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31.
未来战争是智能化的战争,未来导弹的发展必然呈现智能化趋势。针对导弹智能化需要具备的智能感知、智能决策、智能控制、智能协同和智能突防等五方面特征,分析了惯性技术的作用和发展需求,颠覆性创新技术的不断涌现,也推动了新原理、新材料、新技术在惯性技术领域的应用。本文提出了需要突破的关键技术,包括惯导系统大数据应用技术、惯导系统容错及系统重构技术、智能协同导航系统的时空基准统一技术、以惯性系统为基础的信息集成技术等关键技术,并对适应未来网络协同作战的智能导弹导航控制需求提出了对策建议。 相似文献
32.
针对航空发动机整体叶盘进排气边曲率半径小、材料加工难度大、工具磨损快、编程难度大、加工周期长和容易产生加工变形等问题,对多种整体叶盘的磨削加工技术进行了系统的研究,总结了一系列整体叶盘的CBN砂轮数控磨削加工技术,开发了专用的整体叶盘编程模块。利用鼓形砂轮插磨方法和宽行周磨方法实现了整体叶盘叶片的全型面高精度磨削,加工面轮廓精度提高到15-20μm,最小进排气边圆弧半径达到28.7μm。利用几何自适应磨削加工方法实现整体叶盘进排气边的局部磨削加工,接刀痕迹低于10μm。提出了整体叶盘的三轴圆柱坐标磨削方法和圆周阵列磨削方法,可望将叶片长度不大于60mm整体叶盘的加工时间从数十乃至数百小时缩短到3h以内。 相似文献
33.
金属薄壁开孔结构在强热声载荷下,表现出大挠度强非线性响应特性,疲劳寿命缩短。基于时域的基础上,利用有限元法(FEM)结合降阶模态法(ROM)获取4边固支开孔薄板在不同热、声载荷组合下的位移和应力的动态响应,并进行响应时间历程和功率谱(PSD)的统计分析。采用雨流计数法和Morrow平均应力模型,结合Miner线性累积损伤理论对结构进行疲劳寿命的预估和分析。结果表明:屈曲后的位移响应由热声载荷的相对强弱决定。此外,屈曲前结构随热、声载荷的增加,寿命缩短。屈曲后,持续跳变使得结构的寿命缩至最短;进入间歇跳变区域,间歇时间短的跳变要比间歇时间长的跳变造成的结构损伤大,即快频跳变引起的损伤更大。跳变结束后,随着温度的升高,寿命先延长后缩短。 相似文献
34.
热声载荷下薄壁结构振动响应试验验证与疲劳分析 总被引:1,自引:0,他引:1
由于热声环境下金属薄壁结构表现出复杂的大挠度强非线性振动响应特性,影响结构的疲劳性能与寿命,结合有限元法与降阶模态法对四边固支高温合金矩形薄壁结构的热声响应进行计算。结果研究发现:屈曲后结构出现跳变运动且应力循环呈三角状分布,热声载荷的相对强弱决定了跳变形式。采用改进雨流计数法、Morrow平均应力模型、Miner线性损伤累积理论计算热声疲劳寿命,屈曲前到临界屈曲时应力循环损伤量级显著增大,由10-5增大到10-4,寿命随温度增加呈先减小后增加趋势。开展薄壁结构热声试验,并将仿真计算结果与试验结果进行对比,结果表明结构的模态频率偏差不超过1Hz,动态应变响应结果的量值相当,验证了薄壁结构热声响应计算方法与模型的有效性。 相似文献
35.
36.
37.
针对采用双阀调节的恒压腔系统压力在空气流量大范围变化时的精确控制问题,提出了一种基于控制分配的恒压腔压力精准控制方法。首先,建立了虚拟放气流量的双阀控制分配算法,包括:建立满足虚拟放气流量要求且调节阀能耗最小的优化问题;通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)求解该优化问题得到双阀实际流通面积值;考虑调节阀动态并计算调节阀控制信号指令值。其次,建立以虚拟放气流量为恒压腔控制输入的闭环负反馈回路,基于此,设计满足伺服性能和抗干扰性能要求的PI控制器,引入上述双阀控制分配算法,进而构建完整的基于控制分配的恒压腔压力控制系统。仿真结果表明,采用该方法的控制系统性能明显优于传统单阀PI控制系统性能,恒压腔压力动态相对误差小于0.07%;干扰流量最大变化率为77kg/s2时,压力最大偏差低于500Pa;此外,调节阀动态时间常数和流量系数的拉偏仿真结果进一步验证了该控制器的鲁棒性。 相似文献
38.
针对叶片碰摩响应求解问题,提出了采用本征正交分解进行动力学降阶的方法。通过对快照矩阵进行本征正交分解生成投影子空间,将系统动力学方程投影到子空间进行模型降阶,并结合数值积分方法进行了碰摩响应求解。基于降阶模型分析了不同转速及侵入量参数下的叶片碰摩响应,并与全阶模型进行了对比。结果表明:降阶模型的时域响应幅值偏差小于5%,计算效率了提升98.4%;通过改变叶片转速、侵入量参数验证了降阶模型的鲁棒性,并且发现随着转速、侵入量的增加,本征正交模态能量在低阶与高阶之间发生转移,并呈现出不同的传递规律,由转速引起的模态能量转移与结构的固有频率存在一定关系。该方法及结论可为叶片碰摩分析及故障诊断提供依据。 相似文献
39.
40.
目前的宽度学习系统(Broad learning system,BLS)通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络(Functional-link neural network,FLNN)的深度分类器(FLNN based deep classifier,FLNNDC),旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。 相似文献