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21.
针对微尺度喷流在航天器运动状态切换时出现的非恒定增压变化,采用直接模拟蒙特卡洛(DSMC)方法对阶跃式增压和线性式增压两种模式下的微尺度拉瓦尔喷管流场进行了模拟,并对其变化过程中的流动特性进行了对比分析。结果显示:阶跃式增压会导致流动特性出现较大幅值的峰谷式波动,而线性式增压下的流动特性则呈现出线性变化的特点;黏性力对微尺度喷流的非恒定增压变化产生了重要的黏滞作用,在喉部扩张段至出口的流场中尤为明显;在设定的条件下,阶跃式增压过程中喷流产生的总冲量较线性式增压高59.5%,质量流量高74.7%,单位工质提供的冲量低约8.6%,波动性也高于线性式模型,阶跃式增压适用于系统需要较大推力改变运动状态且推进剂充足的情况,而线性式增压在系统精确微调或需要推进剂产生更高效能时具有明显的优势。 相似文献
22.
针对液体火箭发动机协同设计工程实际需求,围绕研制数据高效流转与协同,面向产品全生命周期跨地域、跨专业特点,提出了协同设计平台框架。针对协同平台中的5项关键技术,给出了相应解决途径。基于PLM系统构建协同环境,建立统一编码,整合研制过程中的标准件、原材料等共性基础数据;通过基于MBD的三维结构设计,采用MBSE理念,以模型为载体升级发动机设计流程;采用线上IPT模式提升产品设计效率,同时实现全过程数据记录知识累积。采用BOM结构组织和展示不同设计阶段形成的数据;基于Hadoop平台分布式数据存储模式,实现结构化和非结构化数据综合管理。通过工程实践验证表明,构建的协同平台实现了基于数字化模型的设计工艺定制化协同,科研生产全过程的信息整合和多维度监控,促进了业务流程持续优化和研制效率不断提升,支撑发动机研制模式的转型升级。 相似文献
23.
多梁复合结构广泛用于工程领域,其动力学特性对相关装备的工作状况有着重要影响,建立准确适用的动力学模型对后续的动力学响应参数影响规律研究有决定性作用。针对工程中常见的多梁复合结构,给出了位移场的一般表达式,利用哈密顿原理得出多梁复合结构的运动控制方程和边界条件,对其全局解析振型进行理论计算,给出了计算多梁复合结构数值振型的一般过程,基于数值分析和实验分析以L型梁和Z型梁为例利用频率相对误差、振型定性比较和MAC定量分析说明了全局解析振型的求解验证方法,利用伽辽金方法和全局解析振型给出了截断原系统得到离散系统运动方程的一般形式。提出的多梁复合结构的建模方法和全局解析振型求解验证方法,对工程中此类结构动力学响应的参数影响规律研究有重要意义。 相似文献
25.
针对柔性空间机械臂在轨服务应用需求,提出一种基于刚体运动与柔性振动相耦合的空间双臂机器人协同控制方法.首先引入空间位姿变量的概念,构造出面向协同控制目标的Jacobian矩阵,建立柔性空间机器人系统的刚柔耦合动力学模型,基于指定的最小距离得到其运动学逆解,并根据系统动量矩守恒关系及系统的Jacobian矩阵,并根据机械臂末端的运动速度,然后采用阻尼最小二乘法得出关节角度,使柔性空间机器人能够有效完成协同控制和空间避障任务,并基于RecurDyn V7R5软件环境验证算法的正确性.最后,基于SolidWorks和ADAMS虚拟样机建立柔性空间机器人系统的立体CAD模型,并结合空间在轨搬运任务进行模拟仿真,柔性空间机器人关节操作和运动轨迹的仿真结果图验证了本文算法的有效性. 相似文献
26.
利用碳纤维三向编织物(triaxial woven fabric,TWF)作为增强材料,与柔性基体材料硅橡胶复合,制成兼具一定柔性和刚性的复合材料壳膜结构,用于卫星天线反射器,是一种新型的高精度可展开天线实现方案。采用复合材料细观方法,对碳纤维增强硅橡胶TWF复合材料进行了力学性能的研究。首先由纤维和基体的材料特性得到均质纤维束的材料特性;接下来考虑纤维束交织情况(起伏波动)建立由纤维束组成的单胞实体有限元模型;然后对单胞实体有限元模型进行均匀化分析,施加周期性边界条件,最终得到等效的均质材料特性;为满足天线反射器高性能需求,分析了碳纤维种类、纤维体积分数对单胞等效性能的影响规律。对该材料力学性能的研究,可以为其未来应用于大型高精度可展开天线反射器提供一定的理论依据。 相似文献
29.
上海市河流水污染监测是当前研究的热点问题。针对上海市河流水质监测的需求,提出了一种基于因子分析的河流综合水质遥感反演的方法。以欧洲航空局发射的哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星搭载的多光谱成像仪获取的遥感影像,以及准同步获取的河流断面实测水质参数数据为例,研究对象为上海市青浦区和松江区部分河道。选取高锰酸盐指数、氨氮等5项主要水质参数为监测指标,在因子分析的基础上建立水质遥感反演的模型,得到综合水质指标用于确定水质类别。实验结果表明:综合水质指标值越小,内陆河流水质状况越良好,水体更清洁。该方法能够应用于内陆河流水质遥感监测,为水环境管理部门提供参考信息。 相似文献
30.
卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。 相似文献