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302.
303.
基于经验模式分解法的航空发动机振动传感器故障诊断技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在深入研究经验模式分解法基本理论的基础上,针对航空发动机振动传感器故障的时频特征,提出一种基于经验模式分解法的传感器故障诊断新方法.该方法的关键在于将含有传感器故障的航空发动机振动测试信号进行经验模式分解,利用这种方法的局部自适应特性和时频多分辨率分析将传感器输出信号的局部特性细化,使故障信息凸显出来.分析结果表明,该方法可以准确诊断传感器软、硬故障,有效降低误报率和漏报率,具有很好的应用价值. 相似文献
304.
偏转弹头导弹的动力学建模方法研究 总被引:2,自引:1,他引:2
偏转弹头是一种新的导弹操纵方式,动力学建模是对其研究的基础。偏转弹头导弹可以看成由弹头和弹体组成的多体系统,应用多体建模方法Schiehlen法建立系统的动力学模型。首先把弹头和弹体的运动状态用广义坐标表示,弹头的绝对运动由相对运动原理得到,根据牛顿 欧拉动力学方程分别写出弹头和弹体的质心移动方程和绕质心的转动方程,再运用达朗伯原理的理想约束性质消去方程中包含的约束力,同时方程的数目也减少到与系统的自由度数相同,从而得到维数与系统自由度数相同的二阶标量微分方程组。最后仿真验证模型,并分析得到偏转弹头导弹的一些特点,即偏转弹头导弹具有控制效率高,机动过载大,响应速度快等优点,是一种有效的快速响应控制方式。研究表明对于像偏转弹头导弹这类刚体数目少、但自由度数目较多的多体系统,其动力学建模适合使用Schiehlen法。 相似文献
305.
基于遗传算法的翼型多目标气动优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
采用遗传算法实现了单/多目标情况下NACA0012翼型的气动优化设计。绕翼型的外部无粘流场解采用基于非结构网格的显式时间推进Jameson有限体积方法。遗传算法采用二进制编码,通过外部调用流场解算器对种群适应度函数进行评估。为提高计算效率,使用了动弹网格技术以及使得优化程序可以从任一进化代继续计算的中间进化结果存储技术。优化参数为翼型气动型面,分别以给定来流条件下的升力系数、阻力系数作为优化目标进行了单目标优化设计,并以此为基础,结合博弈论中的Nash博弈,实现了升力系数和阻力系数的多目标优化设计,得到了优化结果。分析表明,该方法具有较高的计算效率,能够给出更优的翼型气动性能,具有一定的实际工程应用前景。 相似文献
306.
多轴高周疲劳失效准则的对比分析 总被引:1,自引:2,他引:1
采用多种材料、多种加载方式的数据对多轴高周疲劳中比较常用的6个失效准则进行了对比分析.选取的准则涵盖目前研究的各个方面,包括等效应力准则、应力不变量准则和临界面应力准则;选用的数据包括合金钢、低碳钢、铝合金和铸铁等10种金属材料;加载方式包括比例加载和非比例加载;对比方式包括对同种材料不同准则之间的横向比较和同一准则对不同材料的纵向比较.对比分析的结果表明,6种准则对于低碳钢及合金钢材料的预测结果优于其它材料;比例加载的预测结果优于非比例加载;预测结果较满意的是Papadopoulos准则、Susmel准则和Liu准则.此外,6种准则对于铸铁的预测结果均不理想. 相似文献
307.
LMS国际公司北京代表处 《航空制造技术》2008,(22)
计划于2014年投入运行的塞斯纳(Cessna)Citation Columbus公务飞机是堪称有80年历史的Wichita.Kansas航空公司的巅峰之作.Columbus公务机将是同等系列中最大的飞机,但对Cessna来说,更重要的是它代表了一种研制观念的转变.LMS的仿真解决方案,如LMS Virtual lab Motion,对Cessna在喷气公务机市场取得进一步的成功起到了至关重要的作用.这是Cessna第一次将主要精力放于系统集成和组装而不仅仅是结构构造. 相似文献
308.
基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化 总被引:5,自引:0,他引:5
轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。 相似文献
309.
基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。 相似文献
310.