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61.
以固定翼式微型飞行器为研究背景,针对小展弦比机翼,将遗传算法与Navier-Stokes方程数值解法相结合,提出了一种以实数编码为基础的数值优化模型.流场数值模拟采用人工压缩方法,遗传算法采用锦标赛选择、自适应交叉和变异操作算子,对微型飞行器机翼选取五个设计点分别进行了升阻比优化设计.优化结果表明,本文的优化模型具有较高的搜索效率和显著的优化效果,五个设计点机翼的升阻比均提高30%以上.优化后的翼面接近椭圆形状,翼型前缘钝厚,尾缘向上拱起,这种形状能大大增加升力,降低诱导阻力,从而显著提高机翼的气动性能. 相似文献
62.
63.
高温合金松弛过程回归分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于线性过程回归分析理论,建立了高温合金应力松弛过程回归分析方法,给出了松弛过程的回归方程和高置信水平、高可靠度的单侧置信下限曲线.高温合金松弛过程回归分析方法可以将应力松弛过程作为一个整体进行回归分析,充分利用了不同时刻剩余应力试验数据间的纵向信息,具有信息量大、精度高的特点.而且当试样数量较少时,传统方法得到的剩余应力置信下限曲线可能会发生畸变,而该方法则可以避免这一现象的发生.工程应用表明,在试样数相同的情况下,该方法比传统方法具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可减少大量试样. 相似文献
64.
65.
针对窄带平稳随机信号的小样本谱估计问题,结合均匀线性阵列的空间谱估计算法,提出了一种高性能小样本谱估计算法。该算法首先利用采样数据构造一个Toeplitz矩阵;然后对该矩阵进行特征值分解得到信号子空间和噪声子空间;再结合MUSIC、ESPRIT等子空间算法,即可实现对小样本采样数据的谱估计。数值仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
66.
基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断. 相似文献
67.
对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷.给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25.2229dB、27.708dB.与含噪图像相比分别增加了7.7253dB和7.739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。 相似文献
68.
采用碟形砂轮的面齿轮磨齿方法理论分析 总被引:4,自引:6,他引:4
为了制造出高精度硬齿面面齿轮和获得抛物线传动误差并提高传动稳定性,提出一种采用碟形砂轮加工面齿轮的磨齿方法.分析了碟形砂轮磨削面齿轮的展成原理和碟形砂轮的运动,根据展成原理推导了碟形砂轮的齿面方程,使用渐开线失配的碟形砂轮和改变砂轮的运动,推导出双向修形面齿轮的齿面方程.建立了双向修形面齿轮和常规渐开线小齿轮啮合的齿面接触分析模型,齿面计算和齿面接触分析实例表明,采用碟形砂轮加工双向修形面齿轮的磨齿方法是可行的,获得了面齿轮抛物线传动误差,避免了边缘接触并提高了传动的稳定性. 相似文献
69.
70.
风扇转子叶征的非接触振动测量 总被引:3,自引:1,他引:3
旋转叶片的振动测量技术主要向非接触测量方向发展,硬件技术基本成熟,国内外主要是研究各种算法。本文对研制的基于叶尖定时原理的非接触振动测量系统的小间距算法进行了简要介绍,并采用该测量系统对某风扇试验件转子叶片的振动频率和幅值进行了测量,对6700r/min附近叶片的共振情况进行了分析。与应变计测量结果和理论计算结果进行的... 相似文献