增厚会导致声压级先增加后降低,应严格控制较薄翼型的尾缘厚度;但
其他文献
本文利用广义奇异值的方法给出了与半有限冯·诺依曼代数中算子的Heinz均值相关的log-次优化不等式,将相对应的一些矩阵形式的不等式推广到了算子的情形,并得到了如下结论:Λh(f(x)g(y)+f(y)g(x))≤Λ1/2 h((f(x)2+f(y)2)(g(x)2+g(y)2)),其中0≤x,y∈M,h>0,f和g都是算子凹函数.同时我们还得到了一些与Heinz均值相关的其它形式的log-
为了利用机器学习算法快速筛查出葡萄膜炎,本文分别选取了健康人和葡萄膜炎患者的眼底OCT(Optical Coherence Tomography,OCT)图像,提取图像的形态特征、灰度差分统计特征、灰度梯度共生矩阵和小波变换等多种特征,将特征串行融合;随后用Lasso算法特征提取,用多种机器学习算法进行分类研究.结果显示:基于Medium Gaussian核函数的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)获得了90.3%的分类准确率,其受试者工作特性曲线(Receiver Oper
为探究玻璃纤维增强环氧乙烯基酯树脂基复合材料(GF/EVE)在120℃高温环境下不同老化时间后的低速冲击特性,采用人工加速老化试验和低速冲击试验,基于扫描电镜(SEM)、红外测试