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541.
基于代理模型的气动外形平面参数多目标匹配设计 总被引:1,自引:0,他引:1
将Kriging代理模型和Pareto遗传算法引入气动外形平面参数匹配设计中,提出一种基于代理模型的多目标平面参数匹配设计方法。将拉丁超立方试验设计用于平面参数筛选,确定出参数匹配方案库;基于方案库的计算流体力学(CFD)分析结果构建Kriging气动代理模型;将Kriging模型替代CFD分析,用于气体布局参数匹配优化设计,提高了设计效率并保证了可信度;通过Pareto遗传算法优化解决多点设计要求下气动布局参数匹配问题,一次性给出参数匹配方案的最优解集,从Pareto前沿中根据设计偏向选择气动布局最佳匹配方案。以典型的双后掠布局平面参数多点匹配优化设计问题作为算例,研究结果表明:Kriging气动代理模型与实际CFD分析结果的误差均小于5%,满足精度要求;根据不同设计偏向,选择了3种参数匹配Pareto优化方案,与原样本方案相比超声速阻力减小6.0%~12.8%,跨声速升阻比增加0.01%~3.40%,证明了匹配设计方法的有效性;通过试验设计的Pareto分析与主、交互效应分析,获得了气动布局平面参数对气动性能影响的定量关系,能够为参数匹配设计提供依据。所提出的平面参数匹配设计方法可应用于其他常规与非常规气动布局型式。 相似文献
542.
针对16波束61阵元数字波束成形(DBF)星载相控阵天线的高速信号处理要求,提出以实信号处理为主体的分布式DBF网络架构,较复信号处理模式节省了一半的资源和数据传输量。通过时域Hilbert变换和分布式算法对波束成形网络各单元进行合理设计,降低了算法的运算量,也减少了硬件资源开销;同时通过单音闭环校正回路设计,改善了射频通道一致性。研制了DBF网络硬件平台和半实物仿真系统,验证了算法设计的正确性。本文提出的算法对资源有限的阵列信号处理有一定的借鉴意义。 相似文献
543.
544.
545.
一种预估涡喷/涡扇发动机重量的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
从发动机的热力循环参数出发,通过流路分析确定总体轮廓尺寸,进一步获得主要零件的几何尺寸,并以此为依据估算发动机重量。 相似文献
546.
547.
为研究不同重力环境对空间机构间隙铰链关节磨损的影响,将机械系统摩擦学行为和动力学行为相耦合,建立了磨损与动力学耦合分析模型和数值计算框架。首先采用非线性弹簧阻尼模型作为间隙处接触碰撞力的计算模型,同时采用Coulomb 法来计算运动副间隙处的摩擦力,进而建立了含间隙的机构动力学模型;然后通过基于Archard磨损模型二次开发的ANSYS程序来计算磨损,其中运用节点位移的方法来描述磨损过程。结果表明:当间隙关节转速较低时,重力对于关节轴承的磨损分布和磨损程度的影响很大,轴承出现集中磨损现象,磨损间隙急剧增加,严重影响机构的性能和精度;随着关节转速升高,重力对间隙关节磨损的影响逐渐减弱,轴承的磨损分布、磨损程度和关节最大磨损间隙的增长率将逐渐与微重力环境下趋同。 相似文献
548.
将电动力绳系(EDT)的主星质量、子星质量、绳系质量以及绳系中的电流视为系统参数,研究这些参数对系统的摆动动力学和轨道动力学的影响。哑铃模型下的电动力绳系摆动动力学方程存在不稳定的周期解,通过Floquet理论来衡量周期解的不稳定程度,从而研究各系统参数对摆动动力学的影响。建立了用春分点轨道元素的形式描述的电动力绳系轨道动力学方程,并以降轨时间来衡量电动力绳系的降轨效率,从而研究系统参数对轨道动力学的影响。运用算例对周期解迁移矩阵的特征值、降轨时间随各系统参数的变化关系进行了仿真,分别得出了各系统参数对系统摆动动力学和轨道动力学的影响。综合本文的仿真结果,并考虑实际发射及空间运行中的其它因素,对电动力绳系的设计和降轨策略提出了建议。 相似文献
549.
针对椭圆轨道卫星近/远地点的星下点对全球或特定纬度区域的访问问题,提出一种连续小推力下的对地覆盖控制策略。首先,推导了自然摄动对卫星拱线变化的影响,并探讨了进行小推力覆盖控制的必要性。然后,针对燃料消耗的优化问题,将控制方程展开成含傅里叶级数的形式,用以获得便于星上计算的解析形式的次优解,同时探讨了截取阶数与优化程度的关系。在进行拱线控制的同时,通过合理设置约束,对椭圆轨道的近地点高度进行保护,确保卫星安全运行。仿真结果表明,提出的方法能够以适当的燃料消耗代价实现椭圆轨道的近/远地点的全球覆盖控制或特定纬度区域的反复推扫,且控制力在可接受的范围内。 相似文献
550.
利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明:该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。 相似文献