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991.
鸟撞平板试验与鸟体本构参数识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
准确可靠的鸟体本构模型与参数是开展结构抗鸟撞分析和设计的基础。为获取鸟体本构参数,在139m/s的速度下,开展鸟体撞击铝合金薄板试验,并测得了撞击载荷、平板变形和应变数据;结合ISIGHT和PAM-CRASH软件,以薄板被撞击位置的法向变形为优化目标,提出一种鸟体本构参数识别方法。将识别得到的参数代入数值模型并开展数值分析,提取平板变形结果和撞击载荷数据,并与试验测试数据进行比较。结果表明,平板变形仿真结果与试验数据具有很好的一致性,撞击载荷分析结果与试验数据基本一致,证明了本文所建立的鸟体本构参数识别方法的有效性。 相似文献
992.
折流燃烧室外环前端发散孔综合冷却效率模型实验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某型折流燃烧室外环壳体前端典型区域,设计了模拟主流局部流场的发散冷却模型.通过红外热像仪测量发散孔板表面的温度场,分析比较了吹风比、发散孔阵列方式、孔径及开孔率对综合冷却效率的影响.发散孔阵列方式有正菱形、长菱形和超长菱形3种,孔径变化范围为0.6~1.0mm,开孔率范围为3%~6%,吹风比变化范围为1~6.结果表明:由于壳体前端回流区的影响,发散孔板综合冷却效率沿主流方向整体呈现先升高后降低的趋势.吹风比为2时的综合冷却效率最高,发散孔阵列呈长菱形排布较优.在相同的开孔率下,孔径的减小有利于改善综合冷却效率.发散孔板开孔率从3%增加到4.8%可以显著提高综合冷却效率. 相似文献
993.
994.
995.
本文研究飞机着陆过程中轮胎受冲击载荷发生大变形,引起轮胎内充气压力变化对轮毂受力状况的影响。采用CATIA建立该型号机轮轮毂及轮胎的模型,运用ANSYS对机轮组件进行静强度分析。为衡量充气压力变化,引入空气单元及流固耦合迭代。结果表明,在飞机着陆过程中胎压变化为6%。仿真结果和径侧向载荷试验对比,轮胎变形误差不大于4%,轮毂形变误差不大于3%。本文对于对偏置单腹板轮毂的强度校核具有实际参考价值。 相似文献
996.
997.
机身壁板是飞机结构中的主要承力构件,也是损伤的主要产生部位,研究机身加筋壁板的裂纹扩展规律和剩余强度特性具有重要意义。在轴向拉伸载荷作用下,对含环向裂纹的机身加筋壁板进行损伤容限试验;利用ANSYS有限元软件对试验件进行应力强度因子分析,估算裂纹扩展寿命;基于线弹性断裂力学准则和线弹性断裂力学加塑性修正准则,计算剩余强度特征曲线,并对比分析计算结果和试验结果。结果表明:计算得到的裂纹扩展寿命与试验结果的相对误差为6.3%,满足工程要求;线弹性断裂力学加塑性修正准则估算的剩余强度更为合理,误差仅为2.6%,且偏安全。 相似文献
998.
在"主制造商-供应商"的飞机研制体系下,供应商负责研制机载软件并交付给主制造商,主制造商完成系统集成试验和飞机级试验。机载软件更改会对主制造商飞机研制工作产生影响,包括工作量、进度、成本等方面。首先识别了机载软件更改起因,对不同类别的更改进行分类,同时分析了机载软件更改对主制造商飞机研制工作的影响,包括由机载软件更改引起的额外工作以及研发成本,最后从机载软件快速转换、软件加载以及主制造商验证试验方面提出了主制造商机载软件更改策略,从而降低机载软件更改对主制造商飞机研制活动的不利影响。 相似文献
999.
1000.
In low-altitude air traffic management, non-cooperation targets are the greatest threat to security of low-flying aircraft. Among various aviation fatalities, flying bird is the main factor with the highest risk and directs economic losses amounted to nearly 10 billion US dollars each year. Therefore, Flying Bird Detection (FBD) has attracted considerable attention in low-altitude air traffic management. In this paper, we propose a skeleton based FBD method via describing bird motion information with a set of key poses. To overcome the variability of birds, the skeleton feature is selected as a relatively fixed and common characteristic for the pose appearance of flying bird. Based on the geometric topology among some key parts of bird body, a set of key poses can be described by some extracted skeleton features, which are used to represent the bird motion information. Aimed at robustly handling with the pose variations, multiple pose-specific classifiers are individually trained to learn the representative poses of the flying bird. At the detection stage, the flying bird skeleton features are combined with extracted key-pose sets to perform the flying bird classification task from each image. Afterwards, the key-frame pose-change set and the consistency of the classification results from sequent images are employed to validate the final detection results. Experiments on flying bird datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method. 相似文献