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191.
应用压力敏感漆技术,在平板上测量了不同主流攻角(i=-30°,-20°,-10°,0°,10°,20°,30°)下双射流孔的气膜冷却效率,并利用计算流体动力学(CFD)计算得到的流场对气膜冷却效率的规律进行了解析。所研究的双射流孔结构的孔间无量纲横向距离为0.5,孔间无量纲流向距离为3;射流与主流密度比为1.0,吹风比分别为0.5、1.0、1.5、2.0。结果表明小的主流攻角(i=-10°,0°,10°)下,流场中存在反肾型涡对或挤压作用,气膜层与壁面贴附良好,气膜冷却效率最高;大正值攻角(i=20°,30°)下,虽然气膜覆盖面积大,但反肾型涡对退化,气膜冷却效率下降;大负值攻角(i=-20°,-30°)下,流场中有肾型涡对,且气膜横向覆盖受限,气膜冷却效率最低。 相似文献
192.
以常规结构电火工品为研究对象,在分析电磁环境对火工品作用机理的基础上,采用ANSYS HFSS电磁仿真软件建立火工品电磁模型,按照GJB 786-89《预防电磁场对军械危害的一般要求》加载典型电磁能量,从感应射频电流和损耗功率2个层面,分别研究电磁环境对电火工品的安全性影响,并给出仿真结果。 相似文献
193.
为了探索引压管腔在动态压力校准和使用中不同环境因素对动态特性的影响,推导了管腔传压模型和谐振频率关系式,确立了影响管腔动态特性的参数,包括静态压力、温度、气体介质等。采用引压管腔专用实验装置进行了不同环境参数状态的实验验证,结果表明:静态压力仅会影响管腔在谐振频率附近的输出,随着静态压力的增大而非线性增大,对动态特性并无明显改变;温度会改变管腔的谐振频率和动态特性,随着温度的升高,谐振频率增大但输出幅值随之减小;气体介质的不同会彻底改变管腔动态特性,主要取决于介质的声速。该研究为引压管腔在使用环境下数据的评价和数据修正上提供了一定参考依据。 相似文献
197.
基于量子行为鸽群优化的无人机紧密编队控制 总被引:1,自引:2,他引:1
随着军事、民用需求的提高和相关领域的技术推动,无人机编队协同作业已成为当今人们逐渐关注的焦点。无人机紧密编队是指无人机间侧向距离在1~2倍翼展内的编队,因其可有效改善编队中无人机的气动性能而备受瞩目。基于无人机紧密编队条件下的气动耦合效应,建立三维空间下的状态空间方程描述双机相对运动,并推导了紧密编队条件下的双机最优编队构型,在此构型下将人工势场法和编队控制相结合作为控制系统中的间接控制环,并针对基本鸽群优化算法的寻优缺陷利用量子行为规则对其进行改进,将改进后的鸽群优化算法和无人机控制量结合作为控制系统中的直接控制环,最后通过仿真对比验证了此控制系统对于紧密编队控制的有效性。 相似文献
198.
基于Kriging模型插值的孔位修正策略 总被引:2,自引:0,他引:2
飞机装配时的孔位精度直接影响其最终装配质量,而待制孔零件易发生变形和整体偏移,因此一般通过基准孔信息对待制孔位进行补偿。提出一种基于Kriging插值的孔位修正方法,通过基准孔建立孔位理论坐标与实际偏差值的Kriging模型,进而预测待制孔的孔位偏差,并给出每个位置的预测标准误差,以指导基准孔的增添和布置。最后通过有限元和数值实验分别验证了零件在极限变形和整体平移旋转情况下该方法的有效性,实现了孔位估计误差小于0.3 mm。 相似文献
199.
脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验,记录16名被试的NASA任务负荷指数(NASA-TLX)量表数据和脑电(EEG)信号,提出了一种基于脑电功率谱密度(PSD)和支持向量机(SVM)的个体脑力负荷评估方法。结果表明:随着实验设计脑力负荷水平增加,被试的主观脑力负荷得分显著提高(p<0.001),这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上,通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数,惩罚系数取3 000,核函数参数取0.000 1,模型测试正确率达到0.966 5±0.029 8,宏平均的受试者工作特征曲线下的面积(Macro-AUC)达到0.991 0±0.011 4。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法,为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。 相似文献
200.
无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点,随着无人机自主智能的不断提高,无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务,构建了典型的任务场景,基于深度确定性策略梯度网络(DDPG)算法,设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题,通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡,提高了算法的训练效率。仿真结果表明,训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务,任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值,人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。 相似文献