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相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。 相似文献
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涡轮试验是检验涡轮性能是否达标的重要过程。基于某全尺寸涡轮试验器、现有涡轮试验方法和试验规范,通过对试验器进行适当设备改造,结合试验涡轮的进出口压力、温度、流量和功率等参数的耦合关系,形成针对大涵道比涡扇发动机多级低压涡轮性能试验状态评估、过程控制和数据分析方法,并通过国内某型大涵道比涡扇发动机多级低压涡轮试验进行验证。试验结果表明:基于试验参数耦合关系的试验状态评估、过程控制和数据分析方法有效,填补了国内大涵道比涡扇发动机多级低压涡轮试验方法和试验数据的空白,同时,该型发动机低压涡轮的效率达到设计指标,处于国内先进水平,所述方法可为国内后续多级低压涡轮试验提供参考。 相似文献
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为提高航天测控软件的质量与可靠性,提出一种基于改进的PSO-SVM(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,粒子群优化支持向量机)方法的航天测控软件缺陷预测模型。针对航天测控软件领域特征,构造了基于软件生命周期的软件度量集,并收集了实际航天测控软件的度量和缺陷数据,通过对软件历史版本数据的学习,在软件当前版本的生命周期早期数据的基础上进行缺陷预测。实例应用结果表明,采用历史版本软件数据对当前软件版本进行缺陷预测,从全局来看可达90%的预测准确度。因此,该方法可用于对航天测控软件的缺陷预测。 相似文献
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结冰问题的研究对于民用飞机设计十分重要,采用结冰风洞试验是主要的方法之一,欧美国家有很多成熟的结冰风洞用于型号研究。结冰风洞中需要对很多参数进行控制,其中水雾参数精确控制的难度很大,而且一般通过间接方法来进行测试校准,往往误差较大,导致不同结冰风洞试验结果往往有所差异。文章介绍了在意大利宇航中心的IWT 结冰风洞完成的冰风洞校准试验,对结冰风洞水雾参数校准方法进行了阐述,为民机结冰风洞研究提供参考。 相似文献
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