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101.
分析已有证书路径构造方案,借鉴桥CA体系结构的构建思想,参考电话系统分区模式,提出了类桥CA体系结构.针对类桥CA体系结构特点,在证书路径构造中引入关系矩阵和证书路径库技术,使得构造的部分证书路径能够得到重用,优化现有证书路径构造策略.该方法具有可扩展性,能够很好的适应PKI体系发展的要求. 相似文献
102.
304不锈钢小冲孔蠕变试验与损伤数值模拟研究 总被引:4,自引:0,他引:4
对304不锈钢进行了恒定温度下多种载荷的小冲孔蠕变试验,在此基础上建立了304不锈钢小冲孔蠕变试样的有限元模型。应用改进的K-R蠕变损伤本构方程,分析了在650℃、恒载荷条件下的试样中心挠度、应变等随时间的变化规律以及试样蠕变损伤与位置的关系。结果表明,试验与数值模拟结果基本一致,试样中心蠕变曲线都具有明显的三个阶段,与单轴试验的应变曲线十分相似。整个试样在中心损伤比较严重,呈现明显局部化特征。试样的失效首先在下表面,距试样中心约1/10处,这与试验观察到的试样颈缩部位完全一致。 相似文献
103.
三通管复合胀形过程模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了三通管复合胀形的三维弹塑性有限元模型,研究了三通管液压复合胀形中,反压大小、加载路径以及加载时间等对胀形成形的影响。 相似文献
104.
飞机发动机耐久性和可靠性问题的特征之一是具有综合性和多重性。为提高飞机发动机的耐久性和可靠性,降低成本和降低故障率,应在设计阶段和加工制造阶段保证其固有耐久性和可靠性;通过大量的零部件试验、地面整机试验以及飞行试验来验证其耐久性和可靠性;在使用及维护过程中,保持其固有耐久性和可靠性。 相似文献
105.
106.
为了研究带外涵加力脉冲爆震燃烧室(Pulse detonation combustor,PDC)的分开排气涡扇发动机性能,建立了其性能模型。利用该模型对带PDC外涵加力原理性试验模型的性能进行了评估,同时选取涡扇发动机对该发动机采用PDC外涵加力后的部件特性及整机性能进行研究,并比较了等燃油流量下外涵道装有PDC和传统等压燃烧室的发动机性能。理论计算结果和实验值对比表明,加装合适的喷管结构能够大大提高该原理性试验模型的推力性能。算例的计算结果显示:随着PDC工作频率的提高,发动机总推力增加,耗油率增大;在同一工作频率下,PDC平均增压比、平均出口温度和发动机总推力在当量比1.1左右达到最大值,发动机总耗油率随着当量比的增大而增加;当PDC工作频率超过50Hz时,外涵道装有PDC的发动机总推力大于外涵道装有传统等压燃烧室的发动机推力,且耗油率要小。 相似文献
107.
采用标准k-ω SST湍流模型数值计算方法,针对二元高超声速倒置进气道激波与附面层严重的干扰现象,采用分流楔抑制激波与附面层干扰方法,对有无分流楔的进气道性能及流动机理特征进行了详细的研究。结果表明:采用分流楔的流动控制方法,有效抑制了激波/附面层产生的分离包对进气道内流动的干扰;提高倒置进气道的气动性能,进气道的总压恢复系数和流量捕获系数均有提高,计算模型的壁面总阻力系数得到一定程度的减小。数值计算结果表明,在分流楔尾迹中强剪切流动在一定程度上缓解了激波与附面层干扰的强度;在分流楔后缘存在稳定的横向涡,由于气流进入尾迹驻涡是来自附面层外的总压较高的高能流体,提高了附面层的抗逆压能力;由于尾迹驻涡的存在使得分离涡没有向弹体周向扩散,减小了阻力。该方法实现了对高超声速倒置进气道激波/附面层干扰的抑制,揭示了其抑制的机理。 相似文献
108.
基于磁流体控制的高超声速进气道黏性效应 总被引:1,自引:0,他引:1
建立引入电磁源项的二维低磁雷诺数磁流体动力学(MHD)方程组,对高超声速二维前体/进气道黏性流场进行了数值模拟.在给出了进气道高于设计马赫数的非设计工况下黏性流场的基本特征基础上,进一步分析了施加MHD控制对进气道黏性效应的影响.结果表明:施加MHD控制可以有效抑制非设计工况下内进气道表面的附面层分离,改善上壁面的热状况,平衡上、下壁面之间的热负担;黏性作用下,进气道流场及性能参数随磁感强度的变化规律与无黏模型计算结果存在较大差别,对磁流体控制的高超声速进气道研究不可忽略黏性的影响. 相似文献
109.
为了提高小型涡喷发动机的综合性能,用全三维气动设计方法对其压气机和涡轮进行了重新设计,使压气机和涡轮的性能得到较大幅度的改善.压气机的增压比、绝热效率和空气流量分别提高15.1%,3.8%,3.9%,气动稳定性边界向左上方大幅度扩大.三级轴流压气机的级平均增压比从原来的1.56提高到1.64,涡轮的绝热效率提高了1.5%.发动机整机性能试验表明,在最大转速下发动机的最大推力增加幅度达16.58%,燃油消耗率最大降低幅度达21%. 相似文献
110.
为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法.首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值.对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型. 相似文献