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World File Search System叶片数量
交流轴流风扇 - HyBlade® - ebm-papst
– 材质：护栅：钢，磷化并涂有黑色塑料 壁环：钢板，预镀锌并涂有黑色塑料 叶片：压制圆形钢板，挤压涂有 PP 塑料 转子：黑色涂层 – 叶片数量：5 – 旋转方向：气流方向“V”逆时针，“A”顺时针，从转子上看 – 防护类型：IP 54（根据 EN 60529） – 绝缘等级：“F” – 安装位置：任意 – 冷凝水排放孔：位于转子和定子侧 – 运行模式：连续运行（S1） – 轴承：免维护滚珠轴承
失谐涡轮发动机压缩机的制造建模与实验方法的评估
AFRL 空军研究实验室 AMM 制造模型 B 叶片 BTT 叶尖正时 CAD 计算机辅助设计 CARL 压缩机航空研究实验室 CFD 计算流体动力学 CMM 坐标测量机 CMS 部件模态综合 DOD 家用物体损坏 DOF 自由度 EO 发动机阶数 FEA 有限元分析 FEM 有限元模型 FMM 基本失谐模型 FOD 外来物体损坏 FRA 受迫响应分析 GMM 几何失谐模型 HCF 高周疲劳 HPC 高压压缩机 IBR 整体叶片转子 ICP 迭代最近点 LCF 低周疲劳 MMDA 改进模态域方法 MORPH 智能网格变形方法 PCA 主成分分析 PBS 参数化叶片研究 N 叶片数量 ND 节点直径 NSMS 非侵入应力测量系统 ROM 降阶模型 SDOF 单自由度 SWAT 正弦波分析技术 SNM 标称子集模式 TAF 调谐吸收器因子 TEFF 涡轮发动机疲劳设施 TWE 行波激励
1 初创公司 Whisper Aero 使用 Summit 超级计算机......
Marc Lesko，Whisper Aero 的 CNC 机械师。图片来源：Carlos Jones/ORNL，美国能源部 2024 年 1 月，这家成立 3 年的初创公司的员工搬进了新总部，将布满灰尘的房间翻新成 21 世纪的航空航天技术设施，其中设有研发原型、测试、制造和运输区域。在曾经矗立着大型印刷机的旧印刷车间，一条 140 英尺长的风洞的脱节部分现在等待重新组装。一家明尼苏达州的自行车公司将这座风洞捐赠给了田纳西理工大学，该大学现在拥有这栋建筑，并将其改造成一个先进的移动业务孵化器，将 130,000 平方英尺的空间中的 40,000 平方英尺租给了 Whisper Aero。这家初创公司的推进创新是一种先进的电动涵道风扇 (EDF)，旨在取代大多数飞机上使用的传统化石燃料燃烧发动机。与当今最高效的喷气发动机相比，目前的 EDF 可在 200 至 400 节的速度下将推进效率提高至少 5% 至 10%。Whisper Aero 声称，其专利设计提供了超越当前最先进 EDF 的关键突破，即叶片数量非常多的风扇，其叶片通过频率被推入人类听觉无法听到的超声波范围内。根据该公司的测试，其 EDF 至少安静 100 倍，并且效率提高了 20%
脑机接口系统开发
本文提出了一种增强的脑机接口运动想象方法。用于康复治疗，结合幻觉图像的大脑刺激因为想象的方式动作是需要长时间练习的。因此，通过感官从外部刺激刺激的方法是提高效率本研究主要分为两个部分：（1）电影格式的调查与研究脑机接口的幻觉（2）具有想象运动的脑机接口结合虚幻运动图像的刺激这项研究利用风力涡轮机模型来诱发大脑的变化。测试了具有不同叶片数量的风力涡轮机模型。研究发现，96 叶片风车模型能够最有效地刺激大脑。该模型与运动想象法结合使用。这种混合大脑连接系统可以生成命令通过接口程序设计的算法，用两个命令来控制康复装置，用于抬起左臂或右臂。该实验由LabVIEW软件开发，共有8名志愿者参与，采用了脑-身体接口系统。想象一下这些动作以及它们如何组合来比较性能。实验结果表明，所提方法可以提高准确率约为4%~6%。视觉刺激提高了指令生成的速度，因此组合方法的效果可能仅仅归功于虚幻的视觉刺激方法。未来将会见证算法的发展。检查性能并制定在实际应用中正确使用手部康复设备的指南和病人的手臂
使用增材制造技术建模风力涡轮机
摘要 本文介绍了兰卡斯特大学大多数工程专业一年级本科生承担的一个项目，他们的任务是设计、建造和测试一个比例模型风力涡轮机。学生们两人一组，能够就涡轮机上的叶片几何形状和叶片数量做出设计决策。利用熔融沉积成型 (FDM) 增材制造 (AM) 技术，学生们能够通过增材制造生产涡轮叶片，这为大大提高学生可以生产的模型翼型的精度和光洁度提供了机会，并确保了同一轮毂上叶片的几何重复性。它还使学生能够在叶片下侧生产凹面，这在手工生产叶片时几乎是不可能的。使用 AM 技术制造的模型涡轮机的性能明显优于以前用手工方法生产的模型。引入 AM 方法也为这个设计-建造-测试项目提供了额外的教育维度。在这个项目中，学生将学习翼型和简单的空气动力学和力学。该项目向他们介绍了测试和测量方法，以及所使用的特定 AM 技术的优点和局限性。为了进行测试，模型涡轮机安装在风洞中的简单测力计上，允许施加不同级别的扭矩并测量各种空气速度的旋转速度。鼓励学生绘制功率系数与叶片尖端速度比的无量纲性能曲线。然后，他们可以使用这些数字预测具有类似几何形状的全尺寸转子的性能。
COMPIT'22 - HIPER
1.简介 随着计算能力的提高，机器学习为加速初始设计阶段的船舶工程师工作流程提供了新的机会。以往往具有较高相对计算成本的开放水域计算为例，本文表明将测地线卷积神经网络 (GCNN) 等机器学习算法应用于此类计算很有前景，并且可以将初始设计过程的生产率提高几个数量级。因此，本研究的目的是描述该方法并讨论将 GCNN 应用于开放水域计算的结果，使用遵循瓦赫宁根 B 系列螺旋桨系列设计的几何形状，并探索通过将人工智能应用于船舶 CFD 结果可以实现的生产率提高。2.方法 2.1。使用 CFD 生成和验证几何形状 瓦赫宁根 B 系列螺旋桨系列被选为实验设计 (DoE) 的“母”系列。此系列中的螺旋桨由四个参数描述：直径 D、展开面积比 EAR、叶片数量 Z 和螺旋桨螺距 P。如果直径保持不变 (D = 1 m)，则几何形状完全由 EAR、Z 和 P 描述。螺旋桨使用 Rhino 3D 结合 Grasshopper 以及专有 Python 代码建模，该代码包含基于 Kuiper (1992) 中描述的定义进行的截面几何描述。使用 NURBS 将二维截面开发为三维叶片。Van Oossanen 和 Oosterveld (1975) 根据荷兰海事研究所 (MARIN) 进行的早期模型测试的回归分析，开发了适用于任何瓦赫宁根 B 系列螺旋桨的开阔水域性能曲线描述。推力和扭矩系数曲线的原始描述在雷诺数为 2,000,000 时有效。随后将这些回归曲线与选定数量的螺旋桨和操作条件的 CFD（计算流体动力学）结果进行比较，以验证创建的螺旋桨几何形状是否产生了与瓦赫宁根 B 系列相对应的预期结果。