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1.
2.
为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。 相似文献
3.
承受压缩载荷时,筋条损伤往往造成复合材料加筋板结构的严重失效.针对筋条壁板脱黏、腹板分层、上缘条损伤3种情况分别设计了相应的修理方案并制作了试验件.为保证压缩载荷的均匀施加,设计制作了加筋板试验专用夹具,含有固定试验件的卡槽和保证加载方向沿竖直方向的导轨.筋条修理后的复合材料加筋板的轴向压缩试验表明不同修理部位、不同修理方法对加筋板的力学性能影响不同.有限元分析表明加筋板的屈曲模态、整体破坏模式以及板-筋胶层的破坏情况都受到修理方案的影响. 相似文献
4.
5.
6.
为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%~21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。 相似文献
7.
提出一种基于局部坐标系下三次样条函数的误差曲线拟合法,该法不仅使所拟合的误差曲线具有连续的一、二阶导数,而且保证所拟合的误差曲线不随坐标系的改变而改变。使用该法能获得具有较好的光顺性和一致性的误差拟合曲线。 相似文献
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9.
湍流火焰结构是表征湍流与火焰相互作用的组分、速度、温度等标量场信息,理解湍流与火焰相互作用规律,验证和发展湍流燃烧模型的实验基础。针对传统曲率PDF分布反映湍流火焰面褶皱结构失准问题,利用网络拓扑结构方法可以标记系统关键节点和特征结构,构建湍流火焰面的拓扑结构。本文标记了湍流火焰面上的关键褶皱结构,分析了湍流与火焰的作用规律,结果表明:低湍流强度下,湍流火焰面的关键褶皱结构由火焰自身不稳定性引起;当湍流强度增大,湍流火焰面的关键褶皱结构由湍流尺度决定。在本生灯湍流火焰中,火焰自身不稳定性引起的火焰褶皱与火焰发展距离有关。在本生灯火焰底部,火焰自身不稳定性不引起火焰面褶皱,随着火焰向下游发展,其对火焰面影响逐渐增大,火焰褶皱程度增加。 相似文献
10.