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101.
102.
基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构优化设计 总被引:6,自引:0,他引:6
探索基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构多学科设计优化方法,建立了基于近似技术的多学科设计优化框架。气动学科采用全速势方程加黏性修正进行翼身组合体跨声速流动的气动计算,结构学科采用有限元分析方法进行应力与变形计算。采用均匀设计法给出若干样本点,分别采用二次响应面、Kriging模型和径向基神经网络等多种近似技术,构造气动学科和结构学科的近似分析模型,并对几种近似模型精度进行了分析和比较。研究发现,Kriging模型和二次响应面具有几乎等同的较高的近似精度,神经网络的近似精度则较差,由于二次响应面计算量更小,故最终选定为机翼设计优化的近似方法。以升阻比和结构重量为目标,考虑升力、机翼面积以及应力和应变约束条件,对运输机机翼4个外形参数和4个结构参数进行多目标、多约束优化设计。优化后的机翼具有较好的气动/结构综合性能,表明本文方法是可行的。 相似文献
103.
基于近似技术的协同优化方法在机翼设计优化中的应用 总被引:7,自引:1,他引:6
将多学科设计协同优化方法与近似技术相结合,实现某机翼涉及结构和气动两个学科的设计优化。在对某机翼的协同优化设计中,采用基于均匀设计的二次响应面技术得到近似的协同优化模型,利用基于动态松弛近似的协同优化得到合理的结果。研究表明,将协同优化方法与近似技术相结合,能够有效地解决复杂工程的设计优化问题。 相似文献
104.
105.
变分原理的自适应网格技术被应用到运动激波问题的求解上,在解的大梯度区自动加密网格,从而非常成功地算出了激波。通过分析发现权函数选择和取值对自适应网格技术至关重要 相似文献
106.
传统的化学推进和电推进拥有不同的特点及适用范围.化学推进可以产生毫牛级至牛级推力,相比于电推进,推力大,推力范围宽;电推进比冲高达上千秒,最小可以产生微牛级推力.但两种模式单独执行任务有一定的局限性,难以完成较为复杂的航天任务.化学推进与电推进相结合的双模推进系统,同时拥有高比冲和较宽的推力范围,为航天器提供了更高的任... 相似文献
107.
通信卫星逐步由高轨地球同步轨道卫星向高、中、低轨结合的全球覆盖卫星方向发展,多业务和多重覆盖的发展趋势对通信卫星的灵活性提出了更高的要求。通信卫星配备灵活载荷已经成为重要发展方向,对面向个人用户的高通量通信卫星及高、中、低轨结合的组网通信卫星来说尤为重要。配备灵活载荷的通信卫星能实现端到端业务,能灵活调整覆盖区,实现灵活组网,并提升资源利用率。分析了国内外通信卫星灵活载荷的发展动态,介绍了通信卫星灵活载荷的技术特点,并给出了有效载荷方案,最后阐述了通信卫星灵活载荷发展的关键技术及发展思路。 相似文献
108.
霍尔推力器磁路设计主要通过常温静态磁场仿真得到,并实测推力器非工作状态常温磁场进行复核。大功率霍尔推力器将面临更为严峻的热问题,推力器工作时磁路系统受高温影响,因此在常温下仿真得到的磁场位形会因温度升高而产生偏移,不能反映推力器真实工作时的磁场情况。为研究霍尔推力器工作时热量对磁路系统的影响,通过热磁耦合仿真对10kW磁屏蔽霍尔推力器的热态磁场分布进行研究,并对热态、常温仿真结果进行了对比,发现在阳极附近的径向磁感应强度Br的差异比放电室出口更大。常温设计的磁屏蔽构型在热态时偏离磁屏蔽,磁场和壁面最大不符合度达到13%,通过陶瓷出口型面修正后重新获得磁屏蔽效果,使最大不符合度降低到4.8%以下。合理热设计有助于降低热载荷,热仿真得到磁路系统最高温度低于500℃,低于0.78倍的居里温度Tc磁性急剧转变点,不会出现磁性能急剧下降,但热量对磁屏蔽霍尔推力器磁场构型的影响是应该考虑的。 相似文献
109.
针对运载火箭的时变结构模态参数辨识问题进行研究,基于时变自回归滑动平均(TARMA)模型,提出一种时变结构模态参数辨识的确定性演化方法。该方法利用小波基函数的良好局部函数拟合能力,将墨西哥帽小波函数作为TARMA模型时变系数的空间基底,构建了基于小波函数的泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型,并发展了两步最小二乘估计方法,实现了时变系数的解耦估计。通过有限单元法,建立了阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型,对所提辨识方法进行了验证,结果表明:墨西哥帽小波基FS-TARMA方法能够有效地辨识系统的时变模态参数;与传统傅里叶基FS-TARMA方法相比,具有更好的辨识精度,并且能够准确地反映出模态局部细节特征。 相似文献
110.
机器人建模的不精确性以及一些扰动的存在给机器人控制增加了相当大的难度。针时这一问题,本文以PUMA560机器人为被控对象,给出了一种PUMA560机器人动力学模型的简化形式,采用PD控制的计算力矩法,得到了机器人的闭环动态误差方程,在此基础上设计了机器人的控制器结构,提出了一种新的基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)的机器人补偿学习控制方法。将GA与计算力矩法相结合,利用进化学习来消除机器人中不确定因素的影响,实现时机器人轨迹跟踪的良好控制。最后给出了这种控制的仿真结果,验证了该方法的有效性。 相似文献