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71.
地面测控设备在执行测控任务前,需要对和差接收通道的相位差进行标校(简称校相),以满足测角分系统的目标自跟踪要求.针对因标校设备故障而无法进行校相的问题,通过使用数理统计的多元回归分析方法,对积累的历史标校数据进行分析,确定了设备工作的环境温度对跟踪接收机移相值有显著影响.在此基础上,利用滑动窗口多项式拟合方法得到拟合移相值,并与最近一次的标校移相值进行时变加权,可以得到基于历史标校数据的移相值预测方法.仿真试验表明该方法具有较好的预测精度,可将预测移相值作为跟踪接收机参数,提高测控设备应急测控能力. 相似文献
72.
73.
上下游干涉对转子叶片颤振特性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
使用自行开发的非定常流动数值模拟程序,分别考虑上、下游叶排干涉作用对转子叶片的颤振特性进行了研究,分析尾迹和势干扰对气动阻尼的影响规律.对转子叶片表面非定常压力进行傅里叶变换,使用能量法计算气动阻尼,研究不同叶片排轴向间距下气动阻尼的变化.通过考虑转静干涉效应的气动阻尼与单转子结果对比,总结了干涉作用对叶片颤振特性的影响规律;结果表明:上游导叶与转子一倍弦长间距时,获得正气动阻尼,与单转子预测的气动弹性稳定性结果相反.说明在进行颤振特性预测时必须考虑转静干涉作用;尾迹和势干扰的强度均随着轴向间距值的减小而加强,且都会加剧叶片气动弹性失稳. 相似文献
74.
对2219C10S状态铝合金进行搅拌摩擦焊接试验,发现焊缝中存在聚集物的异常聚集现象,聚集相在X光检测中显示为亮白色聚集物,主要形态分为团块状、线状和指状三种,聚集相处焊缝的力学性能与无聚集相焊缝的力学性能基本相同。各形态聚集相的分布位置受搅拌头焊接影响区域的不同而不同,团块状聚集相主要存在于焊核中心或偏焊缝上表面位置处,线状和指状聚集相主要存在于焊核中心或偏焊缝根部位置处。对异常聚集相进行能谱分析知,聚集相主要组成元素为Al和Cu,原子百分比近似为2∶1,确定聚集相主要成分为Al2Cu。对聚集相的成因进行分析认为,聚集相的产生主要受搅拌摩擦焊接热输入及搅拌头机械搅拌作用的影响,在焊接过程中,塑态软化金属中的Al2Cu在填补搅拌针后方空腔的过程中出现了聚集行为,随着塑态金属的凝固,聚集行为开始变得缓慢并结束。 相似文献
75.
提出了航空发动机转子系统动力学相似设计方法,以便采用模型替代实际结构对其动力学特性进行研究。基于转子系统的动力学等效原则,通过动力学优化方法建立全尺寸原型的相似等效模型。综合采用方程分析和量纲分析推导转子系统的动力学相似准则,并根据转子设计参数的相似关系建立相似等效模型的缩比模型。基于模型修正方法对三维设计模型的相似误差进行修正,得到预测精度较高的动力学相似模型。以双转子发动机低压转子试验模型的动力学相似设计为例,通过有限元仿真对动力学相似设计方法的有效性进行了验证。结果表明:在设计转速范围内,通过该方法得到的动力学相似模型能够有效预测全尺寸原型的临界转速和不平衡响应,前三阶临界转速的相似误差分别为3.09%、1.75%和0.31%,对应振型的相关性均大于0.93。该方法具有较高的实用价值,可为发动机整机动力学相似设计提供参考。 相似文献
76.
77.
发展了一种利用叶片延迟振动设置叶间相位角的振动时滞法和多通道叶片非同相振动的流固耦合颤振分析模型。模型通道数选取相邻节径线之间通道数的两倍,在循环扇区的不同通道中,令叶片的各阶振动模态位移滞后于前一叶片,结合基于虚拟弹性体的快速动网格算法实现流场及叶片网格的高效更新。针对Rotor 37多通道模型,研究了不同叶间相位角对叶片气弹稳定性及通道流场特性的影响。结果表明:多通道方法与全环叶片颤振分析的计算结果基本一致,而18节径振动下多通道方法的计算时间是全环分析的1486%;节径振动形式对气动阻尼有显著影响,且在2节径时发生气弹失稳;叶间相位角引起流道内激波位置和强度变化和非定常激波脉动异相冲击,是影响颤振的主要原因。 相似文献
78.
0.3 m低温风洞液氮供给系统研制 总被引:2,自引:2,他引:0
基于系统级的一维热流体模拟分析,建立了适用于研究分析0.3 m低温风洞液氮供给系统的数学模型,并开展了系统漏热、两相流及缓冲罐中液氮容积等流体动力学分析;在系统现有控制策略及试验数据的基础上,基于该数学模型开展了系统压力动态响应分析,获得了在阀门动态调节过程中管网压力的瞬态响应,计算结果与试验值的总体误差控制在10%以内。喷射压力一致化改造避免了阀间干扰,添加的回流管道消除了供给末端的两相流现象,使喷射压力控制精度达到1.1%,调节时间减少到23 s,实现了风洞总温快速安全调节和精确控制。 相似文献
79.
Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度。由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation)模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高。通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB_200_2011数据集上提升了1%~1.7%和0.8%~1%,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度。将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63%的识别率。 相似文献
80.