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31.
超声速边界层转捩拟序结构大涡模拟   总被引:2,自引:0,他引:2  
潘宏禄  马汉东  王强 《宇航学报》2006,27(3):498-502
针对超声速边界层转捩问题,以五阶迎风和六阶对称紧致格式数值求解三维可压缩滤波Navier-Stokes方程,对马赫数4.5,雷诺数10000的空间发展超声速平板边界层的谐波扰动转捩问题进行了大涡模拟。时间推进采用紧致存储三阶Runge-Kutta方法,亚格子尺度模型为修正Smagorinsky涡粘性模型。通过入口叠加一对线性最不稳定第一模态斜波扰动的方法,得到了从线性,弱非线性扰动增长、交替A涡结构出现到演化为发卡涡的转捩过程;针对剪切层结构等现象,给出了该转捩拟序运动的详细讨论。比较显示,转捩结构及摩擦系数曲线等同理论分析吻合。  相似文献   
32.
有分布质量系绳的卫星系统的动力学   总被引:2,自引:0,他引:2  
于绍华  刘强 《宇航学报》2001,22(3):52-61
以一组偏微分方程建立起的数学模型和采用距离速率控制算法来描述系统的受控运动。创建的递推算法用于计算系统的定常运动和称驻形。根据求解小偏差运动方程和通过边界条件求解特征根以判定驻形的稳定性。给出了模拟结果。  相似文献   
33.
本文对声重波激发的Spread-F扰动的非线性制约方程的拓扑特性进行了定性讨论和数值计算.研究了Spread-F的混沌特征及参数范围.结果表明声重波在不同条件时对Spread-F的激发作用有本质的不同.  相似文献   
34.
介绍了一种活塞位移型体积管常数的测定方法、数学模型及其测量标准不确定度分量,并给出了不确定度评定实例和验证结果。  相似文献   
35.
给出了描述毛细泵环路(CPL)系统运行特性的非稳态模型,并运用该模型模拟了系统的启动过程,考察了储液罐中温度波动以及蒸发器上热负荷的突然改变对系统稳定性的影响;从数值模拟的角度更好地预测和分析CPL系统运行的过程和特点,该模型的数值结果与实验现象和实验数据相比有较好的一致性。通过该模型还可以进一步揭示CPL系统运行过程中启动困难、储液罐温度不能波动过大以及热流密度突然改变引起系统失效等内在原因,为设计出性能优良的CPL系统提供了理论依据。  相似文献   
36.
基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测   总被引:8,自引:3,他引:8       下载免费PDF全文
为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度,提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型,利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测,并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明,基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高,其四步预测精度由80.56%提高到88.51%。因此该模型尤其适合中、长期预测。  相似文献   
37.
基于最优控制的落角约束攻击设计   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
针对导弹落角控制和精度控制的矛盾,运用飞行力学原理和最优控制理论,以落地速度倾角作为终端约束,以脱靶量、最小能量为性能指标,给出了一种适用于攻击地面目标的最优导引律。设计了导弹三通道的PID控制器,最后进行了导弹的6DOF仿真研究,仿真验证了设计方法的有效性。  相似文献   
38.
制造误差对气体静压轴承涡流力矩影响分析方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
 采用有限元方法研究了制造误差对狭缝节流气体静压轴颈—止推轴承的涡流力矩的影响。对于轴颈—止推相连结构的气体轴承,通过相容变换进行统一编程计算;在离散化过程中,利用加权余量法将二阶偏微分方程降低一阶,放松了对插值函数连续度的要求,便于借助有限元技术分析狭缝节流气体静压轴承的流场参数。分析了狭缝气膜宽度误差和轴颈圆度误差对涡流力矩的影响,以及轴颈的不同安装角度、偏心等因素对涡流力矩的影响。经对比验证,有限元计算结果与实测结果基本一致,研究结果对于气体静压轴颈—止推轴承的设计、装配优化和性能预测有重要指导意义。  相似文献   
39.
脉冲爆震火箭发动机的原理性试验   总被引:8,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
李强  张群  范玮  严传俊 《推进技术》2004,25(5):450-453
阐述了脉冲爆震火箭发动机(PDRE)性能特点、结构和工作过程。采用航空煤油为燃料,氧气和压缩空气为氧化剂,分别进行了两相脉冲爆震火箭发动机原理性试验,所测得的爆震波压力接近充分发展的理想爆震波压力,说明采用煤油作为脉冲爆震火箭发动机的燃料是可行的。  相似文献   
40.
基于支持向量机的组合分类方法及应用   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。  相似文献   
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