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机器学习方法在气动特性建模中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
气动数据建模是飞行性能仿真评估的基础。气动特性建模主要有机理建模方法和"黑箱"建模方法。本文对"黑箱"建模的三类机器学习方法——分类与回归树方法、浅层学习方法和深度学习方法,进行了算法说明与分析应用。将分类与回归树方法、浅层学习方法中的Kriging建模方法、RBF神经网络方法及SVM支持向量机方法分别应用于火箭气动特性建模、三角翼大迎角非定常气动特性建模、气动热试验数据融合,对这几类建模方法的优势和不足进行了比较分析。同时,将流动条件参数组成向量,再映射为图像,与翼型图像构成"合成图像",建立了基于翼型几何图像、来流马赫数、迎角的翼型气动特性深度神经网络模型,得到了比较好的预测效果,拓展了气动特性深度学习建模方法的使用范围。 相似文献
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讲述了大直径薄壁带内加强筋的曲母线零件复合的旋压成形方法。采用剪切强旋和加热普旋相结合的工艺方法,依靠机械加工来保证外型面的精度。对成形中加热普旋关键工艺参数的确定进行了重点分析。 相似文献
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LF6铝合金具有较好的超塑性,适合进行复杂型面平板件的超塑成型。研究了超塑性变形后材料的金相组织变化及力学性能变化,得出,单轴拉伸试样随着超塑变形量的增大、强度随之下降。变形小于50%时,强度可保持在290MPa以上,延伸率可在17%以上。对薄板气胀成型件,由于是双轴拉伸,受力比较复杂,当减薄率小于37%时,其强度仍可保持在290MPa以上。即强度损失小于9.7%。对一般受力结构件,最大变形部位宜限制在50%以内,对非受力件可视具体情况而定。 相似文献
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针对粒子群算法后期存在寻优效率降低、收敛缓慢等问题,提出了多级优化算法。该算法具有局部快速收敛特性,通过对粒子群所生成的最优粗略解进行局部最优处理,从而能够快速地从粗略解中提取出全局最优信息,将粗略解变为最优解。仿真结果显示,该组合算法能将粒子群算法的全局搜索特性和多级优化算法的局部优化特性有机结合起来,达到了准确而快速生成路径的目的。 相似文献
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在超塑性变形过程中对Al-6%(重量)Mg合金试样内部空洞的形貌、分布和大小等进行了观察分析,表明截面变形最大的部位,其空洞容积(V)的百分含量及空洞平均半径(r)也最大。空洞对应变速率也很敏感,提高应变速率,V和r值均随之下降。计算表明,空洞扩散成长方式转换至指数定律成长方式的临界空洞半径(r_c)为2.4μm。当r>r_c时,[dr/dε]_p随着r的提高而迅速提高。根据实验结果,提出了超塑性材料对空洞容积百分含量的容忍度概念。并得出该材料在773K、ε=1.67×10_(-4)S_(-1)时的拉伸变形,其容忍度为V_t=18%。 相似文献
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基于最大损伤临界平面多轴疲劳寿命预测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于临界平面法,提出一种多轴疲劳损伤参量和多轴寿命预测模型,与传统损伤参量以最大剪应变变程平面为临界平面不同,该损伤参量以最大损伤平面为临界平面,考虑最大剪应变变程,作用在最大剪应变变程平面上的法向应变变程和最大法向应力对疲劳裂纹萌生与扩展的综合作用,更好地反映非比例加载产生的循环附加强化导致疲劳寿命减小的现象,并且该损伤参量不含经验常数,不需进行平均应力修正,适于工程应用.经3种材料试样多轴疲劳试验验证,该模型预测结果较好.使用该损伤参量对某型发动机涡轮盘传动臂销钉孔寿命进行预测进一步证明以最大损伤平面为临界平面的损伤参量的工程适用性. 相似文献