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61.
混合排气二元收敛喷管气动与红外隐身综合设计方法 总被引:6,自引:4,他引:2
为使混合排气二元收敛喷管的设计在满足发动机推力性能要求的同时,也具有良好的红外特征信号抑制效果,从固定式混合排气二元收敛喷管的设计要求出发,提出了一套混合排气二元收敛喷管气动与红外隐身综合设计的方法和流程.并通过算例计算验证了该设计方法的可行性.另外,计算结果表明:二元喷管的进口截面位置、喷管总长、出口面积以及出口宽高比等几何参数对实现喷管推力性能均起到关键作用;而合理确定出口宽高比,对实现喷管红外隐身性能具有重要作用. 相似文献
62.
基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断. 相似文献
63.
宽马赫数范围高超声速进气道转动唇口变几何方案研究 总被引:11,自引:4,他引:7
结合简单一维流理论讨论了一种工作于Ma=4~7、采用可转动唇口的变几何二元高超声速进气道设计方案,并利用数值仿真手段对其Ma=4下的自起动性能及其他不同工作马赫数下的性能进行了研究.结果表明:所设计的变几何进气道必须辅以附面层排移措施才能在Ma=4下顺利实现自起动;该变几何方案Ma=4下的流量系数达0.7以上,这为飞行器加速提供了强有力保障;与定几何进气道相比,变几何进气道高低马赫数下的总体性能均得到显著提高;此外,转动唇口的铰接位置对自起动性能有重要影响. 相似文献
64.
针对当前典型光纤陀螺捷联惯导系统,研究了低动态条件下光纤陀螺输出信号的噪声特性,运用小波多尺度变换方法进行了噪声各频段分量对导航精度影响的深入研究及仿真分析,然后采用小波阈值去噪方法进行了实测数据滤波的有效性验证。结果表明,光纤陀螺噪声的低频段部分是影响导航定位误差的主要因素,而对陀螺高频段噪声的滤波措施对导航精度影响甚微。 相似文献
65.
产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度. 相似文献
66.
提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。 相似文献
67.
68.
合排气二元收敛喷管与发动机流量匹配设计方法 总被引:5,自引:5,他引:0
发展了一种基于喷管三维黏性数值分析的内外涵气流质量流量匹配设计方法.该方法主要是通过建立以喷管待定几何参数为未知量的非线性无量纲内外涵气流质量流量匹配方程组,然后采用逐步线性迭代法结合喷管三维黏性数值分析对该非线性方程组进行求解,得到满足发动机内外涵流量匹配的喷管设计方案.通过数值算例验证分析,结果表明:①该方法可以快... 相似文献
69.
对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷.给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25.2229dB、27.708dB.与含噪图像相比分别增加了7.7253dB和7.739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。 相似文献
70.