Experimental study on boundary layer of internal flow visible supersonic nozzle
Notice bibliographique
Résumé
The high-frequency pulsation noise generated by the turbulent boundary layer on the wall of a Laval nozzle can significantly affect the quality of the flow field at the nozzle outlet. In this study, a supersonic wind tunnel with visible internal flow is designed and fabricated to observe the development and evolution of the boundary layer on the contraction and expansion surfaces of a Laval nozzle, as well as to study the flow field inside the supersonic nozzle. The subsonic, transonic and supersonic profiles of the nozzle are designed by bicubic curve, Hall method and classical characteristic line method respectively. The results of numerical calculation and total pressure measurement show that the flow field at the nozzle outlet of the wind tunnel is uniform and stable, and the deviation of Mach-number-root mean square is better than the qualified level of China’s national military standard. Nanoparticle-tracer based planar laser scattering (NPLS) technology is used to carry out the flow display test of the internal flow visual supersonic nozzle, and the fine structure image of the whole flow field in the nozzle is obtained. The image clearly shows the development and evolution of the boundary layer in the nozzle. The interface between boundary layer and main stream and the wall curve of nozzle transition region are extracted by image processing technology. The fractal dimension of the extracted boundary layer contour is calculated, thereby establishing the corresponding relationship between the fractal dimension and the boundary layer state, and determining the transition position of the boundary layer. The results show that the transition position of the nozzle profile is closer to downstream than that of the nozzle straight wall. The fractal dimension can qualitatively judge the flow state of the boundary layer; however, it is necessary to distinguish between laminar boundary layers and hairpin vortices in the initial transition stage by considering the thickness of boundary layer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».