γ-Re_θ转捩模型在高超声速下的应用及分析

为了初步研究γ-Reθ转捩模型在高超声速领域的适用性,在自行开发的CFD程序中添加了该模型,利用T3系列平板算例对该模型的实现进行了验证;针对高超声速流动,选取压缩面绕流和双圆锥扰流等算例,分别利用该转捩模型、全层流模拟、以及传统的湍流模型进行了数值模拟计算,并与实验结果进行对比。计算结果表明,尽管该转捩模型是在低速流动的基础上发展的,它仍能准确预测高超声速流动下的转捩现象。     

基于随机减量的运行模态频域分析方法

以高层建筑、大跨桥梁等难以进行人工激励的大型复杂结构为对象,提出并实现了一种基于随机减量技术和复模态指示因子函数法的新型频域运行状态模态参数识别方法.由随机运行响应估计随机减量函数,然后通过时频域变换得到频域的半功率谱密度函数,并用复模态指示因子函数法从半功率谱密度函数中识别结构模态参数.最后对1个三维空间结构模型进行算法验证,得到相应的各阶模态参数,证明了将随机减量技术和复模态指示因子函数法相结合的方法识别大型结构模态参数的有效性和合理性.     

基于名义极限因子和降维方法的涡轮盘结构可靠性优化

结合名义极限因子方法完全实现了可靠性分析与优化过程的解耦,使可靠性分析成为进行优化之前的预分析过程,而在预分析中采用的基于降维的可靠性分析技术,在一阶可靠度方法(FORM)获得的计算结果的基础上进行适晕的数值计算就能够提高可靠性分析的结果.最后,以某涡轮盘结构优化为例对提出的方法可行性和效率进行了验证,结果表明:该方法...     

一种基于约束因子的超载迟滞模型

在常幅载荷中加入一个超载会明显影响后续一段时间裂纹扩展的速率.要准确预测结构在变幅载荷谱下的疲劳裂纹扩展寿命,必须研究超载对裂纹扩展的影响.现有的变幅疲劳裂纹扩展模型大致可分为屈服区模型、经验的裂纹闭合模型和条带屈服模型.条带屈服模型预测较准确但需要数值迭代求解,计算量大,且程序复杂,不利于工程应用;屈服区模型比较简单...     

多渐消因子Kalman滤波器在SINS初始对准中的应用(英文)

针对系统模型和统计信息不能精确已知的条件下Kalman滤波无法给出最优解这一问题,单一渐消因子Kalman滤波算法对于简单的系统是有效的,但是对于复杂的多变量系统,仅仅利用单个的渐消因子是不够的。本文提出了一种多渐消因子滤波算法,通过利用开窗法计算新息序列协方差的无偏估计获得渐消因子矩阵。利用渐消因子矩阵调节一步预测均方误差矩阵k|k1P,对不同的滤波通道提供不同的渐消速率。将该方法应用于SINS的初始对准中,仿真和试验结果表明:当真实系统噪声统计特性同设定参数不一致时,对准精度明显高于其他滤波算法。其对不确定性噪声具有较低的敏感度,对系统参数具有较好的滤波效果。因而,在实际应用中具有重要的参考价值。     

基于BP神经网络的金属橡胶本构关系的预估方法

采用BP(back propagation)神经网络算法对金属橡胶的本构关系系数进行学习训练,对BP神经网络做了比较详细的介绍,讨论了如何运用神经网络去预估金属橡胶的非线性本构关系系数,选择了BP神经网络参量,通过对金属橡胶的静态压缩实验数据进行参数识别,获得仅材料密度变化、材料密度和形状因子两种因素同时变化两种情况的...     

晶振式非接触表面轮廓传感器的动态特性

从理论上对线性伸展模式的石英振子的动态特性进行了分析，讨论了在近场效应作用下，影响晶振品质因数的各种阻尼，并将所获得的解析模型与实验结果进行了比较。     

概率分布的近似与包含因子的选择

当被测量 y 是多个输入量的函数时,包含因子的选择取决于量y-Y/u_c(y)的概率分布。那么在进行不确定度的评定时,了解量 y-Y/u_c(y)的几种近似分布,了解决定其分布的量 Y 的近似分布及依据,对正确选择包含因子是有帮助的。