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711.
为满足新一代高机动飞机气动性能评估、控制系统精确设计与高机动作战指标实现的需求,模型高速风洞大迎角俯仰动态特性探索及其试验数据精度的确定势在必行,且具有十分重要的工程意义。选取70°三角翼模型、SDM和Su-27飞机模型,在FL-24风洞的大振幅俯仰动态试验技术平台上对动态气动特性与试验数据精度进行了研究,获取了70°三角翼模型、SDM和Su-27飞机模型动态气动特性与重复性试验结果。研究结果表明:试验条件下,3种模型的动态数据精度较高,基本达到了高速风洞大迎角常规测力试验数据的精度水平。 相似文献
712.
一种复杂空间飞网系统参数优化设计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
由轻质软绳索编织而成的空间飞网是为非合作目标捕获而提出的空间系统概念,在空间碎片和废弃航天器处理方面具有很大的应用潜力。从平台抛射出后,飞网在空间形成不稳定的网形,且网形变化规律受初始参数设计的影响较大。针对空间飞网系统设计与试验中系统参数匹配问题,本文提出以容错值作为飞网展开性能的定量描述,从捕获任务的层面,建立面向捕获容错的空间飞网系统参数优化数学模型;以抓捕固定距离、确定大小的目标任务为算例,联合Isight优化平台与ANSYS/LS-Dyna求解,得到飞网系统最优参数匹配,算例仿真结果表明结果的适用性;最后,利用试验设计和极差分析方法验证最优点的稳定性。研究的模型与方法为开展空间飞网系统地面及空间试验等工程应用提供理论依据。 相似文献
713.
随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的导弹部件寿命预测 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解决某型导弹部件的贮存寿命预测问题,提出了一种随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的寿命预测方法。针对产品存在退化失效与突发失效两种失效模式,利用Wiener、Gamma及Inverse Gaussian等随机过程模型拟合各性能参数的退化数据,并采用Copula函数进行相关性退化失效建模;利用随机环境应力冲击解释突发失效的机理,并采用非均匀泊松过程对突发失效建模;进而建立退化失效与突发失效竞争的贮存寿命预测模型。实例应用说明所提方法能够反映出导弹部件的失效规律,比传统预测方法具有更高的预测准确性,具有较好的工程应用价值。 相似文献
714.
高超声速飞行器壁板在非定常气动力、热载荷和噪声载荷构成的多物理场联合作用下,将表现出复杂的非线性气动弹性声振响应,特别是在颤振临界动压附近,受热载荷以及声载荷作用,壁板表现出复杂的跳变运动。基于von Karman大变形板理论,建立了热-声载荷和气动力共同作用下的壁板运动方程,分析了超声速气流中受热壁板的屈曲变形及热屈曲稳定性,借助势阱概念初步分析了壁板跳变运动产生的机理。通过定义“穿零频次”给出了跳变运动定量的分类方法,并计算得到不同温升和动压情况下,壁板发生跳变运动所对应的临界声压级。结果表明:在颤振临界动压之前,随着动压的增加,受热壁板势阱的深度先增大后减小,且受热壁板的势阱深度随着温升的增加而增大。 相似文献
715.
针对方向图可重构天线阵列的稀疏布阵问题,提出一种基于扩展酉矩阵束算法的优化设计算法。首先建立以阵元位置和多组激励为变量的多方向图联合稀疏优化模型,并利用期望方向图采样数据构建Hankel块矩阵。然后通过centro-Hermitian化处理和酉变换将采样矩阵从复数域转换到实数域,舍弃实矩阵中较小的奇异值对可重构线阵进行稀疏。最后通过对等价矩阵束的广义特征值分解估计稀布阵元位置,进而得到每个方向图对应的激励。仿真验证了该方法能够以阵元非均匀稀疏分布的阵列形式有效实现多个方向图的精确重构。 相似文献
716.
717.
718.
作为稳定火焰的有效手段之一,凹腔构型在冲压发动机燃烧室研究中占有重要地位。在对以煤油为燃料的多凹腔燃烧室冷/热态流动特性分析的基础上,重点研究低进口马赫数条件下燃烧室点火起动初期非稳态过程。结果表明:上游凹腔内大涡结构有助于提高燃料的驻留时间,未燃混气被高速主流带入下游凹腔内继续反应,进一步提高燃烧效率;燃油喷射速度决定被卷吸进回流区的燃油质量分数的大小,进而影响燃烧效率高低;燃烧室点火起动初期出现了主流熄火、火焰逆流传播以及主流再着火等复杂现象,火焰逆流传播现象是在上游凹腔内燃料自燃与下游燃烧释热压缩来流两种机制共同作用下完成的。 相似文献
719.
航天器集群由多个航天器在空间轨道上近距离飞行,进行信息交换,并相互协同共同完成空间任务。航天器集群作为智能集群在空间领域的表现形式,是智能集群的重要组成部分。当前,许多空间科学研究机构提出了多个航天器集群的研究计划,如 ANTS计划、APIES计划等。文章以在小行星带探测航天器集群为研究对象,提出了航天器集群的自组织控制方法,利用虚拟势场力使得与这个参考航天器构成最大距离可控的空间构型,从而保 证了航天器集群中的所有航天器共同构成松散空间构型。 相似文献
720.
大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。 相似文献