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321.
基于并行流变框架提出了一种能够表征HTPB推进剂材料非线性变形行为的本构模型。基于Yeoh超弹性模型和Boyce流变模型建立了两节点HTPB推进剂本构模型;开展了HTPB推进剂定速单轴拉伸实验和松弛实验,利用单轴拉伸实验数据获取了本构模型参数,并对材料松弛行为进行了理论计算,结果表明,模型计算结果与和实验数据一致性超过90%。应用三维有限元法,采用本文模型、基于Prony级数的线性黏弹性模型和工程中使用的线弹性模型对拉伸实验和松弛实验进行了仿真分析,结果表明,在拉伸实验中当应变小于10%时三者一致性较好,大于10%时,所提本构模型可准确预示材料的变形行为,在松弛实验中本模型计算结果与实验数据一致性远高于基于Prony级数的线性黏弹性模型。理论分析和三维有限元仿真结果均表明,所建立的本构模型可以准确捕捉HTPB推进剂材料的非线性行为,可用于固体火箭发动机推进剂结构预示分析。 相似文献
322.
介绍了检查点在调试半行程序中常用的实现方法,提出了一种新的断点式一致性的检查点设置方案,并分析了它在PVM环境中的实现策略,旨在提供一种快速,方便的调试PVM并行程序的手段。 相似文献
323.
采用全通道数值模拟方法研究了两种自适应流通装置数目的处理机匣对亚声速轴流压气机性能及流场的影响,非定常数值计算结果表明两种自适应流通处理机匣分别获得了6.3%,9%的失速裕度改进量,通过详细地分析压气机叶顶流场表明,高速喷射气流能抑制前缘溢流现象的产生,有效地改善了叶顶通道的流动状况.随着自适应流通装置数目从10增加到15,喷射气流对转子叶顶间隙泄漏流的影响频率也随着提高,因此增强了处理机匣抑制叶顶间隙泄漏流负面影响的能力. 相似文献
324.
基于传统结构优化设计方法,综合考虑结构参数和材料性能对涡扇发动机涡轮后框架性能的影响,提出涡轮后框架结构/材料一体化优化设计方法.将原设计问题分解为结构级优化和材料级优化,分别应用可行方向法和并行遗传算法进行求解.应用C语言开发了分布式并行优化设计平台.应用该平台对某型涡扇发动机涡轮后框架进行结构/材料一体化优化设计,得到最佳材料组合和结构参数.优化结果表明:与单一材料的结构优化方法相比,提出的结构/材料一体化优化方法进一步减少了结构的质量,算例中最优选材比最差选材质量减少29.0%. 相似文献
325.
自适应流通处理机匣喷气位置对压气机性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用数值模拟方法研究了跨声风扇转子Rotor 67的失速机理和3个喷气位置的自适应流通处理机匣对转子性能的影响.结果表明:叶顶间隙泄漏涡中低速团是诱发失稳的主要原因;3个喷气位置的处理机匣均增大了压气机的稳定工作范围,喷气位置居中和后移的处理机匣综合稳定裕度改进量分别为13.43%,9.47%,均大于前移的2.72%;喷气位置居中和后移有利于抑制间隙泄漏流的发展,减小低能流体泄漏范围;相比前移和居中,后移不能激励压力面前缘处的低速团和抑制低能流体从叶顶前部泄漏. 相似文献
326.
应用自动优化方法进行大涵道比风扇叶片三维气动设计,数值最优化采用遗传算法,并利用网络通讯协议实现多CPU并行优化,大幅度缩短优化耗时.对风扇叶片型面、叶片积叠线、子午面流道、叶型安装角和叶型弦长采用基于修改量的参数化方法、结合遗传算法设计参数范围限制,以达到优化过程生成个体的可控制、合理性.采用Denton黏性体积力方法进行流场计算,较大程度减少流场计算耗时,进一步缩短优化时间.以提高设计点风扇效率、保持设计点总压比和流量不变为优化目标,并对非设计点性能进行全工况校核.通过两次不同设计参数设置的优化,最终优化风扇效率由09463提高到09560;稳定裕度由112%增加到219%.最终优化风扇叶尖处激波前马赫数略有下降,且激波向通道内倾斜,因此激波及激波造成的附面层损失下降,且稳定裕度增加. 相似文献
327.
328.
杨涛%高殿斌%李开越%葛邦 《宇航材料工艺》2008,38(3):34-36
结合大梁带铺放工艺设计了预浸带铺放设备.铺放设备总体采用龙门式结构.分析了铺放设备运动规律和控制要求.采用西门子840D的Gantry功能对龙门架x向移动和横梁的y向移动实现双边同步驱动.针对大梁带铺放工艺要求采用840D的三轴联动和插补功能实现铺带头主运动,两个光栅传感器检测龙门位置(x,y座标),一个旋转编码器用于控制铺放头摆动位置(z座标).采用S7-300完成多数字I/O并行控制,搭建了铺带专用数控系统,很好的完成了铺带运动控制要求. 相似文献
329.
330.
基于云模型的自适应并行模拟退火遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,提出了一种改进的遗传算法,即基于云模型的自适应并行模拟退火遗传算法(PCASAGA,Adaptive Parallel Simulated Annealing Genetic Algorithms Based On Cloud Models).PCASAGA使用云模型实现交叉概率和变异概率的自适应调节;结合模拟退火避免遗传算法陷入局部最优;使用多种群优化机制实现算法的并行操作;使用英特尔推出的线程构造模块(TBB,Threading Building Blocks)并行技术,实现算法在多核计算机上的并行执行.理论分析和仿真结果表明:该算法比其他原有的或改进的遗传算法具有更快的收敛速度和更好的寻优结果,并且充分利用了当前计算机的多核资源. 相似文献