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472.
基于运动嵌套网格的前飞旋翼绕流N-S方程数值计算 总被引:6,自引:3,他引:6
通过求解 Navier-Stokes方程数值模拟了直升机旋翼前飞非定常流场。为了模拟包括旋转、周期性变距和周期性挥舞的非定常运动,采用了一种能够快速完成重叠网格间流场信息交换的运动嵌套网格方法。空间上采用中心平均的有限体积法进行离散,时间方向应用含隐式子迭代的双时间法推进求解。为了验证程序的正确性,数值计算了一有升力悬停流场,旋翼桨叶表面压力分布的计算值与实验值吻合很好。 相似文献
473.
地球静止轨道成像式遥感卫星的光学成像相机在轨工作期间需要避免阳光的照射,针对现有滚动轴姿态机动算法存在规避开始时初始角速度过大的问题,提出一种改进的滚动轴机动太阳规避算法。该算法在规避开始与结束时,设计一定的规避角度余量,将建立机动初始状态的过程由达到规避角度的瞬间延伸到角度余量区间中,延长建立初始状态的时间,减小初始角速度。系统数学仿真和测试验证证明该算法简单可靠,在开始规避时,初始角速度由0.2(°)/s减小到0.014(°)/s,整个规避过程平稳,具有良好的工程应用价值。 相似文献
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475.
在研究IEEE1149.1标准和JTAG调试原理的基础上,以SPARC处理器内嵌调试体系结构为核心,设计实现一种JTAG仿真器.JTAG仿真器通过以太网和串口与上位机通信,利用FPGA发送JTAG协议时序完成用户调试任务.该系统设计可扩展性好,成本低,且JTAG数据发送速率可达到8Mbit/s、性价比高.经测试,该系统能稳定、可靠工作. 相似文献
476.
本文探究深度学习人工智能技术在飞行器气动外形预测中的应用。以激波装配法乘波体设计为背景,建立气动数据快速生成工具,使用拉丁超立方采样得到海量样本数据。使用深度残差神经网络构建气动外形参数到气动性能数据的代理模型,并与随机森林和双隐层神经网络等普通机器学习模型对比;同时将数据转换为图片,研究基于图片识别的深度学习模型搭建,省略飞行器外形的参数化表达。测试结果说明,深度残差网络作为数据代理模型的精度是随机森林和双隐层神经网络的3倍以上,而基于图片识别的代理模型精度提高有限。研究表明,深度残差网络在乘波体等易于生成大量数据的气动外形的性能预测中效果明显,为深度学习技术在气动外形设计中的应用奠定了基础。 相似文献
477.
在低速螺旋桨性能计算方面,涡格法是快速有效的方法。但是在计算表面压力分布时,传统的涡格法遇到了无法克服的困难。本文推导出在叶片表面布置分布涡强的方法,既保持了涡格法计算快的优点,又较好地计算出叶片表面压力分布。以此为基础,本文采用FW-H方程忽略四极子效应的时域解法,使用与气动计算相同的表面网格,快速解出了螺旋桨的远场声学特性,计算结果与实验结果符合程度较好。说明该一体化方法可以用于螺旋桨噪声机理分析和低噪声螺旋桨设计,从而为分析螺旋桨噪声机理和设计低噪声螺旋桨提供简便工具。 相似文献
478.
479.
进行了基于黏性伴随方法和Navier Stokes方程的跨声速机翼气动优化设计研究。分别推导了适用于三维跨声速机翼气动反设计和减阻设计的黏性伴随方程、边界条件和梯度求解表达式,并研究了伴随方程的数值求解方法。通过将网格生成、流场计算、黏性伴随方程数值求解、梯度求解和拟牛顿优化算法等几方面的有效结合,发展了一种跨声速机翼气动优化设计方法。为了提高计算效率,将多重网格方法应用到方程的数值求解中来加速收敛。跨声速机翼反设计和减阻设计算例验证了本文所发展的方法的正确性。采用本文的方法进行优化设计,一般通过20~30次迭代就能得到满意的结果。 相似文献
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为了满足航空领域对实时性的要求,作为CAN总线(Controller Area Network)的应用层扩展协议,CANaerospace协议在保留CAN总线已有物理层和数据链路层的基础上,应引入时间触发调度机制,并增加对系统冗余设计的支持。本文通过分析计算认为,CANaerospace协议具有带宽利用率较高、最大传输延迟可确定等性能特点。同时,经过与MIL-STD-1553B总线性能的分析比较后得知,CANaerospace协议可以在某些实时性应用场合替代1553B协议。 相似文献