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甘才俊 《飞机设计参考资料》2006,(1):43-49
文章用基于伪压缩方法的有效不可压Navier-Stokes解算器,(该解算器可推广应用于非定常问题),以时间精度的方式对带扰流片的翼型绕流流场进行了数值模拟。对大多数计算而言,空间离散多采用三阶通量分裂格式,对得到的矩阵方程用点SGS松弛格式来求解。用单区和多区网格生成方法分别对流场进行了数值计算,并对得到的数值计算结果进行了比较。该程序由流过NACA 0012翼型的定常湍流进行了进一步验证,并且计算得到的表面压力系数与物理试验和其它数值计算的结果符合得很好。而且该程序还显示出很好的矢量化和并行化特点得到进一步证明。计算用基本翼型是先进的波音运输机预研翼型。其几何尺寸在网格生成时稍微有些改动。文章还研究了扰流片偏转角固定为60。。并研究了攻角对流场的影响。扰流片端部和翼型后缘非定常涡脱落过程也得到了很好的模拟,同时还显示了在不同时间步时的流型。在湍流模型的局限内,计算得到的平均量和物理试验结果符合得很好。 相似文献
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小型无人飞行器风场扰动自适应控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小型无人飞行器在执行任务时传感器测量精度低、受风场扰动影响大的问题,提出了一种利用矢量域与滑模控制相结合的复合控制方式,有效地实现了对小型无人飞行器的轨迹与航向的自适应跟踪。将复杂航迹分解为直线段与圆弧段分别构建矢量域,从而确定基于位置误差的航迹信息,并通过机载传感器获得状态和位置信息,利用滑模控制方法抑制风场扰动对小型无人飞行器的影响。试验结果表明,本文提出的控制算法能够保证阵风干扰情况下小型无人飞行器的航迹控制精度,同时具有良好的动态响应。 相似文献
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基于RBF网络的航空发动机 terminal滑模控制 总被引:2,自引:3,他引:2
针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改进的指数趋近律来削弱抖振.该控制器采用terminal滑模面,并且利用径向基函数神经网络在线实时补偿未知干扰和不确定项的影响.仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱了抖振. 相似文献
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传统人为因素失误分析技术(ATHEANA)由于缺乏系统化的分析方法,对不安全控制行为(UA)和迫使失误情景(EFC)的识别不充分,因此提出人为因素失误分析技术—系统理论过程分析(ATHEANA-STPA)混合方法对航空人为因素展开分析。基于人为因素失误预测技术(THERP)方法构建系统控制模型,识别UA和与其关联的致因因素;根据各类致因因素的关联性构建EFC,基于THERP 提供的基础人为误差数据对UA的触发概率进行评估;基于瓦解EFC 的思想制定风险管控措施,通过一起航空安全事故的分析应用验证ATHEANA-STPA 混合方法的有效性。结果表明:本文提出的ATHEANA-STPA 混合方法所形成的结论能够对风险管控起到更为具体的指导作用。 相似文献
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