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1.
提出了一种用于多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法。首先,详细分析了随机相位与非高斯随机信号偏度和峭度的关系,提出了一种可用于快速生成具有指定偏度和峭度的迭代相位调节法。其次,根据控制通道之间的耦合关系,利用各通道之间随机相位的不相关特性,实现了多通道非高斯随机信号生成的解耦。然后,将生成的非高斯随机信号作为参考输出响应,采用时域逆系统方法生成驱动信号,并利用控制算法分别对响应信号的功率谱、偏度和峭度进行控制。最后,通过三轴向振动台试验验证了本文提出的多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法的可行性。结果表明,控制点上加速度的功率谱被控制在了±3 dB的容差限内,满足预设的容差要求。同时,时域响应信号的峭度和偏度也满足给定的参考要求。 相似文献
2.
3.
针对燃油离心泵高效、高抗汽蚀优化设计问题,进行了基于损失模型和SQP算法下的多目标优化设计并进行了仿真应用。首先,考虑叶轮、蜗壳等通流部件内的水利损失、容积损失以及机械损失,建立表征离心泵效率的综合损失模型;结合基于必须汽蚀余量计算下的汽蚀表征函数以确定离心泵多目标函数。进而,利用SQP算法构造合理的适应度函数,结合约束条件确定离心泵多目标优化设计的数学模型。其次,对某型燃油离心泵进行基于SQP算法的优化设计并与其他常用优化算法进行对比。可以看到:各优化算法的最优结果几乎相似,但SQP算法对多维非线性方程组优化求解所用的迭代步数相对较少。最后,利用CFD技术进行仿真及外特性预测,以验证基于SQP算法下燃油离心泵多目标优化设计的有效性。结果表明:相比传统方法设计的原型离心泵,基于SQP算法优化的离心泵内流场压力分布相对均匀,流动损失更低,且进口流动有利于抗汽蚀性能;从外特性结果来看,基于SQP算法优化的离心泵高效工作区域相对宽广,必须汽蚀余量相对较低,抗汽蚀性能有所改善。 相似文献
4.
为突破结冰风洞对翼型模型尺寸的限制,提出了一种新的混合翼型设计方法,可使用一套混合翼型模拟原始翼型在不同迎角下的结冰试验,弥补了以往混合翼型只能在单个设计迎角下使用的缺陷。方法采用多段翼的形式设计混合翼型,以多目标迎角等结冰试验条件作为设计输入,优化设计主翼外形和襟翼的位置、偏转角度,利用襟翼位置和偏转角度的变化实现混合翼型和原始翼型前缘表面的压力系数在不同迎角下能够保持一致,继而保证前缘结冰外形的一致性。设计的混合翼型较原始翼型弦长减小接近40%,在冰风洞中对混合翼型和原始翼型在目标结冰条件下进行试验,对比结果显示,在选取的多个目标迎角下,混合翼型和原始翼型二维截面的结冰外形基本一致,提出的混合翼型设计方法能够有效的模拟原始翼型在不同迎角下的结冰外形。 相似文献
5.
倾转旋翼机由于需要兼顾垂直起降和高速平飞2种典型工况下的动力需求,采用大直径旋翼作为推进装置会使机翼大部分处于旋翼滑流区内,这与常规螺旋桨飞机存在较大差异。为评估不同数值计算方法并研究旋翼滑流对倾转旋翼机气动特性的影响,针对选取两叶旋翼的某倾转旋翼机方案,利用激励盘模型、多参考系(MRF)模型、滑移网格模型分别进行了巡航状态下旋翼滑流对全机气动特性影响的数值模拟研究。结果表明:相对于无滑流状态,滑流定常影响使全机阻力增大,最大升阻比降低了7.5%,尾翼产生的升力增大,纵向静稳定度增加了17.1%,全机低头力矩增大;当迎角较小时,滑流虽然改变了机翼表面的升力分布,但是全机升力变化不大;滑流非定常影响会使全机气动特性产生周期性波动,升力系数波动幅度为9.0%,阻力系数波动幅度为10.8%,并且随着迎角的增大,波动幅度也越大。 相似文献
6.
7.
以GE90-115B发动机引气系统常见故障为基础,总结了引气系统部件航线常见故障的排故经验。基于发动机引气系统各部件的工作原理,通过对故障现象的分析,制定了详细的排故流程,可作为排除同类故障时的参考。 相似文献
8.
针对无人机(UAV)的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法(CML-WOA)的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法(SCA),利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。 相似文献
9.
针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。 相似文献
10.
由于无法掌握不同发动机的真实部件特性,传统热力学模型对在翼涡扇发动机的建模存在较大的建模误差;同时,热力学模型在特性图边界线附近迭代时,容易迭代到特性图之外,造成迭代过程的不收敛。针对上述问题,本论文提出基于热力学过程的涡扇发动机神经网络建模方法,在神经网络模型的训练过程中充分考虑对部件共同工作热力学约束的优化,提高发动机建模的准确性。通过构建部件级网络结构、部件共同工作损失函数及融合训练过程,将基于部件特性图的传统热力学模型迭代过程转化为部件级神经网络的多目标优化与训练过程,提高了模型的收敛性及建模准确性。模型在26 970条发动机实际飞行数据上进行了训练及测试,结果表明,在相当宽松的准稳态数据下,论文提出的建模方法最大误差可以达到7%左右,比基于部件特性图的热力学模型低5%左右。 相似文献