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1.
热压罐固化中成型模具的温度分布对复合材料固化质量有显著影响,提高与构件直接接触的模具型面温度均匀性有利于改善内部温度梯度,减小固化变形,提高成型精度。本文以复合材料构件热压罐框架式成型模具为对象,应用有限元方法,分析模具温度的分布,研究模具支撑结构对型板表面温度均匀性的影响。研究表明,支撑板厚度越薄,温度均匀性越好,与进气风口平行方向的支撑板对温度均匀性的影响更为显著,因此可优先考虑增加与进气风口垂直方向支撑板厚度来增加模具刚度。在保持面积不变的前提下,改变散热孔的形状,发现菱形与圆形散热孔具有较强的抗变形能力,而方形散热孔使得型板表面温度分布更加均匀。通过控制散热孔的布局改变风道时,发现T型风道对于改善温度均匀性的效果最佳。 相似文献
2.
半球谐振子频率裂解与固有刚度轴方位角是影响陀螺性能指标的核心因素。提出了一种基于幅频响应特性的半球谐振子频率裂解与固有刚度轴方位角测定方法,采用压电激振台扫频激振,多普勒激光测振仪检测谐振子的幅频响应特性,通过幅频响应特性曲线分析实现频率裂解与固有刚度轴方位角的测定。对该方法进行了理论分析,搭建了实验装置,并对半球谐振子进行了测试,结果表明:该方法频率裂解测量精度优于0.01Hz,固有频率主轴方位角确定精度优于±1.17°,具有良好的可行性,在半球谐振陀螺研制方面具有良好的参考意义。 相似文献
3.
4.
5.
针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。 相似文献
6.
7.
为了通过试验方法获得贫油点熄火边界,以双环预混旋流低污染燃烧室为研究对象,分析主燃级径向旋流器的叶片角
度、旋转方向及多斜孔壁火焰筒的冷却孔偏转角等参数对燃烧室点熄火性能的影响。结果表明:主燃级旋流器叶片角度对燃烧室的
点火性能影响不大;火焰筒冷却孔有偏转角且方向与主燃级旋流器旋向相同时的点火性能优于旋向相反时的点火性能;预燃级旋
流器与主燃级旋流器旋向相反时,火焰筒冷却孔有偏转角且方向与主燃级旋流器旋向相同时的点火性能优于无偏转角时的点火性
能,旋向相同时,则无明显影响;火焰筒冷却孔无偏转角时,预燃级旋流器与主燃级旋流器旋向相反的贫油熄火性能优于旋向相同
时的贫油熄火性能。 相似文献
8.
新概念机翼尾流特性实验 总被引:2,自引:1,他引:1
大型飞机常采用开启襟翼以增大机翼升力系数,实现较大迎角的起飞和降落,而机翼在大迎角状态下,翼尖会产生能量集中且自由消散时间长的飞机尾涡,严重影响后续起降飞机的安全。基于Rayleigh-Ludwieg不稳定性,提出一种新概念飞机襟翼布局,通过水槽实验发现:新概念布局的襟翼对翼尖涡的消散具有明显的促进作用,不同参数组合下襟翼涡对翼尖涡的运动特性和能量变化的影响均有不同。实验结果也为飞机尾流控制的研究提供了参考,在满足飞行力学设计的基础上,合理运用增升装置构建四涡系统可以有效促进飞机尾流的消散,提高机场飞机起降效率。 相似文献
9.
空间环境数据可视化是空间环境预报和服务的重要手段.目前基于矢量量化的压缩体绘制算法均只考虑了数据特点和压缩效果,并未结合具体应用需求.为适应空间环境体数据可视化具体应用需求,提出了一种应用驱动的压缩体绘制算法——基于权重的层次矢量量化算法(WHVQ).算法将体数据划分为43的数据块,并为数据块设置权重,重点关注区域的数据块赋予相对较大的权重值.然后,对各数据块用三层结构表示.最后,对次高层和最高层分别采用基于权重的主成分分析分裂法产生初始码书,并采用基于权重的LBG算法进行码书优化和量化.实验结果表明,该算法能够在保证整体压缩效果的同时,提升局部重点关注区域的重构质量. 相似文献
10.
在航天应用中,低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果,降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型,可有效处理缺失时序数据,并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法,MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练,对传统门控循环单元结构进行了改进,增加了两个新变量:掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入,衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性,还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明,MR-GRU模型准确率优于传统模型。 相似文献