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数值格式、湍流模型和计算网格是影响CFD数值模拟精度的3个主要因素。结合流场信息的网格自适应技术具备动态优化计算网格的能力,被NASA列为未来CFD发展的一项关键技术。本文针对非结构混合网格,发展了网格单元分布优化、表面网格几何投影和空间网格协调匹配3项关键技术,建立了高鲁棒性几何保真的网格自适应系统。首先,为了提高自适应方法的鲁棒性和通用性,发展了基于标准面网格的多面体网格单元分布优化方法。其次,发展了仅依赖表面网格信息的局部曲面重构技术,采用参数点映射方法实现了新增表面网格点的几何投影,消除了自适应系统对几何CAD系统的依赖。再次,采用改进的距离函数方法实现了空间网格与投影后表面网格的快速匹配。最后,结合基于流场特征的自适应探测器,采用二阶格式的有限体积方法,开展了30P30N三段翼绕流和三角翼大迎角绕流的网格自适应数值模拟。结果表明,通过网格自适应对网格单元的分布进行优化后,流场求解的收敛性和模拟精度都得到了显著提高。 相似文献
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为节省样板制造、更改依据保存及样板实物长期保存和维护带来的高额费用,实现装配夹具的全面数字化管理,迫切需要完成样板装配夹具数字化.以波音747口框装配夹具为例,给出了已有工具球孔但无孔位数据的定位器数字化改造方法以及无工具球孔的定位器数字化改造方法;创新运用功能性测量和实测反推理论值的方法,给出了整套夹具各个定位器的理论工具球数值.装配夹具的数字化改造精简掉工装定检和维修过程中样板的借用和搬运,尤其适用于样板尺寸大、不易搬运和使用不便的样板装配夹具,缩短了工装定检和维修周期,节省了成本,提高了经济效率. 相似文献
74.
以某电器产品外壳为设计实例,研究了逆向工程技术在电气盒产品设计中的应用。探讨了逆向工程的点云数据获取,点云前处理特征线提取,曲面重构与误差分析等技术,对检验产品设计质量,加速产品设计进度有一定的借鉴意义。 相似文献
75.
三维颅面复原技术研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
颅面复原是对人类的颅骨进行面部容貌复原的技术。颅面复原技术以头骨与面貌相互关系规律为科学依据,广泛应用于刑侦、考古等领域。三维颅面复原有两种主要方式,手工颅面复原和计算机辅助三维颅面复原。由于手工复原一般需要7至15个工作日,而且还不能重现皮肤纹理,从而导致质感缺乏,复原效果不理想。随着计算机技术的发展,出现了借助计算机技术复原颅骨面貌的虚拟三维技术即计算机辅助颅面复原技术。这里重点介绍了计算机辅助颅面复原技术的基本方法和进展情况。 相似文献
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77.
容错电机以其可靠性高、容错能力强以及恶劣环境工作能力强等优点得到了国内外电机领域广泛关注,其工作原理、拓扑结构、电磁性能和控制策略等已有广泛而深入的研究,研究结果表明该类电机非常适合应用于全电/多电飞机电力作动系统。本文从拓扑结构和控制算法两大方面对电力作动系统用容错电机的关键技术进行分析和总结。在拓扑结构方面,横向比较了每种原型电机引入容错设计后对原有电磁性能的影响,纵向归纳了电机容错设计的通用设计方法和一般规律。在控制策略方面,分析了基于电流矢量重构技术和基于电压矢量重构技术两大类方法的内在联系与优缺点,提出了提高转速动态的容错电机转矩冲量平衡控制,并对代表性拓扑结构和容错算法进行了仿真和实验比较。最后展望了容错电机的研究前景与应用拓展。 相似文献
78.
某涡喷发动机压气机气动失稳过程的非线性分析 总被引:6,自引:1,他引:5
对某涡喷发动机压气机的气动失稳过程进行了相关积分分析。对节流过程中压气机静压信号进行延时嵌入重构,发现失稳过程中重构相空间的吸引子结构发生了显著变化;应用相关积分值作为压气机内部流动状况变化的评价指标,发现节流过程中压气机第1级端部的流动最先发生不稳定,随后第2级先于第3,4级发生不稳定征兆;1,2级的失速类型为渐进型失速,3,4级为突变型失速;第3级叶根最先发生不稳定,且发展较快,最终导致全叶高失速;低通滤波可以提高相关积分方法检测失速征兆的时效性。分析表明,非线性的相关积分分析方法是进行压气机气动失稳过程研究的有效手段。 相似文献
79.
《中国航空学报》2020,33(3):1026-1036
A high resolution range profile (HRRP) is a summation vector of the sub-echoes of the target scattering points acquired by a wide-band radar. Generally, HRRPs obtained in a non-cooperative complex electromagnetic environment are contaminated by strong noise. Effective pre-processing of the HRRP data can greatly improve the accuracy of target recognition. In this paper, a denoising and reconstruction method for HRRP is proposed based on a Modified Sparse Auto-Encoder, which is a representative non-linear model. To better reconstruct the HRRP, a sparse constraint is added to the proposed model and the sparse coefficient is calculated based on the intrinsic dimension of HRRP. The denoising of the HRRP is performed by adding random noise to the input HRRP data during the training process and fine-tuning the weight matrix through singular-value decomposition. The results of simulations showed that the proposed method can both reconstruct the signal with fidelity and suppress noise effectively, significantly outperforming other methods, especially in low Signal-to-Noise Ratio conditions. 相似文献
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