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预混旋流火焰热声不稳定性的成像诊断研究被引量：4: 2020年; 以丙烷-空气旋流预混火焰为实验对象,针对几种特定工况,通过可见光、近红外光、OH基化学自发光三种波段分别研究了自激振荡与外激振荡下的火焰特征,通过动态模态分解法(DMD)对火焰与热气体的动力学特性进行了分析;结果发现不稳定燃烧时旋流火焰与热气体的发光强度峰值存在一个时间延迟,DMD得到的火焰不稳定频率与热气体不稳定频率接近,并与麦克风采集到的声学脉动频率吻合,燃烧不稳定处于纵向模态,外激振荡与自激震荡下的火焰与热气体有着相似的动力学行为。本文采取的可见光和近红外自发光成像观测方法为研究热声不稳定提供了一种新的成像方法,对以后研究燃气透平进口热斑迁移机理提供了一种新的思路.; 杨瑶王高峰胡科琪夏一帆; 关键词：热声不稳定动力学特性

环形燃烧室壁温对热声不稳定性影响的实验研究: 2022年; 为了研究壁温效应对热声振荡的影响,基于环形燃烧室/涡轮耦合实验平台,在当量比Φ=0.82和燃烧功率P=15.5 kW的工况参数下开展了实验研究。相比于独立环形燃烧室实验,本文所引入的涡轮导叶出口组件,使得燃烧室跟发动机实际工况出口匹配情况更接近,具有更一致的热声环境和热容效应。实验发现,在壁温升高过程中伴随着不同类型热声不稳定模式间的切换以及振荡频率、幅值等参数的演变。进一步选取了6个典型状态点,结合基于火焰图像序列的动态模态分解,对比光电倍增管信号和不同方位角的声压信号,分析了各个状态点的火焰动力学和声学响应特征。实验结果表明,在固定功率和当量比工况下,受燃烧室壁面热平衡状态的影响,热声不稳定模式先后经历了由亥姆霍兹模式、1/4波纵向模式、周向混合模式和旋转模式所主导的过程。在出现周向模式的初期,其表现为旋转率呈现肥尾近均匀分布的驻波-旋转混合模式,而后期演变为旋转率分布相对集中的逆时针方向旋转模式。; 方元祺陶雯婕杨瑶王高峰郑耀; 关键词：环形燃烧室

甲烷/空气预混射流火焰的大涡模拟被引量：8: 2017年; 在不同射流速度条件下,对甲烷/空气预混射流火焰进行了大涡模拟.甲烷/空气预混射流气体按化学当量比混合,计算采用两步简化反应机理和WALE亚格子湍流输运模型,3个算例下流场特征和火焰结构计算结果与前人实验结果一致,中心线轴向速度和温度场结果与实验数据相符.通过对不同Karlovitz数条件下甲烷/空气预混射流火焰结构进行分析,并计算Takeno指数,研究了湍流涡对预混火焰的影响.研究发现:在Ka<100(Ka=37)条件下,预混射流火焰会出现预热区的增厚,放热区保持完整,湍流火焰保持为预混燃烧;在Ka>100(Ka=112)条件下,湍流火焰进入分布反应区模式.Takeno指数显示,由于卷吸和小尺度涡的作用,湍流火焰出现局部的部分预混燃烧.甲烷/空气预混射流湍流火焰的大涡模拟证实了湍流火焰分布反应区模式的特点:未燃气体与燃后气体之间不再有明显的界面,火焰面模型不再适用;反应区增厚,放热区展宽,放热率降低;由于卷吸和小尺度涡对火焰的作用,湍流火焰局部出现部分预混燃烧;湍流火焰温度降低,放热区附近温度场趋向均匀.; 夏一帆杨瑶王高峰郑耀; 关键词：湍流燃烧射流火焰大涡模拟

基于CNN-LSTM深度学习的燃烧不稳定性检测方法研究被引量：3: 2022年; 提出了一种基于高速火焰图像序列的深度学习模型来检测燃烧不稳定性.模型以高速火焰图像序列作为输入,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)同时学习图像序列的空间特征和时间相关性,输出燃烧不稳定性检测结果.利用旋流燃烧室多种工况下稳态和非稳态的瞬态火焰图像数据集验证模型的鲁棒性和准确性.该深度学习模型被证明是一种潜在的燃烧不稳定性检测工具,并有望成为一种很有前途的燃烧不稳定性预测工具.; 闾曾怡王高峰杨瑶张非非; 关键词：燃烧不稳定性卷积神经网络

锥形预混火焰羽流脱落过程的实验诊断: 2022年; 为了研究锥形预混火焰的羽流脱落特性,以丙烷-空气预混火焰为实验对象,通过粒子图像测速技术对锥形预混火焰的羽流速度场进行了实验研究,以动态模态分解法对得到的速度场进行了模态分解和主要特征重构还原。同时采用光电倍增器对火焰热释放强度信号进行实时采集,采用双热电偶法对燃后热气体的温度进行了重建。结果表明在浮力诱导下燃尽气体与周围环境空气相互剪切形成剪切层(BSL),BSL的Kelvin-Helmholtz不稳定性诱导产生了涡,涡作用于燃尽区附近的流场,扰动传至火焰面附近区域,与火焰剪切层的Darrie-Landu不稳定性耦合,表现为火焰面的脉动和火焰热释放率的脉动。通过近红外自发光成像得到的热气体自发光强度与温度信号有较强的相关性,热气体呈现出与速度场相似的周期性传播模式,为研究预混火焰的羽流脱落特性提供了新的思路。; 杨瑶方元祺胡科琪金台郑耀王高峰; 关键词：预混火焰粒子图像测速

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杨瑶