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以铰接为主要对象,研究铰接的特点及其在飞机结构设计中的应用.介绍了铰接的原理及假设理想铰接的意义和方法,分别对飞机主起落架、机身中部地板梁、翼身整流罩拉杆设计中采用的典型铰接结构进行了力学模拟简化,分析了铰接对结构之间传力模式转化起到的作用和对结构刚度设计的影响.说明铰接可以使结构部件之间获得较好的柔性连接,避免关键结构承受有害载荷,在飞机结构中应对结构连接进行合理设计,以提高结构效率. 相似文献
在月球钻取采样器的设计中,软袋取心方式可获得细长的连续钻取样心,具有较高的取心率,并能够保证次表层月壤样品的层理信息.由于取心过程中月壤颗粒运动复杂,尚无系统的方法对软袋取心的取样量影响因素进行分析.剖析了软袋取心中月壤颗粒的流动情况,基于极限平衡理论构建了软袋取心力学模型.该模型以月壤和取心钻具之间以及各部分月壤之间的相互作用为力学边界条件,描述了月壤从取心钻具外进入取心软袋内的动力学过程.基于该模型提出了预测取心率数值计算方法,分析了钻进规程、月壤特性和钻具构型等因素对取心率的影响.利用HIT-LS1#模拟月壤和HIT-2型试验钻具开展了钻进取样试验,取心率的理论预测值与试验结果的平均误差小于5%. 相似文献
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近年来,随着人工智能的迅速发展,基于人工神经网络的卫星姿态控制系统故障预测方法得到了越来越多的重视。在反向传播(Back Propagation ,BP)神经网络中,权重和偏置是重要的可调节参数,与神经网络的预测性能密切相关。BP神经网络的初始权重和偏置为随机生成,设置不当容易导致网络在训练过程中陷入局部极值,进而影响预测性能。为了提高BP神经网络的预测性能,提出了一种将沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization ,SCSO)算法与BP神经网络相结合的预测方法。在训练过程中,首先通过SCSO 算法对BP神经网络权重和偏置进行预训练,在此基础上,利用精调后的BP神经网络对卫星姿态控制系统周期渐变故障数据的未来趋势进行预测。实验结果表明,与原始BP神经网络预测方法相比,SCSO-BP预测方法能够有效减小预测误差,具有更好的预测精度。 相似文献
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采用AMESim软件对氮气贮存压力为1.5×10 7 Pa、推力范围为mN级的压电驱动的氮气微推进系统进行建模。研究了氮气填充过程中氮气瓶、减压阀的压力和质量流量瞬态特性。分析了整合喷管的压电比例阀在开机过程中的瞬态工作特性。最后,研究了驱动电压对压电比例阀在开机过程中的阀芯位移和喷管推力瞬态值、阀芯运动和推力响应时间的影响规律。结果显示,当驱动电压为80 V时,阀芯的响应时间和稳定位移分别为 0.64 ms 和3.67 μm。开机后8 ms,喷管推力达到稳定值(0.588 mN)。压电比例阀阀芯的开启响应快速,且驱动电压与喷管推力之间存在良好的线性关系,说明推力可通过改变驱动电压进行mN级的线性调节。 相似文献
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航空发动机故障诊断中一个有挑战性的难题就是如何处理具有高维数、非线性化特点的故障数据,传统模式识别方法很难发现这类数据集的真实结构,导致故障诊断准确性不高。针对这一问题,将一种新兴的非线性维数约简技术——流形学习引入航空发动机振动故障诊断,提出基于监督流形学习理论的航空发动机特征提取与识别方法。该方法首先采用最近兴起的监督局部线性嵌入流形学习算法对蕴含在高维振动故障数据中不同故障的流形特征进行学习,映射到低维嵌入空间以实现故障的特征提取,在降维后的流形特征空间中构造分类器实现故障识别。利用航空发动机转子故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法显著提高了故障诊断性能,克服了传统的模式识别方法PCA和LDA的不足,并且在训练样本数为每类100的条件下,该方法的平均故障诊断正确率比PCA和LDA分别高出2.93%和7.20%。 相似文献
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