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581.
磁雷诺数(Rm)是影响磁场重联的重要因素. 真实的物理环境中Rm往往很高, 例如, 在行星际空间和太阳日冕中Rm通常大于104量级. 高Rm条件下的磁重联表现出很多异常特性, 然而高Rm条件下的磁场重联数值模拟需要很高的时空分辨率, 否则很难分辨出重联过程中形成的薄电流片. 本文基于自适应软件包PARAMESH将并行自适应网格技术引入磁场重联数值模拟, 建立了一个2.5维自适应磁场重联MHD模式, 研究高磁雷诺数条件下重联的动态演化过程, 进而将不同磁雷诺数的参数进行对比研究. 结果表明, 该模式可以自动捕捉到磁场重联产生的奇性电流片, 高磁雷诺数条件下产生的慢激波结构可提供一种快速磁能释放机制. 相似文献
582.
583.
584.
脉振的径向电磁力作为激励源作用于12/8极单绕组宽转子齿无轴承开关磁阻电机(Bearingless switched reluctance motor with wider rotor teeth,BSRMWR)的定子齿面并传送至定子轭部及机壳,会引发较大的振动噪声,阻碍其推广应用。针对这一问题,本文从本体结构的角度入手对电机壳体进行优化改进。采用三维多物理场有限元模型,建立了BSRMWR电磁-结构-振动-声场耦合模型。通过对BSRMWR电磁场进行瞬态分析,得到径向电磁力。将模态应变能方法应用于BSRMWR的壳体得到电机外壳结构有较大的应变能,说明电机壳体结构的薄弱。基于此,通过形貌优化的方法对电机的壳体结构进行优化。结果表明,采用形貌优化后机壳结构的BSRMWR,其振动和噪声均有显著改善。 相似文献
585.
舰载机壁板剪切后屈曲承载能力预测与试验验证 总被引:1,自引:1,他引:0
舰载机着舰撞击对机翼盒段产生巨大的扭矩,蒙皮以剪切形式承受扭矩,这是机翼壁板的重要设计工况。为准确预测加筋壁板剪切后屈曲承载能力,采用MSC.NASTRAN软件MRIKS弧长法,将线性屈曲分析的一致模态缺陷位移作为扰动引入后屈曲分析。考虑材料和几何双重非线性,对整体加筋壁板剪切试验件的后屈曲破坏过程进行模拟、对承载能力进行预测。根据剪切试验结果,进行对比分析。结果表明:有限元模拟的加筋板初始屈曲发生在蒙皮上,长桁足够大的相对刚度使得长桁与蒙皮连接线上出现屈曲节点,随着载荷增大,加筋壁板整体"坍塌",与试验现象一致。有限元分析(FEA)得到的初始屈曲载荷与试验结果的误差为1.25%,预测的极限承载载荷与试验破坏载荷的误差为2.4%。表明引入缺陷后的MSC.NASTRAN弧长法非线性后屈曲计算能够准确预测加筋壁板剪切后屈曲承载能力,为加筋壁板剪切试验和强度设计提供了分析方法。 相似文献
586.
风洞试验中模型迎角的精准测量是降低阻力系数误差的重要途径之一,为此,提出了基于单应性矩阵的模型迎角单目视频测量方法。该方法通过两个单应性矩阵,获取试验过程中相机实时位姿和标记点物方空间位置坐标,应用坐标旋转关系,完成试验模型的迎角测量。数值仿真试验结果表明:迎角测量误差与待测标记点到风洞壁板间的距离偏差近似为线性关系,因此,当标记点不满足共面条件时,可根据该特点进行测量误差修正。静态标定和风洞迎角测量试验结果表明:修正系统误差后,迎角实测数据的测量准度在0.01°以内,精度不超过0.012°。本文方法易于实施,工程实用价值强。 相似文献
587.
基于中性层偏移的Z型材滚弯成形回弹预测 总被引:1,自引:1,他引:0
以提高大截面Z型材四轴滚弯成形精度为目的,通过综合考虑材料属性、几何特征和成形半径等因素对回弹的影响,建立了引入中性层偏移的大截面Z型材弯曲回弹解析模型,研究了7075-O和7475-O铝合金Z型材在不同滚弯成形半径下的回弹规律,并进行滚弯成形实验验证。结果表明,与忽略中性层偏移影响的型材回弹预测经验模型相比,基于中性层偏移的回弹预测模型能够准确预测大截面Z型材的回弹量,在相同的曲率半径下,预测回弹变形的最大相对误差从11.681%减小到3.347%。 相似文献
588.
电气化飞机电力系统智能化设计研究综述 总被引:3,自引:2,他引:1
能源危机和环境问题推动了绿色航空的发展,飞机电气化是绿色航空的主要实现手段,已经成为航空技术发展的重要方向。本文介绍了飞机电气化的发展历程,阐述了电气化飞机电力系统的关键技术及其研究现状,分析了先进飞机电力系统设计的关键技术,指出了飞机电力系统综合化、智能化的发展特点。在分析飞机电力系统设计存在的问题的基础上,文章初步提出了电气化飞机电力系统智能化设计平台的理论框架、功能和特点,分析了支撑电力系统智能化设计平台的关键技术,指出了航空智能化设计的研究方向。 相似文献
589.
基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献
590.