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71.
针对三维叶片时域流固耦合振动响应计算普遍耗时的问题,采用一种假设整体结构的模态位移,求解固体时域响应和实现高效网格变形,发展了一种3维时域流固耦合分析的整体弹性结构方法,并应用于压气机叶片0°和180°相位角的气动稳定性分析中。结果表明,所发展方法的计算结果与传统双向时域算法和文献的结果较为吻合,而计算效率相比于传统算法显著提升;在所分析的两个相位角下,叶片振动的气动阻尼均随流量减小先增大后降低,相比于0°相位角,180°下叶片的气动稳定性大幅提高,表明该方法能有效应用于叶片的工程流固耦合研究。 相似文献
72.
利用平面几何勾股定理,推导出杨氏双缝干涉实验光程差的准确表达式,对光程差表达式进行同解变换,反演了明纹中心坐标与光程差的函数关系,并对明纹中心坐标表达式进行了分析讨论,给出了数值解,得出了 5点结论。结论表明,杨氏双缝干涉实验光程差近似计算的条件可弱化为光程差远小于双缝间距,且利用经典近似方法计算明纹中心坐标在干涉级次较大时误差较大。 相似文献
73.
直升机旋翼桨叶剖面结构设计是研究旋翼动力学设计的基础。提出一种联合拓扑优化和形状优化的 两级优化设计方法,可用于桨叶剖面结构的设计。第一级优化以变密度法(SIMP)作为拓扑优化的材料插值方 法,以桨叶体积最小化为设计目标,约束桨叶节点位移和应力,建立桨叶的拓扑优化求解模型;第二级优化以重 构的桨叶模型为基础开展形状优化,降低局部应力集中以及找到合理的边界节点位置。对优化后的模型进行 有限元分析,结果表明:通过拓扑优化和形状优化的两级优化,能够得到满足强度和稳定性要求的结构布局,为 桨叶结构设计提供指导方案。 相似文献
74.
介绍虚拟仪器技术在发动机试车过程中的具体应用,以LabVIEW软件为平台实现信号的采集、分析、处理和显示。该系统通过网络实现数据共享,各个上位机根据自己的需要获取不同的数据,然后通过软件处理,实现对发动机试车过程的实时监控。 相似文献
75.
76.
77.
测试数据是民机试飞过程中的最终产物,是反映飞机系统状态、表明适航符合性的重要依据。随着大量先进航空总线在民机上的应用,测试数据的体量越发庞大、类型也更为复杂,为测试数据的处理和分析带来了巨大的挑战。对民机试飞测试数据的类型、存储特点和常用分析方法进行了研究,深入分析了试飞测试数据的处理和分析需求,立足于WPF(windows presentation foundation)平台,采用MVVM(Model-View-ViewModel)设计模式,使用了内存管理、DataBinding事件模型、反射等关键技术,集成了SciChart、时序数据库等组件,设计开发了民机试飞测试数据处理分析软件。软件实现了试飞测试数据的快速处理、分析及可视化,可完成多个数据文件的同时加载、进行1 Hz~16 kHz不同采样率下数据分析结果的可视化展示,经实际应用,满足了某国产大型客机的试飞需求。 相似文献
78.
79.
原位资源利用技术是地外生命保障体系构建、实现人类地外生存的有效途径,是载人深空探索的核心技术。基于微通道技术的人工光合成反应器,采用流动反应器设计,用于低微重力等特殊环境条件下模拟人工光合作用,实现CO2向O2和含碳燃料的转化。微通道芯片通过气液剪切作用力使气体反应产物快速脱离电极表面并随反应介质排出反应器,理论上可以克服微重力条件对反应过程的影响,尚需进行微重力试验进行验证。同时,微通道结构可以通过精确控制反应气液的压力、流速、流量比等反应条件,获得优化的反应条件。通过地面试验,验证了该反应器将CO2还原为O2和含碳化合物的功能可行性。以Au和Ir/C作为阴极和阳极材料,3V电压条件下,O2产率可达11.74mL/h。此外,基于人工光合成反应器搭建了集反应模块、控制模块、流路驱动模块以及检测模块等于一体的地外人工光合成装置,形成原位反应、介质供给、精确控制、在线收集和检测等功能一体化的系统,并实现CO2有效转换和O2供给。为后续技术成熟度更高的反应装置研制、高产物选择性的含碳化合物转化以及人工光合成反应装置在轨试验奠定了理论和实践基础。 相似文献
80.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献