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为了避免涡轮叶片叶根倒角低周疲劳开裂故障的发生,需借助叶根倒角特征模拟件对叶根低周疲劳强度进行考核。基于几何等效相似和载荷工况等效原则,设计了一种真实叶根倒角的特征模拟件。特征模拟件的榫头/叶身沿着周向投影宽度比例、缘板外侧与榫头外侧距离、缘板厚度、倒角半径等重要几何参数均与真实叶片一致。基于线弹性本构,采用Abaqus软件计算了特征模拟件在等效载荷工况下的应力分布。计算结果表明,特征模拟件的最大应力为187.6 MPa,出现在凸台过渡区倒角处,最危险点第一主应力方向为l1=0.1141、m1=0.9873、n1=-0.1103,均与真实叶片对应部位的应力情况吻合,说明该叶根倒角特征模拟件设计合理,可用于考核真实涡轮叶片倒角的低周疲劳强度。 相似文献
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针对某涡轴发动机的涡轮叶片,建立了考虑应力松弛的蠕变-疲劳寿命分析方法。通过在黏塑性理论框架内耦合蠕变损伤,对某高温合金的非线性蠕变变形进行了数值模拟。结果表明:基于对某涡轮叶片的弹塑性-蠕变分析研究,明确了叶片上前缘和尾缘等关键部位的蠕变损伤及其演化规律,也为确定叶片上的局部危险点提供了一种方法。该模型针对弹塑性应力应变曲线计算误差小于5%,而针对蠕变曲线的模拟精度则处于材料蠕变变形固有属性分散范围内。借助于线性损伤累积寿命理论,分析得到了某涡轮叶片尾缘孔局部考虑了应力松弛的蠕变-疲劳寿命,从而为叶片寿命评价提供了更为合理、工程化应用更好的方法。 相似文献
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发展了一种考虑微观组织的选区激光熔化(SLM)钛合金TC4小裂纹扩展数值模拟方法。基于SLM TC4的微观组织观测结果,利用Voronoi算法并通过晶体取向筛选,实现了微观组织建模。在此基础上,采用扩展有限元法建立了SLM TC4材料小裂纹扩展行为模拟方法,探究沉积方向以及晶粒尺寸、晶体取向等微观组织对小裂纹扩展速率的影响规律。结果表明:沉积方向影响材料的裂纹扩展抗力,沉积方向与裂纹扩展方向平行时,材料抵抗疲劳小裂纹扩展的性能相对更好。晶粒尺寸影响小裂纹扩展速率,晶粒尺寸越大,小裂纹扩展速率越快。晶体取向影响速率的波动性,不同晶体取向材料的小裂纹扩展速率上下界有明显差异。 相似文献
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提出了一种基于LSTM (Long Short Time Memory)模型的飞行历史数据挖掘模型的构建方法,此模型可以将飞行数据中有价值的目标数据自动提取出来。首先,通过滑动窗口法获得待检测数据;然后,将预先做好的训练样本数据输入到所构造的LSTM模型中进行训练,得到数据挖掘模型;最后,将待检测数据导入到训练好的LSTM模型中进行模式识别,将目标数据片段挖掘出来。结果表明,基于LSTM模型的飞行数据挖掘模型构建方法通用化程度高,可用于挖掘不同类型的目标数据,且识别率高,具有很高的工程应用价值。 相似文献
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模拟载人探月中航天员空间辐射风险评估 总被引:1,自引:0,他引:1
空间辐射是长期载人航天飞行任务中影响航天员健康的重要风险因素。为了探求载人探月过程中对空间辐射的合理防护方式,文章借助空间辐射场模型对"嫦娥三号"飞行任务在不同质量厚度材料屏蔽下的舱内空间辐射环境进行了仿真计算,并确定了航天员各器官接受的空间辐射剂量、剂量当量以及有效剂量等辐射防护量以进行辐射风险评估。结果表明,随着屏蔽厚度的增加,航天员的各组织或器官的吸收剂量和剂量当量以及有效剂量均明显降低;采用质量屏蔽的方法对低于100 Me V的质子具有很好的防护效果,但对高能质子或重离子的防护效果不明显。计算和分析显示,载人探月过程中,只要采取适当的防护措施,航天员的空间辐射风险是可控的。 相似文献
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随着工业化、城镇化的不断发展,造成大量农民失去土地,这一后果所带来的社会问题成为广泛关注的焦点。廊坊市在城镇化进程不断加快的步伐中,征用的土地面积也在逐年增加,如何有效的解决失地后农民的社会保障问题,建立和完善失地农民相关社会保障制度一直是廊坊各界广泛关注的问题。本文就这一问题展开研究,进而提出构建其保障体系维护失地农民的切身利益和长远保障的相关建议。 相似文献
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米新英 《华北航天工业学院学报》2011,(3):3-4
本文对国内企业现有的商品报价系统的现状进行了分析,并且对现有的商品报价系统进行研究和改进,阐述了基于Web的通用商品报价系统的系统构架及主要功能。 相似文献
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米盈盈 《西安航空技术高等专科学校学报》2014,(4):51-53
随着全球化飞速发展,海内外服装贸易竞争日益激烈,服装品牌的译名日益显示出其重要性。以服装类品牌为研究对象,旨在探讨目的论下的服装品牌的翻译策略。目的论认为,目的原则是翻译中的首要原则。经分析发现,为使译名达到传达信息、传递美感或呼唤消费的目的,译者在翻译时应灵活运用音译、直译、意译、音意译几种译法,创造出达意传神、刺激消费的译名。 相似文献
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针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。 相似文献