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151.
k/N(G)结构系统初始备件配置方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对现有备件冗余度建模中无限呼叫总体假设不合理、供应可用度计算困难的问题,提出一种k/N(G)结构系统初始备件配置方法。首先,采用有限源排队论获取备件短缺数概率分布。然后,给出计算k/N(G)结构系统供应可用度的方案,并证明了方案的正确性。该方案在计算随机挑选的一套系统未因备件短缺而停机的概率基础上,利用k(或更多)套系统良好的二项分布概率估计系统供应可用度。最后,应用边际分析算法确定各项备件的数量。实例分析表明:该方法能优化k/N(G)结构系统各组成部件的库存数量,且与单项法相比具有明显的优势,能以较少的备件费用达到相同的供应可用度目标。 相似文献
152.
近年来纤维铺放(AFP)技术被广泛用于大型复杂飞机复合材料构件成型。为了保证纤维铺放过程的一致性,纤维铺放压辊必须在适应芯模型面的同时具有较好的压紧力分布均匀性。鉴于此,对不同弹性模量的压辊材料进行了试验分析,薄膜压力传感器及超声显微镜测试结果表明,低弹性模量的压辊材料变形较大,较好地适应了芯模表面,压力分布相对均匀且可以减少铺层的层间孔隙数量,硅橡胶压辊比聚乙烯压辊压紧力分布均匀性提高了50%~60%,铺层孔隙率降低了92.1%。针对孔隙分布主要集中在压辊两端及压紧力在压辊两端下降幅度较大的问题,采用ANSYS Workbench对压辊端部进行斜端面优化,得到最优倾斜角度为20°;测试结果表明斜端面压辊压力分布均匀性比直断面压辊提高了42.9%,铺层孔隙率下降了51.6%。 相似文献
153.
针对紧耦合天线阵列(Tightly Coupled Array,TCA)安装于飞机、导弹、舰船等平台时接地板严重影响其阻抗带宽的问题,将栅格形阻性频率选择表面与交指型偶极子天线单元相结合,设计了一种新型多层结构的超宽带TCA。采用CST对加载与未加载栅格形阻性频率选择表面时TCA的性能进行了比较分析。结果表明:未加载时,受接地板影响其最佳阻抗带宽(VSWR〈2)为4.5:1(2.1~9.5GHz);加载后,TCA可克服接地板的影响,其阻抗带宽可达10.4:1(1.8~18.8GHz)。 相似文献
154.
为了使氢氧燃烧加热器满足自由射流试验台工作需要并获得均匀的出口气流参数,采用同轴剪切式7个喷嘴轴对称构型喷注器,利用CFD仿真软件对其进行了三维反应流场计算,燃烧模型采用氢氧单步反应模型,获得了设计工况下的参数.计算结果表明:燃烧效率随着中心喷嘴与外围喷嘴距离L与喷注面板半径R之比(L/R)的增大先上升后下降;喷注面板的温度随着L/R的增大而降低,最终维持在600K左右;加热器出口的氧气摩尔分数以及总温的均匀性基本不随着L/R变化而变化;出口主流区的马赫数在6左右满足设计要求.在各个喷嘴的影响区域大致相等时,加热器综合性能良好.氢氧速度比越大,完全燃烧所需区域越短,喷注面板温度越高.与单喷嘴、19个喷嘴的加热器比较发现7个喷嘴的构型较为合理. 相似文献
155.
为了解决液态煤油旋转爆震发动机短距离快速起爆问题,进行了煤油/氧气预爆器方案设计。此方案包括双级轴向旋流和离心喷嘴匹配方案、半圆轴向垂直预爆管和圆管切向预爆管等设计,建立了液态煤油/氧气预爆器爆震波特性试验台。探讨了不同工作时序、当量油气比、预爆管结构等对预爆器爆震燃烧特性的影响。结果表明预爆器产生的爆震波压力达到4.0MPa以上,爆震波传播速度高于1300m/s,液态煤油/氧气最佳当量油气比存在于0.6-0.73之间一点。对比半圆轴向垂直预爆管和圆管切向预爆管,圆管模型爆震波压力明显高于半圆管模型,而传播速度却低于半圆管模型,圆管模型整体存在着前导激波的生成,而半圆管模型却在生成的爆震波后方有明显的压力波动现象 相似文献
156.
提升平面叶栅风洞流场品质对于获取高质量、低不确定性的试验结果尤为重要。基于对原始叶栅风洞的测量结果,本文采用数值模拟方法进一步分析了来流攻角对叶栅流场品质的影响机理,并在试验段上侧壁不同位置处设置了两种抽吸方案,研究了抽吸槽位置以及抽吸流量对平面叶栅风洞流场品质的控制效果。研究结果表明:叶栅风洞固有结构对流场品质的影响随来流攻角的增大而增大,使叶栅进口的准确性和均匀性以及出口的周期性下降,可用测量范围缩小;抽吸能够减弱靠近上侧壁的三个通道的堵塞程度,从而扩宽进口均匀性及出口周期性的范围,使进口马赫数偏差小于0.01,进气角偏差小于0.5°;在可移动上侧壁和叶栅首叶片之间进行抽吸对叶栅进口均匀性提升较大,但对出口周期性提升很小;在叶栅首叶片吸力面中后部进行抽吸能够同时提升进口均匀性和出口周期性;在可移动上侧壁和叶栅首叶片之间开抽吸槽比在叶栅首叶片吸力面开设抽吸槽具有更好的工程应用性,但临界抽吸流量增加了两倍。 相似文献
157.
Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度。由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation)模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高。通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB_200_2011数据集上提升了1%~1.7%和0.8%~1%,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度。将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63%的识别率。 相似文献
158.
159.
160.