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291.
292.
铺放角是复合材料铺层设计的重要参数,在对铺层进行轨迹规划时采取不同的规划算法可能会导致轨迹角度偏离设计角度。本文从轨迹的方向性和可铺放性对固定角度法和测地线法进行了对比分析,在此基础上研究了复合材料自动铺丝轨迹的理论铺放角度偏差,提出了计算理论铺放角度偏差的几何算法,并基于Visual Studio 2010平台,应用CATIA二次开发技术实现了理论铺放角度偏差的计算。最后通过计算复合材料截锥壳45°测地线轨迹的铺放角度偏差验证了角度偏差算法的可行性、可靠性、实用性与高效性。 相似文献
293.
复合材料夹层结构模拟冰型设计与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为满足ARJ21-700飞机模拟冰型试飞试验的需要,设计了一种新型复合材料夹层结构模拟冰型,对其用材、加工方式、安装方法进行了选定。选取模拟冰型典型段,制作试验件,通过地面模拟试验,得出了模拟冰型的脱落破坏载荷。基于界面元法,在ABAQUS中使用内聚力单元模拟胶接界面,计算出模拟冰型的脱落破坏载荷,计算结果与试验结果吻合良好,说明了数值模拟方法的准确性。试验、计算得出的破坏载荷都高于冰型实际受载,证明了本文设计方案可行,该种复合材料夹层结构模拟冰型可用于ARJ21-700飞机的试飞试验。 相似文献
294.
分支阻抗调配器调配电纳值的计算 总被引:2,自引:2,他引:0
在传输线的匹配计算中,需要用到大量的复变量.复数的运算过程极其复杂,所以传统的求解方法是借助于Smith圆图,用图解的方法得到近似解.用Smith圆图法求解的过程也很复杂,容易出错.为此介绍了一种利用MathCAD软件求解分支调配器调配电纳值的方法.与用Smith圆图求解相比,该方法物理概念清楚,求解过程简单,结果精确. 相似文献
295.
针对弹性高速飞行器非线性、不确定性和刚体/弹性耦合的特点,提出了一种基于QR分解和滚动时域估计的状态/参数联合估计方法。首先,通过引入滚动时域策略,将状态/参数估计问题转化为固定变量数目的优化问题,能够较好地处理时变参数的估计问题。然后,利用前向动态规划原理,将到达代价的计算转化为最小二乘问题,并利用QR分解进行求解,从而给出了基于QR分解的到达代价更新方法。这样使得整个滚动时域估计方法都建立在优化的基础上,且引入了反馈机制,提高了估计精度和速度。仿真结果表明:滚动时域估计的精度明显优于扩展卡尔曼滤波,且基于QR分解的到达代价更新方法在速度上优于传统的基于估计误差协方差的到达代价更新方法。 相似文献
296.
297.
应变速率对LC4CS铝合金腐蚀性能的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
在腐蚀环境和外力的协同作用下,铝合金的某些电化学性能将发生明显变化,本文发现,随着应变速率的增加,LC4CS铝合金自腐蚀电位负移的速率也增加,当与阳极氧化后的铝合金耦合时,LC4CS铝合金的耦合电流随应变速率的增加而逐渐增大,应变量大小0.04后的耦合电流急剧增大,在小幅度恒电位方波的作用下,暂态电流呈现新奇的力学效应,可以认为暂态电流的波动,将预示着铝合金表面状态的变化,尽管暂态电流波形受自腐蚀电位负移的影响而不对称,无法从恒电位的负向极化准确测量暂态电流,但是,从该方法所得的结果与耦合状态时的结论仍然是一致的。 相似文献
298.
构建了舰载惯导系统传递对准计算机仿真系统,利用轨迹发生器产生主子惯导系统的惯性器件的输出,送入主子惯导系统的惯导解算模块,产生不同匹配模块的惯导参数输出,进而进行滤波估计。仿真系统可以对所建立的舰载惯导系统的误差模型和滤波算法进行计算机仿真验证,提高误差模型的精确性和滤波算法的可靠性,并对后续的半实物仿真和实际装备实验验证提供理论依据和支撑。 相似文献
299.
利用2002年2月至2007年12月(第23太阳活动周的下降段)近6年的海南DPS-4型电离层测高仪探测数据, 对磁扰和磁静夜晚期间扩展F起始时间出现率进行统计研究. 结合海南电离层观测站所观测到的扩展F类型, 将扩展F区分为频率型、区域型、混合型和强区域型, 分别进行统计分析. 结果表明, 无论磁扰还是磁静夜晚, 混合型扩展F起始时间总出现率最高, 最为活跃, 其次为频率型和强区域型扩展F, 最不活跃的是区域型扩展F; 无论在磁扰还是在磁静夜晚条件下, 混合扩展F起始时间主要围绕在午夜前后, 且磁静时更多地起始于午夜前, 而磁扰时则倾向于延至午夜后, 频率型扩展F在午夜后较高, 而强区域型扩展F则在午夜前较高. 在本次太阳活动下降阶段, 强区域型与区域型扩展F的起始时间出现率逐年与太阳活动呈现一定的相关性. 所得结果有助于分析不同类型扩展F在形态和机制方面的差异. 相似文献
300.
遗传算法在对单目标函数的静态寻优中表现出了良好的收敛性和鲁棒性。但是在优化目标动态变化,要求很快给出优化结果时,由于遗传算法运行时间较长,就难以实现。本文提出的“预先进化遗传算法”,就是为了使遗传算法具有动态性能,能够适应优化目标的动态变化,提高寻优的实时性。算法主要思路是借助于并行计算技术、在确定优化目标(决策)过程中就对可能的多个优化目标函数的优良个体进行培养。一旦优化目标确定,在预先培养的优良个体的基础上可以快速寻优。这样就使遗传算法能够适用于优化目标可变的动态环境。文中描述了“预先”进化遗传算法的实现算法,并证明了算法的有效性。最后对算法进行了验证。通过实例可以看出,采用传统遗传算法,单目标函数优化一般要迭代300次,才能够得到较理想的优化结果。而“预先”进化遗传算法经过150次左右的多个目标同时预先进化后,对具体目标的进化只需要50次左右就收敛到较理想的数值。由于预先进化是与决策具体的优化目标同时进行,因此可以实现优化目标确定后的快速寻优。 相似文献