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161.
为提高超磁致伸缩致动器(GMA)的设计效率,建立了GMA动力学模型和ANSYS有限元模型,对其轴向谐振频率进行了计算和模拟,并进行了GMA轴向谐振频率分析实验。通过实验数值和计算值及有限元分析结果的对比,动力学模型计算所得的GMA轴向谐振频率与实验值的误差小于5%, ANSYS分析所得的GMA轴向谐振频率与实验值的误差小于3%,验证了动力学模型和有限元模型的有效性。最后,通过ANSYS有限元分析了GMA各部件对其轴向谐振频率的影响,并提出利用有限元分析来提高GMA的结构刚度从而改善其轴向谐振频率的方法。 相似文献
162.
机动目标拦截末制导状态估计器的误差特性 总被引:1,自引:1,他引:1
针对大机动目标拦截问题,分析了末制导阶段目标机动条件下状态估计器的误差特性。首先将目标机动输入未知时的状态估计器模型表示为一随机线性混合系统,当混合系统的模式跳变事件满足可观测性条件时,模式决策过程可等效为真实模式的延迟;随后推导了模式决策延迟条件下估计误差的动态方程与传递函数,并得到了一定误差要求下模式决策延迟的上界与目标机动模式逗留时间的下界;最后通过空空导弹拦截高速战机的典型实例验证了该理论分析的正确性。研究结果为设计此类线性混合系统估计器提供了理论依据。 相似文献
163.
球形移动机器人具有结构紧凑、运动灵活等特点,在环境探测等应用领域具有独特优势。介绍了一种新型的、带有双摄像头的环境探测球形移动机器人BHQ-2的结构与运动原理,并对其运动控制问题进行了研究。由于该球形机器人属于非完整约束系统,其不存在位置级的运动学逆解,因此从速度级上讨论了它的运动控制问题。基于旋量理论推导了该球形移动机器人的速度雅可比矩阵,采用广义逆的解法求得了它的速度逆解,并采用可控性李代数证明了BHQ-2球形移动机器人系统是满秩的,因此该机器人系统是完全非完整的并且是可控的。基于运动学速度逆解对BHQ-2球形移动机器人进行了直线和圆形运动轨迹的仿真和实验,仿真和实验结果验证了该球形机器人的可控性及速度逆解的正确性。 相似文献
164.
针对一种以煤油为燃料的驻涡燃烧室,在前期研究的基础上对其前体油气匹配进行几种结构改变,探讨驻涡燃烧室头部油气匹配及后体气量变化时对其点火熄火的影响。对仅采用凹腔供油的驻涡燃烧室的贫油点火及贫油熄火特性进行了试验研究表明,随后体气量增加,总的贫油点火油气比先下降后上升,绝大部分工况下,总的贫油点火油气比在0.04以下;贫熄总油气随主流气量的减小先增大后减小;各个方案熄火总油气比都在0.004以下;凹腔前体进气温度的提高有利于驻涡燃烧室的点火熄火性能。 相似文献
165.
为了获得平衡的横纵向性能,二代定向合金Dz6的热处理工艺包括预处理、固溶和三级时效.1120℃的高温时效处理提高了DZ6合金的纵、横向持久寿命;同时,1120℃时效后的缓冷处理,使横向870℃/448MPa持久寿命由未经缓冷处理的36h增加至244h,延伸率由0.6%提高至4.5%;中温870℃/16h时效处理使合金纵向760℃/780MPa持久寿命比900℃/4h时效处理时提高一倍.热处理后γ'呈规则立方状,合金的晶界由γ'和析出的块状MC组成.以高温时效结合缓冷处理为特点的热处理制度,不但使DZ6合金的纵向持久寿命比铸态时提高一倍,而且还获得了良好的横向性能. 相似文献
166.
167.
基于动力学仿真技术的TC4整体叶轮铣削参数优化 总被引:2,自引:1,他引:2
针对某航空发动机TC4整体叶轮在数控加工过程中存在颤振、加工效率低及因加工变形而导致局部超差等问题,提出了相应的铣削参数优化解决方案。在进行切削力系数辨识试验获取TC4材料的切削力系数及锤击试验获取加工系统动力学特性参数的基础上,通过综合使用自行开发的铣削加工动力学仿真软件SimuCut和国外的CutPro软件进行动力学仿真与优化,获得了优化的切削参数。使用优化的切削参数进行加工,有效地消除了颤振和因加工变形引起的局部超差,提高了加工效率。 相似文献
168.
发动机短舱内外流场与结构温度场耦合计算 总被引:3,自引:0,他引:3
采用CFX软件,利用SST k-ω湍流模型,同时引入了辐射模型考虑热辐射的影响.采用CFX的共轭传热方法,在流体域求解N-S方程,固体域求解热传导方程,然后在流固耦合交界处交换数据,实现了流场与结构温度场的耦合数值分析.为了验证此方法的正确性,对文献中轴对称喷管进行了数值模拟,所得喷管壁温与试验数据吻合良好;另外进行了高超声速钝体流场与结构温度场的耦合计算,计算所得激波位置与试验结果一致,固壁非定常温度场分布与文献结果吻合.在此基础上,进行了航空发动机短舱内外流场与结构温度场耦合的数值研究,并得出了几个短舱外表面蒙皮冷却的可行性措施,为飞行器红外隐身设计提供参考. 相似文献
169.
170.
研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。 相似文献