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41.
为了能够提高钛合金薄壁筒的加工效率,利用热等静压工艺制备了两个具有不同结构的Ti-6Al-4V薄壁筒,研究了夹具、填充泥浆和筒结构对Ti-6Al-4V薄壁筒的外圆表面粗糙度和精度的影响。结果显示,Ti-6Al-4V热等静压薄壁筒经过切削加工能够达到精度要求,填充泥浆降低了弹性回弹,提高了薄壁筒外圆精度;筒结构的内圆环和粗大端能够提高刚度,有效降低了外圆表面粗糙度值;夹具尺寸误差对圆度和同轴度影响较大,较大的尺寸误差显著降低了筒的外圆精度。 相似文献
42.
针对变截面结构产品,提出了一种变截面搭接结构搅拌摩擦焊接方法,通过加装辅助板将整条焊缝焊接方向上补偿为等厚度。焊接采用一次定位焊接+二次定位焊接+正式焊接的工艺方式,一次定位焊为预定位,二次定位焊保证辅助板与试片主体结构之间形成有效连接,正式焊保证形成完整的焊缝。焊缝表面成形良好,超声相控阵检测无超标缺陷。通过对力学性能的分析,变截面搭接结构处焊缝与非搭接处焊缝和常规对接焊缝的力学性能基本相同,平均抗拉强度均达到母材的70%以上,平均延伸率均在5.8%以上。变截面搭接焊缝焊核处晶粒形态为细小的等轴晶,靠近轴肩影响区部分的晶粒尺寸大于靠近焊缝根部的晶粒尺寸,受再结晶影响,焊缝两侧热机影响区处辅助板搭接界面消失。 相似文献
43.
44.
表贴式永磁同步电机直接转矩控制变幅值预测控制研究 总被引:2,自引:3,他引:2
基于以电压矢量幅值为变量的表贴式永磁同步电机(SPMSM)磁链和转矩方程,采用预测控制计算得出施加不同电压矢量幅值的下一时刻磁链和转矩值,选择使磁链和转矩误差目标函数最小的电压矢量幅值作为最优值,从而确定下一时刻施加的电压矢量。仿真结果表明:在电压矢量变幅值预测下,SPMSM直接转矩控制(DTC)系统运行良好,定子磁链轨迹为理想圆,磁链和转矩均符合控制要求,转速跟踪良好,定子电流波形正弦。预测控制需要从备选电压矢量幅值集合中选择最优幅值。理论上,备选电压矢量幅值个数越多,系统优化效果越好,但也带来更大的计算负担。研究了9种等分电压矢量情况下变幅值预测控制系统的控制效果。根据控制效果和计算负担,提出变幅值预测控制将电压矢量幅值三等分较为理想。 相似文献
45.
表贴式永磁同步电机直接转矩控制变角度预测控制 总被引:3,自引:2,他引:3
基于以电压矢量相角为变量的表贴式永磁同步电机(SPMSM)磁链和转矩方程,采用预测控制计算得出施加不同电压矢量相角的下一时刻磁链和转矩值,选择使磁链和转矩误差目标函数最小的电压矢量相角作为最优值,从而确定下一时刻施加的电压矢量。仿真结果表明:在电压矢量变角度预测下,SPMSM直接转矩控制系统运行良好,定子磁链轨迹为理想圆,磁链和转矩均符合控制要求,转速跟踪良好,定子电流波形为正弦。研究了不同等分电压矢量相角选择区域方式下变角度预测控制系统的控制效果。综合考虑控制效果和计算负担,变角度预测控制下将相角选择区域四等分比较理想。 相似文献
46.
为更好地开展深空无线电干涉测量试验,基于DiFX(Distributed FX,分布式FX型相关处理)、SPICE(Spacecraft Planet Instrument Camera-matrix Events,航天器行星仪器照相机矩阵事件)、HOPS(Haystack Observatory Postprocessing System,Haystack克天文台后处理系统)及AIPS(Astronomical Image Processing System,天文图像处理系统)等开源软件,搭建了一套可用于深空探测器信号相关处理的无线电干涉测量数据处理系统。首先介绍了该系统的整体架构及组成,然后介绍了系统各组成模块的功能及工作原理,最后利用该系统对嫦娥三号着陆器开展了观测试验,并对观测数据进行了处理。试验结果表明,该系统能成功实现深空航天器信号的相关处理、条纹拟合,以及时延解算等功能,有望为我国嫦娥五号任务及火星探测任务数据处理提供支持。 相似文献
47.
48.
49.
针对带有中央翼盒的某型飞机的机身,数值研究了不同入水速度、姿态角和尾翘角对入水过程中机身压强和冲击力的影响规律。数值模拟中,控制方程选为非定常可压缩流动的雷诺时均Navier-tokes方程(RANS)和实现的k-ε模型,使用体积分数(VOF)方法捕捉水气交界面的变化,采用整体动网格技术来模拟机身相对于水面的运动。结果分析表明:机身入水过程中压强峰值首先出现在喷溅根部,随后转移至机身底部;入水初期机身冲击力系数迅速增大,而后略有回落,入水后期由于中央翼盒冲击水面会导致冲击力系数再次迅速增大,而后小幅震荡。速度越大、姿态角越大、尾翘角越小,机身冲击力系数越小。 相似文献
50.
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