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目前对翼伞气动性能的仿真研究大部分局限在二维翼型剖面或者不考虑伞衣柔性的三维数值仿真研究,因而无法获得较准确的翼伞气动性能参数,不能为工程研究提供借鉴和依据。为了提高翼伞仿真的准确性和效率,文章结合翼伞的设计流程,基于APDL(ANSYS Parametric Design Language)语言对翼伞进行参数化几何建模,生成带前缘切口的翼伞三维几何模型,并自动划分网格生成有限元模型,再利用LS-DYNA求解器进行流固耦合求解,由于仿真求解中考虑了伞衣柔性,因而获得更准确的翼伞气动性能参数。基于MATLAB的GUI(Graphic User Interface)模块建立翼伞参数化设计、仿真平台,并进行了验证,翼伞气动性能仿真参数与翼伞试验数据基本吻合,说明该平台具有一定的可信性。 相似文献
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基于参数化CAD模型的飞行器气动/隐身一体化设计 总被引:2,自引:1,他引:2
提出一种将CAD软件与气动/隐身多学科设计优化相结合的方法。该方法的流程为:(1) 建立外形参数化数学模型;(2) 应用CATIA二次开发技术,自动生成三维CAD模型;(3) 从该模型上提取气动和隐身计算所需的外形数据;(4) 应用多目标优化算法进行气动/隐身一体化设计。以一个翼身融合体飞行器气动/隐身一体化设计为例,详细阐述流程的具体实现过程。结果表明这种方法具有如下优点:(1) 充分利用了CAD软件精确的参数化建模功能;(2) 为气动分析和雷达散射截面(RCS)计算提供了一个统一的外形模型;(3) 能从CAD模型中获取容积、表面面积等几何特征信息;(4) 优化结果直接反映为三维CAD模型。这些优点使得该方法具有实用意义。
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为了快速侦察未知区域的地貌信息,遥感卫星可对特定区域进行扫描以获取遥感卫星影像。当卫星经过国外未知区域时,部分卫星无法针对某特定区域进行长时间的驻留扫描,本文提出一种基于条件生成对抗网络模型(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN)进行网络训练,前期将某方法获取的区域轮廓地形信息作为CGAN网络的生成网络和鉴别网络中的条件约束信息,通过网络生成器与判别器在训练过程中互相博弈产生特定的输出集,有效地实现由单张电子轮廓图像到对应卫星遥感图像的端到端的非线性映射。本文通过原真实卫星遥感图像与生成卫星遥感图像进行四种对比误差计算,平均误差、均方误差与结构相似度均高于99%,峰值信噪比高于30 dB,生成的图像与原图像之间具备高相似度,实现了在获取坐标定位轮廓信息的先验条件下,对特定区域进行遥感卫星影像内容重建技术。 相似文献
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针对助推滑翔变体飞行器弹道方案最优变形求解难、多设计指标相互矛盾等问题,开展助推滑翔变体飞行器弹道方案多目标设计优化研究。首先构建了助推滑翔变体飞行器全程弹道方案优化框架,通过内外层分别优化控制参数及弹道方案参数,并建立了以起飞质量最小、射程最大为优化目标的弹道方案多目标优化模型。在弹道建模中,基于牛顿迭代法建立助推段弹道模型,基于伪谱法建立最优变体再入滑翔段弹道模型。此外,提出了基于差分进化的多目标近似约束优化方法(MACO-DE),实现助推滑翔变体飞行器弹道方案优化。对比初始方案,在射程不变情况下,起飞质量至多降低3.81%,在起飞质量不变情况下,射程至多提升6.62%,从而验证了全程弹道模型的合理性与MACO-DE方法的有效性。 相似文献
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飞行器气动参数的集员辨识 总被引:4,自引:0,他引:4
在噪声未知但有界的情况下,本文研究了飞行器气动参数的集员辨识问题。提出了先对非线性系统参数可行集的中心进行估计,再估计参数可行集大小的集员辨识两步法。这样就为解决飞行器气动参数的辨识问题提供了一种新的可行方法,再入体实测数据的处理表明这种方法十分有效。 相似文献
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针对高超声速飞行器严重气动非线性特性给控制系统设计提出的高要求,基于推广的随控布局思想,从控制系统设计角度对高超声速飞行器总体提出气动非线性程度低的优化设计指标。引入高超声速飞行器气动非线性特性度量——非线性度的定义,通过气动工程估算建立非线性度与飞行器总体外形参数关系的表征模型,将非线性度表示为总体外形参数的函数;采用遗传算法求解以总体外形参数为决策变量和以非线性度最小为目标函数的优化问题;最终确定随控优化思想下的高超声速飞行器总体优化策略。算例分析表明,本文提出的总体随控优化方法对于改善高超声速飞行器的气动非线性特性简单有效。 相似文献
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提出一种将飞行器参数化建模、灵敏度分析与气动/隐身综合优化设计相结合的方法.该方法的流程为:(1)建立面向多学科设计的参数化模型,提取分级参数;(2)对分级参数进行灵敏度分析,筛选设计变量;(3)基于分级优化流程,应用多目标优化算法进行飞行器气动/隐身综合优化设计.以一个四尾翼布局飞行器气动/隐身综合优化设计为例,阐述流程的实现过程,结果表明这种方法具有如下优点:(1)多学科参数化建模为气动和隐身性能分析提供统一的参数化模型;(2)使用灵敏度分析工具对分级设计参数进行筛选,精简优化设计任务;(3)基于分级参数和灵敏度分析进行分级优化设计,优化适应值提高56.1%,耗时减少57.02%. 相似文献
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自适应翼型的计算和分析 总被引:1,自引:0,他引:1
计算并讨论了不同马赫数(Ma)和攻角(α)下简化的自适应翼型的舵面偏转角的规律。计算中采用代数方法生成计算网络,用有限全积法离散二维可压缩流动的Fuler方程,采用了矢通量分裂Van-leer格式离散无粘通量,用隐式的时间积分和多重网格加速收敛。用数值优化方法取得自适应翼型最优的舵面偏角,并计算其气动特性。为验证自适应翼型增益的效果,计算了双目标优化翼型的气动特性,本文计算了对称圆弧翼型和NACA65A006翼型。计算结果表明,自适应翼型比双目标优化的翼型有更好的气动特性。 相似文献
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组合动力空天往返飞行器是下一代航天运输系统的发展方向,应用前景广阔,作为组合动力运载器直接实现形式和性能载体的气动布局,以及与其相关的空气动力技术,是研发组合动力运载器必须首先认识和解决的关键问题.本文对已有组合动力空天往返飞行器的气动布局特征,以及组合动力运载器发展涉及的复杂流动机理、宽速域气动布局设计等气动关键问题... 相似文献
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气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。 相似文献
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以某型飞行器为例,运用气动参数建模分析的手段,建立典型空气动力学模型。将传统的模型辨识方法与现代计算机技术相结合,对气动力辨识输入参数进行了分析,采用迭代算法得出辨识参数,并对观测量和物理几何参数误差影响辨识精度进行了分析,选用某型飞行器现有试验测量数据作为输入量,进行气动参数辨识,将辨识得到的气动参数进行了仿真验证。利用辨识得到的气动参数仿真计算的弹道与试验结果吻合度较高,说明气动参数辨识可行。 相似文献