采用数值计算方法研究了涡轮泵排气位置及排气流量对超声速飞行器气动性能的影响规律,确定了最佳排气位置,在此基础上开展了攻角对排气效果的影响研究。结果表明1)主流对涡轮泵排出的气体有较强的干扰,飞行器表面的分离区随排气量的增加而增大,造成阻力增加,升力减小;2)上、下表面排气均可导致阻力的增加,且下表面由迎风导致在相同排气量下阻力较上表面大;3)为减小飞行器正攻角飞行时的阻力,排气位置应设置在上表面;4)当在上表面排气时阻力随攻角的增加逐渐增加,但与基准状态的阻力差量随攻角的增加逐渐降低。

针对火箭发动机涡轮泵螺旋槽机械密封低黏润滑及快速启动的工况,展开动、静环脱开转速nt的计算和试验研究。引入表面粗糙度判据,建立了nt的理论分析模型;计算分析了载荷W、槽深hg及介质黏度μ等因素影响下,机械密封升速过程中润滑膜厚度h和nt的变化规律;在试验台架上进行了机械密封的升速试验,根据试验数据对nt进行了判断分析。研究结果表明:W由5 kN提升至10 kN后,nt增加了76.5%,hg由5μm增加到15μm后,nt增加了143.9%,采用水作为润滑剂时的nt分别是采用液氢和煤油时的4.0倍和2.1倍;以试验数据Q和T判断得到的nt与理论分析结果相差较大,以P判断得到的nt与理论分析结果相差较小,以F判断得到的nt与理论分析数据吻合,可采用P和F作为在试验中测试nt的判据。

液体火箭发动机涡轮泵中,环形小间隙密封引入的刚度、阻尼系数会随转子运行转速发生变化,体现为弱耦合效应,进而对转子系统的动力学特性产生影响。为获得密封耦合效应对涡轮泵转子系统动力学特性的影响,基于有限单元法及矩阵运算方法推导了转子—密封耦合系统动力学方程,提出了考虑密封动力学系数随涡轮泵运行工况变化的耦合计算方法,获得了密封耦合效应对转子系统临界转速以及不平衡响应的影响。结果表明:考虑密封后,转子系统前两阶临界转速显著增大,其中二阶转速增大幅度更为显著;随着涡轮端支承刚度的增加,密封对一阶转速的影响增强,一阶转速增大幅度由8.13增加到37.42;密封阻尼的引入使得转子系统各关键部件不平衡响应显著降低,降低幅度达到50以上。

为了研究涡轮泵机械密封的摩擦学性能,本文建立了机械密封摩擦学性能的计算模型,对润滑膜厚度h、润滑膜承载力F和摩擦力矩Mf随工况的变化规律进行了分析;通过摩擦磨损和台架试验,对摩擦系数μ、体积磨损量ΔV、润滑膜温度T和摩擦力f进行了测量,分析了其对涡轮泵重复利用的影响。结果表明:h,F和Mf随转速变化明显,转速越高h,F和Mf越大,转速为35000 r/min时h,F和Mf出现最大值,分别为8.6μm、2.3 kN和2.89 N·m;在启动和停止阶段机械密封处于干摩擦或边界润滑状态,伴随的摩擦磨损现象将严重制约涡轮泵的重复使用;摩擦磨损试验获得μ和ΔV的平均值分别为0.22和0.27 cm3;台架试验中T和f的数值大小能够实时反映其所在的摩擦学状态,全尺寸试验件的磨损形貌反映出了摩擦磨损试验结果不能完全代替全尺寸的台架试验。

液氧动压密封性能对液氧涡轮泵的工作效率及稳定性有很大的影响,为了研究不同工况下机械密封液膜的相变和密封性能,建立端面液膜汽化相变数值计算模型,分析液膜汽化的相变程度、相变区域分布和液膜汽化相变对泵开启力和泄漏量的影响。结果表明:工况参数对液膜的汽化相变有着一定程度的影响,随着动环转速、介质压力的增加,相变被抑制且最大相变体积分数发生在压力出口处且范围逐渐减小,最大相变压力逐渐增加,开启力和泄漏量不断增大;介质温度升高会促进相变的发生,最大相变体积分数发生在压力出口处且范围逐渐增加,最大相变压力不断减小,开启力和泄漏量不断减小。液膜的汽化相变会对密封性能产生直接的影响,合理选择密封工况,可有效利用和控制相变,提高密封性能。

呼吸机是医院生命急救类设备,了解其基本工作原理对于医工科的工作者非常有必要。文章介绍呼吸机的一般工作原理,并分别介绍德国德尔格公司Savina,Evtia4,V500三款呼吸机的原理,以期读者通过了解它们工作原理的更新,对呼吸机的设计原理有初步的认识。

从辅助密封圈的预接触压力和接触压力、机械密封端面静态力平衡分析、摩擦副温度场和应力场分析3个方面,研究了某火箭发射时涡轮泵排气背压的增大对机械密封工作性能的影响,并得出了机械密封满足火箭发射使用要求的结论。

采用检测气体压力的方法，研究一种针对涡轮泵泄漏现象进行故障诊断的系统，采用小波方法对检测到的压力参数进行去噪，用泵的液体压力脉动信号进行解调，通过气压信号的缓变量以发现涡轮泵是否存在泄漏。研究结果表明，利用气体压力信息实现涡轮泵泄漏的及时检测是可行的。

针对于液体火箭发动机研究一种新型磁传动密封涡轮泵的原理利用磁超距特性化动密封为静密封可以实现零泄漏有望解决涡轮泵最常见和极其危险的泄漏故障从而提高火箭发射的可靠性.

针对液体火箭发动机涡轮泵故障诊断中出现的多故障分类问题，为提高支持向量机学习机器的分类性能，提出了一种基于遗传算法的支持向量机参数优化算法，利用遗传算法的全局搜索性能对核参数进行了优化。结果表明，遗传算法能够加速支持向量机参数的优化搜索，所建模型对含有较强的噪音背景的故障样本进行了很好的分类诊断，表现出了很好的抗噪和分类能力。