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反推力装置负载特性是其运动机构及驱动作动器强度设计的基础,其中阻流门所受气动载荷及其应力分布计算是核心。以叶栅式反推力装置为对象,采用重叠网格方法实现阻流门和滑动整流罩的旋转以及平移运动网格划分,在STAR-CCM+软件环境下确定了流固耦合交界面的数据映射与交换关系,由此建立了反推力装置流固耦合数值分析模型。对反推力装置在飞机降落时正常打开和起飞滑跑紧急终止时应急打开两种动态过程进行仿真,结果表明:随阻流门旋转,阻流门所受气动载荷与等效应力快速增加,并在旋转角度为50°附近达到最大,且在应急终止起飞状态下打开反推力装置,阻流门承受的最大气动载荷是正常打开过程的3倍以上。 相似文献
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为获得某弹载天线热管PCM复合热控装置的相控阵天线的温控性能,建立了其整机数学模型,并基于DSC测试数据,采用有效热容法对材料的相变过程进行模拟。根据T/R组件安装面的最高温度和储热器内相变材料的相变完成情况,研究了相变材料导热系数和翅片数对整机热控性能的影响。研究发现,使用较高导热系数的相变材料与较多的铜翅片数量有利于提高装置的热控性能,且两参数效益可以互补。最后根据研究获得的综合优选参数,制作了试验样机,验证了参数设置的合理性和可行性。 相似文献
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为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。 相似文献