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211.
A number of studies have found that abnormal changes of dynamic derivatives occurred at very low reduced frequencies, but its inducement mechanism is not very clear. This paper has researched the abnormal changes and analyzed the influence on some parameters by solving the unsteady flow around forced oscillation airfoils based on Navier-Stokes equations. Results indicate that when the reduced frequency approaches to zero, the dynamic derivatives obtained by the numerical method will diverge. We have also proven it in theory that this phenomenon is not physical but completely caused by numerical singularity. Furthermore, the abnormal phenomenon can be effectively mitigated by using the time spectral method to solve the aerodynamic forces and the integral method to obtain the dynamic derivatives. When the reduced frequency is in the range of 0.001–0.01, the dynamic derivative maintains nearly unchanged for the whole speed region. This study can provide a reference for the reasonable choice of the reduced frequency in calculations and experiments of dynamic derivatives. 相似文献
212.
从细观力学角度分析并建立了纤维增韧陶瓷基复合材料从制备温度冷却到室温过程中产生的残余热应力与复合材料的比例极限应力的关系模型。该模型表明,减少复合材料的残余热应力或提高复合材料的纤维与基体的模量比,均可提高复合材料的比例极限应力。通过单调拉伸实验测试了先驱体浸渍裂解法(PIP)制备的2D SiC/SiC复合材料的比例极限应力,并采用文中建立的比例极限应力与残余热应力关系模型,计算出复合材料SiC基体的残余热应力为-19.5 MPa。分析表明,该结果是合理的。此外,引用了公开文献报道的5种复合材料体系数据,用于验证文中所建立的比例极限应力与残余热应力关系模型的适应性和可靠性,计算结果与实验结果最大误差为18.6%,表明该模型具有较好的适应性和可靠性,可为纤维增韧陶瓷基复合材料的研究提供新思路。 相似文献
213.
214.
文章采用舰船RCS频域起伏序列的均值、标准差为识别特征向量,利用提出的基于样本密度的自适应径向基网络,进行舰船分类识别研究。自适应径向基网络采用改进的自适应PSO方法估计样本密度最优邻域半径,实现径向基网络中心的自适应选择。改进的自适应PSO方法采用能反映样本聚类特点的BWP指标为适应度评价函数,采用快慢结合的高斯自适应惯性权重调节策略,提高了最优样本密度邻域半径的搜索速度和精度。实验结果表明,自适应径向基网络能自适应获得径向基网络最优识别率对应的RBF中心及其位置分布,减少了对建模人员经验的依赖,提高了反舰导弹对舰船类型的识别分类能力。 相似文献
215.
216.
张良桥 《西安航空技术高等专科学校学报》2014,(4):24-29
选择经济先发居民为研究对象,通过构建半参数及分位数回归模型,系统研究绝对收入、相对收入、期望收入等变量对幸福感的影响,我们发现:绝对收入对幸福感有显著的正相关关系;相对收入对高学历者影响不显著,但对低学历者影响显著;绝对收入对幸福感越低者的影响越显著;相对收入对中低幸福感群体影响显著,每周工作时间对低幸福感群体影响显著且强度大,但对高幸福感群体的影响力在降低。 相似文献
217.
218.
可拓模式识别算法是根据各个关联度的对比来识别最终的模式,其中经典域区间的确定有着重要的作用。传统的经典域确定方法是基于数理统计学的,不适用于小样本数据,数据不完全以及数据分布未知等复杂情况。引入Bootstrap算法,并和传统的方法对比,更精确地确定了经典域区间。 相似文献
219.
Long departure-taxi-out time leads to significant airport surface congestion, fuel-burn costs, and excessive emissions of greenhouse gases. To reduce these undesirable effects, a Predicted taxi-out time-based Dynamic Pushback Control(PDPC) method is proposed. The implementation of this method requires two steps: first, the taxi-out times for aircraft are predicted by the leastsquares support-vector regression approach of which the parameters are optimized by an introduced improved Firefly algorithm. Then, a dynamic pushback control model equipped with a linear gate-hold penalty function is built, along with a proposed iterative taxiway queue-threshold optimization algorithm for solving the model. A case study with data obtained from Beijing International airport(PEK) is presented. The taxi-out time prediction model achieves predictive accuracy within 3 min and 5 min by 84.71% and 95.66%, respectively. The results of the proposed pushback method show that total operation cost and fuel-burn cost achieve a 14.0% and 21.1%reduction, respectively, as compared to the traditional K-control policy.(3) From the perspective of implementation, using PDPC policy can significantly reduce the queue length in taxiway and taxi-out time. The total operation cost and fuel-burn cost can be curtailed by 37.2% and 52.1%,respectively, as compared to the non-enforcement of any pushback control mechanism. These results show that the proposed pushback control model can reduce fuel-burn costs and airport surface congestion effectively. 相似文献
220.