Numerical Simulation of the Flowfield in a Boron-Based Slurry Fuel Ramjet


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

By considering the parametric variation of an individual boron particle in a boron agglomerate, the heat transfer, and the mass transfer between the boron particle agglomerate and the surroundings, an ignition and combustion model of a boron agglomerate is proposed. An experiment of a ramjet combustor using a boron-based slurry fuel is designed and operated for the purpose of validating the ramjet configuration and verifying the combustion of boron particles. Then a mathematical model for simulating a multiphase reacting flow within the combustor of a boron-based slurry fuel ramjet is established. Kerosene droplets and boron particles are injected discretely to the burner flowfield, and their trajectories are traced using the discrete phase model. The influence of the agglomerate size, bypass air mass flow rate, initial boron particle diameter, and boron particle content on the combustion efficiency of the slurry fuels is analyzed in detail. The results show that the combustion efficiency decreases with an increase in the agglomerate radius, initial boron particle diameter, and boron particle content. The combustion efficiency increases with an increase in the mass flow rate of bypass air. If the agglomerate diameter is greater than 100 μm or the bypass air mass flow rate is smaller than 50 g/s, the boron particles cannot be fully burned.

Ключевые слова

Об авторах

Y.-L. Xiao

College of Aerospace Science and Engineering

Email: huangliya05@nudt.edu.cn
Китай, Changsha, 410073

Zh.-X. Xia

College of Aerospace Science and Engineering

Email: huangliya05@nudt.edu.cn
Китай, Changsha, 410073

L.-Y. Huang

College of Aerospace Science and Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: huangliya05@nudt.edu.cn
Китай, Changsha, 410073

L.-K. Ma

College of Aerospace Science and Engineering

Email: huangliya05@nudt.edu.cn
Китай, Changsha, 410073

D.-L. Yang

College of Aerospace Science and Engineering

Email: huangliya05@nudt.edu.cn
Китай, Changsha, 410073

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».