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几何构型对叶片应力的影响规律是高负荷弯掠叶片应力优化的关键。建立了带有弯掠与扭曲结构特征参数的叶片力学模型,研究了掠形与扭转构型对叶片应力分布的影响。结果表明:弯掠造成的附加弯矩与叶型截面形心位置紧密相关,弯曲应力极值可能出现在叶型前缘、尾缘和叶背中部三个区域;扭转造成的附加扭矩的大小由叶尖到叶根逐渐增加,在叶片自然扭曲率较小时,附加扭矩为负方向,其作用致使叶片解扭;对于典型弯掠叶片,其离心力作用下的径向力载荷决定着自身的截面平均应力水平,而附加弯矩和扭矩载荷决定着截面的应力分布形式。在给定的叶型条件下,可通过掠形方式的调整使附加弯矩与扭矩相抵消,降低叶片峰值应力30%以上。 相似文献
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在RH85%的环境下,将高硅氧/酚醛预混料吸湿24 h后压制成复合材料,对试样进行无损检测和力学性能分析。结果表明:预混料吸湿后其复合材料内部存在大量缺陷,其中Ⅱ类区面积37. 4%,Ⅲ类区面积49. 8%;力学性能下降幅度较大,拉伸强度、压缩强度、冲压剪切强度分别下降了55%、60%、15%,但弯曲强度变化较小。分析表明:预混料吸湿的水分一部分在树脂固化时,成为气孔,形成Ⅱ类区;另一部分进入纤维,削弱树脂和纤维界面间的粘接力,严重时出现脱粘,形成Ⅲ类区,降低材料力学性能。 相似文献
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针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步~10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。 相似文献
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为了获得极度粗糙内壁面对激波串流动特性的影响规律,通过基于纳米粒子示踪的平面激光散射技术和高频动态压力测量技术测量了Ma2来流下烧蚀后的C-SiC隔离段中激波串流场结构,获得了激波串初始激波形态、激波后附面层发展形态以及激波串动态特性。结果表明,烧蚀后的C-SiC隔离段中激波串结构与光滑不锈钢隔离段相似。但是极度粗糙的内壁面深刻影响了近壁区流动,附面层增厚效应非常明显。前者激波串内的附面层比后者厚约50%,前者激波分叉点比后者更接近唇口约30%。极度粗糙的内壁面也提高了附面层的分形维数,加剧了拟序结构的破碎程度。烧蚀后的C-SiC隔离段中附面层的分形维数在1.548~1.649,比光滑不锈钢隔离段高6.7%~8.9%。烧蚀后的C-SiC隔离段极度粗糙内壁面对激波串振荡频率几乎没有影响。激波串前传过程中的振荡频率约20Hz。 相似文献
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图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。 相似文献