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41.
基于可信度的动量轮Bayes可靠性评估 总被引:4,自引:0,他引:4
动量轮具有小子样、高可靠性、长寿命等特点,其寿命和可靠性评估通常采用Bayes小子样评估方法。而在Bayes评估中往往忽略了多源验前信息之间的差异,这可能会导致评估结果与工程实际不相符。如何合理的对验前信息的差异进行定量分析是航天科技人员在可靠性评估中的一个难题。针对这一问题,从验前信息熵的角度出发提出了一种新的可信度概念,利用不同验前信息的可信度来定量刻画信息间的差异。实例分析表明,这种新的可信度概念能有效的刻画验前信息的差异程度,基于可信度的可靠性评估精度更高、更符合工程实际。
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相似文献
42.
43.
基于动量源方法的直升机旋翼/机身流场数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了一套基于动量源方法的直升机旋翼/机身流场数值模拟方法.将旋翼对流场的作用以动量源项的形式代表,建立了一个包含动量源项的CFD方法.针对直升机旋翼/机身流场的特点以及动量源方法对网格系统的要求,采用了一种混合网格生成方法.通过结合旋翼桨叶的运动方式、几何特征及气动特性,建立一个包含动量源项的N-S方程的旋翼流场计算方法和迭代流程,并采用该方法进行直升机旋翼、机身和旋翼/机身下洗流场的数值模拟,得到了关于旋翼/机身干扰流场的一些有意义的结论. 相似文献
44.
改进BP算法在模糊神经网络中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性. 相似文献
45.
46.
多自由度动量交换技术研究的新进展 总被引:1,自引:0,他引:1
航天器三轴姿态控制常用的多飞轮控制方案中,反作用飞轮的单自由度动量交换属性使系统的功能重复部件和冗余件数目增多,严重影响了姿控系统的重量、体积、功耗及成本;由于原理和结构的限制,传统多自由度动量交换技术无法充分发挥其“多自由度”的固有优势,而新型多自由度动量交换技术的研究与发展则为这一优势的发挥提供了空间。本文综述了国内外多自由度动量交换技术研究的新进展,分析了其特点、关键技术和研究方向,并展望其应用前景。 相似文献
47.
基于滚动信息反馈的偏置动量卫星滚动/偏航回路姿态控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
以偏置动量卫星为背景,针对滚动/偏航回路的姿态控制,采用频率分离法分析设计了基于滚动信息反馈的控制器,并给出控制参数的合理选取范围。卫星俯仰回路采用常用的偏置动量轮控制,其滚动/偏航轴上各安装一个反作用飞轮以完成姿态控制。同时,卫星三轴配置磁力矩器以实现动量轮/反作用飞轮的角动量卸载。最后进行了数学仿真,结果表明,卫星滚动/偏航轴的姿态指向控制的精度和稳定度分别达到0.05°和0.001(°)/s,验证了所设计的控制规律的可行性以及控制参数分析的合理性,具有一定的理论意义和工程应用价值。 相似文献
48.
49.
高空飞艇螺旋桨优化设计与气动性能车载试验 总被引:2,自引:1,他引:1
结合某高空飞艇螺旋桨的总体设计方案要求,完成螺旋桨的优化设计以及气动性能车载试验.采用叶素动量理论作为螺旋桨气动性能的计算方法,并通过风洞试验验证了该方法的可靠性.结合遗传算法对螺旋桨的弦长和扭转角进行了优化,使螺旋桨更加高效轻质,优化后螺旋桨设计点的气动效率增加了2.3%.建立螺旋桨车载试验测控系统,可以改变试验海拔高度和大气参数,得到优化设计螺旋桨不同工况的气动性能.试验结果表明,相同转速和来流条件下,海拔越高,螺旋桨的推力和扭矩越小.海拔为3-6km时,全尺寸高空飞艇螺旋桨计算推力和扭矩与试验结果的平均相对误差分别为2.8%和9.2%,两者基本吻合,从而验证了高空飞艇螺旋桨车载试验的准确性. 相似文献
50.
为了量化评估冷气掺混对高压涡轮性能的影响,综合分析现有设备能力,采用动量比相似的模拟方法,在2个结构和测试布局相同,但叶片分别为实心叶片和气冷叶片的涡轮上进行对比试验,并借此开展冷气流量、气膜孔位置因素对涡轮性能影响的试验研究。结合试验数据对比分析不同的效率计算方法,确定有效效率为气冷涡轮效率的计算方法。试验结果表明:涡轮性能随冷气流量的增加逐渐恶化,作功能力逐渐下降,效率降低幅度呈先减小后增大趋势;从前缘至尾缘,冷气越靠后进入主流道,气体能量利用率越低,涡轮效率越低。 相似文献