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671.
人体脊柱冲击动力学模型 总被引:3,自引:0,他引:3
张金芝 《北京航空航天大学学报》1998,24(1):43-45
人体脊柱动力学模型的建立对研究飞行员弹射救生、伞兵跳伞开伞、着陆等脊柱损伤的生物力学以及研究人体脊柱耐受冲击载荷的极限问题都具有重要意义.首先发展了凯恩方程的休斯顿方法,使其可应用于变形体连接的多体系统,并以此理论为依据建立人体整椎脊柱冲击动力学模型,此时考虑脊柱的大位移运动,每个椎骨的变形相对椎间盘的变形小得多,把脊柱看成由刚体(椎骨)和变形体(椎间盘)组成的多体系统.并以大型真人坐姿冲击实验结果进行了拟合,最后得到腰椎间关节刚度系数因子和阻尼系数因子. 相似文献
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计算物体的撞水响应目前已有了一些专用的算法。在分析和比较这些算法的基础上,提出了一个解撞水问题的边界元耦合界面步进法,该方法不仅可充分发挥边界元计算半空间流场的优越性,更主要是在加速收敛方面有其独到之处。给出圆柱刚体和楔形刚体两个撞水算例,结果表明了该方法的可靠性和有效性。 相似文献
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677.
鸟撞发动机在鸟撞事故中最容易造成飞机损坏失事的情况,为了研究发动机一级压气机转子抗鸟撞适航性能,对发动机转子在工作状态下进行鸟撞试验,鸟体质量为1 000 g,撞击速度为195 m/s,发动机一级转子转速为8 525 r/min;基于显式碰撞动力分析软件PAM-CRASH 建立相应的叶片鸟撞数值计算模型,通过与试验结果的对比来验证本文计算模型的合理性;根据发动机适航条例分析不同工况下发动机一级转子抗鸟撞性能。结果表明:大鸟撞击相比于中鸟鸟群和小鸟鸟群,对于叶片的撞击结果更加恶劣;叶尖位置撞击会引起叶尖部位的大变形,叶根和叶中位置撞击会引起叶片根部较大的集中应力,导致叶片断裂。 相似文献
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为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献
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采用有限元分析与冲击试验相结合的方式对膨胀管与波纹管的吸能特性进行探究:通过数值仿真分析对吸能元件的试验过程进行初步掌握,同时根据冲击试验结果对试验设计的不合理之处进行修正;然后开展两种吸能元件的动态冲击试验,探究其吸能特性,最终比较分析有限元仿真分析与落锤冲击试验的试验结果,选择效果理想的吸能元件应用到襟翼交联机构上。结果表明:无论是从吸能行程、吸能稳定性还是吸能结构的设计考虑,波纹管都是最适合应用到交联机构中的吸能元件,该吸能元件比吸能大,吸能过程平缓稳定,吸收能量之后只有塑性形变但结构不发生破坏,同时吸能行程短,吸能结构简单,便于安装拆卸。 相似文献