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311.
针对极限状态函数未知的可靠性灵敏度分析问题,提出了用响应面方法获取极限状态函数,再利用该极限状态函数进行可靠性灵敏度分析的方法,并推导了相关计算公式.综合考虑了机匣进油口的滑油流量、温度以及机匣外二股气流的温度、流速等变量的随机性,采用该方法计算了附件机匣出油口温度的可靠度及各随机变量对可靠度的灵敏度.计算结果与相关文献中定性分析的结论一致,故所提出的可靠性灵敏度分析方法及相关计算公式是正确和有效的,为附件机匣及其相关附件的可靠性设计与优化提供了定量的理论依据. 相似文献
312.
在黑障区飞行阶段中,惯性导航系统会因缺少辅助导航系统而持续累积误差,导致飞行器导航系统可靠性下降。针对这一问题,提出了一种新的基于极限学习机的黑障区智能导航算法,通过极限学习机(ELM)对GPS正常工作的导航信息进行学习。在黑障区,利用学习得到的模型对惯性导航系统进行误差补偿,较好地修正了当GPS失锁时惯性导航系统的误差,避免了因误差累积而导致的导航信息发散。仿真结果表明,该算法能够保证在GPS失锁的黑障区中导航系统输出的信息有较好的可靠性和精度,能够为接下来的姿态调整和着陆准备提供良好的基础。 相似文献
313.
314.
315.
建立了可以预测面内破坏、分层破坏和芯层破坏的复合材料夹层结构逐渐破坏模型.利用能量变分原理和非线性几何方程,以反对称失稳为例导出了考虑剪切效应夹层板的非线性稳定性控制方程组,并利用广义傅氏级数法对此高阶偏微分非线性方程组进行数值求解,在此基础上利用蔡-胡及最大剪应力强度理论及刚度退化规律得到复合材料夹层板的临界载荷、后屈曲路径、破坏过程和强度极限. 相似文献
316.
基于径向基函数的网格变形及非线性气动弹性时域仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:1
为开展非线性气动弹性研究,基于非线性结构有限元软件NASTRAN和自主研制的多块结构化计算流体力学(CFD)求解器,开发了一套基于计算流体力学/计算结构动力学(CFD/CSD)耦合求解方法的气动弹性时域仿真程序.该程序采用径向基函数(RBF)交换两套求解器之间的数据并进行网格变形.为提高RBF方法的效率,构造了基于多次插值的空间待插值点精简算法.在多次插值过程中,每次插值的对象为上次插值的误差,并同时限制插值区域,以此实现了空间待插值网格数的精简.数个网格变形的算例表明该方法可支持大变形运动,并且具有较高的计算效率.采用此程序开展了AGARD 445.6机翼颤振计算、大展弦比机翼的静气动弹性计算与切尖三角翼极限环振荡(LCO)现象的动气动弹性仿真,结果揭示了当机翼展弦比较大或者响应幅值较大时,结构非线性对于气动弹性有显著影响. 相似文献
317.
基于NN-ELM的航空发动机燃油系统执行机构故障诊断 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种航空发动机执行机构及其传感器单一故障诊断及定位方法.首先通过执行机构模型判断是否发生故障,然后运用发动机逆模型对故障进行定位.基于离线训练BP(back propagation)神经网络建立执行机构模型,根据某半物理仿真试验台的测试数据训练网络参数.提出离线训练和在线训练相结合的极端学习机(ELM)算法建立发动机逆模型,使网络在初始时刻就具有诊断能力,工作过程中具有适应能力,且在线训练过程采用阈值判别法筛选训练样本,减小了在线训练时间,提高了逆模型的实时性.以某型发动机燃油系统执行机构为例的设计和仿真结果表明:该诊断系统能够准确地对发动机在稳态和动态工况以及蜕化状态下的执行机构及其传感器单一故障进行准确诊断和定位,具有很好的实时性. 相似文献
318.
为了解微尺度扩散火焰燃烧特性,选用正戊烷、正庚烷、正辛烷、正癸烷、正十二烷五种不同液体烷烃,进行燃烧实验。结果表明:火焰在不同流量下会呈现球型、椭球型、细长型、聚积型以及喷射型;燃料含碳越多,其火焰燃烧极限越小。对于每种烷烃,火焰高度H与Re都呈线性正相关,燃料含碳量越多,火焰高度H随Re变化越小;Roper火焰长度预估模型对于液体烷烃同样适用,实验所得数值与模型的误差在25%以内。火焰管壁温度随流量增大而降低,火焰温度随流量增大而升高,火焰温度与火焰形态有关;不同燃料的管壁温度和火焰温度都随含碳量增大而降低。 相似文献
319.
钝头体窄条翼布局导弹在大攻角下拥有极为优异的纵向气动特性,但横向容易失稳,做快速机动时容易诱发非指令的横向不稳定运动。通过开展高速风洞自由摇滚试验和数值模拟,研究了窄条翼导弹自由摇滚特性和流动机理,试验与计算吻合较好。研究发现:较大迎角时,窄条翼面积中心距离尾舵前缘根部5~6倍直径时,模型会进入极限环摇滚,窄条翼位置对模型稳定性有显著的影响,去掉窄条翼或尾舵时,模型均不会进入摇滚;模型空间流场特性表明,气流经过窄条翼时形成的片涡,对背风舵产生强烈的干扰,抑制了尾舵涡的形成和发展,使背风舵动态失稳,导致模型进入极限环摇滚。 相似文献
320.
为了使用解析余度模型对传感器故障进行诊断,提出了1种基于K-均值聚类与改进微分进化算法优化的极端学习机(IDE-ELM)的发动机传感器解析余度模型建立方法。为避免求解ELM算法时H矩阵奇异,采用K-均值聚类对试验数据进行聚类处理,然后从每类数据中选取1组数据组成训练样本用于训练;利用IDE算法优化ELM的输入层权值和偏置,提高ELM的泛化能力。利用飞行试验数据进行了仿真验证。结果表明:基于K-均值聚类和IDE-ELM设计的传感器解析余度模型具有较高的精度,可用于FADEC系统双通道传感器的故障诊断。 相似文献