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181.
182.
无人机碰撞民用飞机关键部位损伤程度的研究是民航领域关注的新型热点问题。本文首次提出采用 火箭橇试验评估无人机碰撞民用飞机的安全性。通过对碰撞速度、碰撞位置、无人机姿态、参数测量等进行研 究,设计碰撞技术方案,论述火箭橇的设计、弹道控制设计、强度校核和测试方案,并进行试验验证和仿真计算。 结果表明:本文设计的火箭橇碰撞试验方案是可行的,实现了单一弹道上的连续多点碰撞及多视角、全覆盖、高 稳定的全过程记录;可为后续开展同类碰撞试验提供必要的技术参考,所开展的多发次碰撞试验也为无人机碰 撞民用飞机的安全性评估提供了有效的试验数据。 相似文献
183.
直升机旋翼桨叶剖面结构设计是研究旋翼动力学设计的基础。提出一种联合拓扑优化和形状优化的 两级优化设计方法,可用于桨叶剖面结构的设计。第一级优化以变密度法(SIMP)作为拓扑优化的材料插值方 法,以桨叶体积最小化为设计目标,约束桨叶节点位移和应力,建立桨叶的拓扑优化求解模型;第二级优化以重 构的桨叶模型为基础开展形状优化,降低局部应力集中以及找到合理的边界节点位置。对优化后的模型进行 有限元分析,结果表明:通过拓扑优化和形状优化的两级优化,能够得到满足强度和稳定性要求的结构布局,为 桨叶结构设计提供指导方案。 相似文献
184.
随着技术的发展及战场环境的日益复杂化,拦截机动目标的需求越来越大。然而传统制导律在拦截机动目标时存在制导精度差、末端过载突变的问题,故提出了一种基于分数阶微积分理论的最优导引律。首先,介绍了分数阶微积分的定义、性质及其数字实现方法;然后,分析了弹目相对运动关系,通过分数阶变阶次建模和最优控制理论推导出了分数阶导引律;最后,仿真结果表明:与传统比例导引法相比,所设计的分数阶最优导引律能够保持比例导引法良好的追踪性能且拦截时间能够缩短2s,末端过载值趋近于0。该方法解决了传统比例导引法在末端由视线角速率发散而导致的末端过载突变问题。 相似文献
185.
186.
卷积神经网络庞大的权重参数和复杂的网络层结构,使其计算复杂度过高,所需的计算资源和存储资源也随着网络层数的增加而快速增长,难以在资源和功耗有严苛要求的机载嵌入式计算系统中部署,制约了机载嵌入式计算系统朝着高智能化发展。针对资源受限的机载嵌入式计算系统对超轻量化智能计算的需求,提出一套全流程的卷积神经网络模型优化加速方法,在对算法模型进行超轻量化处理后,通过组合加速算子搭建卷积神经网络加速器,并基于FPGA开展网络模型推理过程的功能验证。结果证明:本文搭建的加速器能够显著降低硬件资源占用率,获得良好的算法加速比,对机载嵌入式智能计算系统设计具有重要意义。 相似文献
187.
复合材料在桨叶上广泛应用的同时使桨叶的受力、刚度特性比传统的桨叶更为复杂。为了降低桨叶工作时动应力和旋翼的振动水平,有必要对旋翼桨叶进行动力学特性分析。对旋翼总体参数及桨叶气动参数进行设计,采用CFD 方法对旋翼悬停状态进行气动特性分析,将桨叶三维非线性弹性模型分解为二维线性剖面模型和一维非线性梁模型进行动力学特性分析。结果表明:该旋翼能够成功拉起230 kg 级无人直升机,悬停效率大于0.65,工作转速下桨叶的固有频率与8 阶以下的气动激振力频率保持一定的范围,避开了转速共振区,满足桨叶动力学设计要求。 相似文献
188.
降低声爆水平是下一代超声速运输机研制需要解决的关键问题之一。低声爆优化通常使飞行器布局向着机翼后掠角增大、机翼沿机身方向分布范围增大的趋势发展,给飞行器的配平和低速特性带来不利影响。以某超声速客机基本构型为研究对象,建立基于类别/形状函数的翼身组合体参数化建模方法;基于超声速线化理论分析外形几何参数对声爆水平的影响。在此基础上,分别针对机身轮廓、机翼平面形状以及扭转角分布对该构型进行低声爆优化和俯仰力矩特性优化,并采用CFD 方法对优化结果进行校核。结果表明:与基准构型相比,在不显著增加俯仰力矩的基础上,优化构型的阻力降低了19 cts,近场过压显著降低,地面声爆响度降低5.1 PLdB。 相似文献
189.
随着飞机系统日益高度综合复杂和自动化水平逐渐提高,飞行员在应对失效或应急情况时往往准备不足,纠正动作可能是不正确、不及时或不完整的,因此系统安全性评估中迫切需要考虑飞行机组人为因素问题。通过分析CCAR25.1309(b)和(c)条款的要求和飞行机组对失效的处理过程,基于功能危险性评估中的失效状态,提出人为因素需求的捕获方法和人为因素分析方法;通过在型号中应用这些方法,从失效状态向告警和程序的角度实现安全性正向设计,建立安全性评估中飞行机组人为因素的完整适航符合性证据链。结果表明:本文提出的方法可有效表明对CCAR25.1309(b)和(c)条款中人为因素相关的适航符合性。 相似文献
190.
飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析(Fast ICA)盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数(LE)方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。 相似文献