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511.
整机条件下涡扇发动机部件特征参数辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决整机条件下难于直接获得部件全部特征参数的问题,在计算发动机部件特征参数对整机性能敏感度的基础上,利用条件数分析参数之间的相关性最终确定可修正参数数量.这样即可构造工程上可解的辨识问题,并通过最小二乘法求解.仿真计算结果显示:高压压气机效率为0.982与初设值0.98一致,说明该方法从理论上是可行的.从具体实例的辨识结果来看,有压气机后温度测试时部件效率降低量值符合实际结果;无压气机后温度测试时高压压气机效率较设计状态偏高12.7%,不符合实际发动机工作情况.显然辨识问题是病态的,为此可修正参数不应超过6个. 相似文献
512.
针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明:两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。 相似文献
513.
514.
515.
516.
根据推进剂配方理论计算程序计算了含N-脒基脲二硝酰胺(FOX-12)、1,1-二氨基-2,2-二硝基乙烯(FOX-7)、3-硝基-1,2,4-三唑-5-酮(NTO)、三氨基三硝基苯(TATB)、3,4-二硝基呋咱基氧化呋咱(DNTF)、黑索今(RDX)、二硝酰胺铵(ADN)等高能钝感氧化剂及1,2,4-丁三醇三硝酸酯(BTTN)、二缩三乙二醇二硝酸酯(TEGDN)、三羟甲基乙烷三硝酸酯(TMETN)、N-丁基-2-硝酸酯乙基硝胺(Bu-NENA)等钝感增塑剂的几种单元推进剂和钝感微烟推进剂的能量性能。计算结果表明,所列的7种含能氧化剂中,由RDX和DNTF形成的单元推进剂的标准理论比冲分别为2 696.4 N.s/kg和2 610.2 N.s/kg,明显优于其他几种氧化剂。当采用DNTF部分取代GAP推进剂中的RDX或ADN后,推进剂的理论比冲、密度和特征速度相应提高。由于DNTF的感度低于RDX,因此DNTF引入推进剂中,对提高钝感GAP微烟推进剂的能量性能是有益的。 相似文献
517.
针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求. 相似文献
518.
在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。 相似文献
519.
金属加筋薄壁圆台结构二级布局优化设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种金属加筋薄壁圆台结构的二级布局
优化方法。该方法首先采用试验设计选取结构布局变量的样本点,然后对每个样本点相应的
加筋薄壁结构进行强度和稳定性约束下的尺寸优化,获得对应的目标响应值;其后用布局变
量样本点和对应的响应面构造Kriging近似模型;最后用遗传算法对近似模型进行优化,得
到了加筋薄壁圆台的最优解。算例结果表明,该方法简单且优化效率高。 相似文献
520.
为满足中国空气动力研究与发展中心的2.4m跨声速风洞流场品质改进的需要,有必要建立一个高效的风洞流场控制模型作为控制器设计的验证平台。由于难以建立精确的空气动力学模型,且2.4m 跨声速风洞长期运行积累了大量的试验运行数据的实际,数据建模成为建模方法的首选。在硬件上,建立了基于反射内存技术的流场控制仿真系统,以获取现场采集的数据。建模方法采用数据建模方式,主要是利用系统辨识理论,将整个系统看成是一个“黑箱”,利用现场采集的数据来确定系统的参数和输入输出间的映射关系。采用以非线性自回归滑动平均模型(Non-linear Auto-Regressive Moving Average Model with Exogenous Inputs,NARMAX)作为风洞系统的数据模型,应用互信息法、曲线拟合法和伪最近邻点法分别确定了模型中采样间隔、时间滞后以及阶次3个参数。对比了最小二乘线性回归、BP 神经网络以及最小二乘支持向量机(LSSVM)3种方法对模型的拟合效果,确立了最小二乘支持向量机作为最终的拟合方法。为了提高仿真的精度,根据风洞运行的特点,将其整个过程划分为冲压、启动和调节3个阶段,分别建立了各个阶段的子模型。由于风洞系统是一个多输入多输出系统,并且延迟和阶次较大,采用了基于信息熵的数据压缩方法,实现了简化子模型规模的目的。最后,采用多模型融合的方法将各个阶段的子模型通过加权的方法来完成融合,从而构建起整个风洞系统的模型。稳定段总压和驻室静压分别通过所建模型得到,最后通过马赫数的计算公式得到试验段马赫数值。仿真结果表明:所建模型在运行包络线范围内的试验工况下,总压预测精度达到0.1%、马赫数预测精度基本达到0.001,达到了研究的目的。该项工作的开展较为系统地建立了暂冲式风洞的流场控制模型,建立的模型将为下一阶段基于现代控制理论的控制器设计奠定基础。 相似文献