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21.
基于超高速撞击物理实验数据对蜂窝夹层板撞击极限方程进行修正是获得高可信度新方程的一种常用方法,为了提高物理实验数据的可靠性,以国外131个碳纤维复合材料(CFRP)面板的蜂窝夹层板实验数据为对象,进行野值判别方法研究,发现该批数据中存在1个野值。将该野值剔除并基于剩余的130个数据重新进行方程修正后,新方程的总体预测率和安全预测率分别达到82.3%和93.1%,其绝对误差平方和、相对误差平方和分别为0.010、0.506,相对于剔除野值前的修正方程有所改善,表明实验数据野值判别方法可行、有效。为考核方法的适用性,对铝合金面板的蜂窝夹层板的实验数据也进行野值判别分析,结果显示该方法可合理识别野值。 相似文献
22.
为分析飞机着陆滑跑过程中的过度/不足转向特性,提高前轮转弯系统的操纵性能,提出了一种具有时变参数的飞机转弯系统的低阶等价模型,并结合系统稳定性的分析与飞行数据,可知在飞机着陆滑跑过程中的某个速度范围内,由于系统偏航角速度命令带宽衰减至零值附近,飞机的过度/不足转向特性曲线十分接近临界稳定速度边界,引起操纵特性严重恶化,由此提出了一种采用偏航角速度的局部负反馈来调节系统带宽的自校正增稳设计.分析与仿真结果说明:该模型能够解决使用高阶模型对飞机该项性能分析复杂的问题,可以作为高阶复杂模型分析的一种补充,且提出的增稳方法能使系统偏航角速度命令带宽保持在期望范围内,改善脚蹬操纵的敏感性,提高系统的操纵性能. 相似文献
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24.
借鉴复合材料结构建模中的均匀化处理方法建立了压电网络板机电耦合动力学方程并对其进行求解,获得了耦合系统的频率特征方程;通过求解频率特征方程发现压电网络板的固有模态以耦合模态对的形式存在;在此基础上对耦合系统的频率特性进行了分析,表明耦合模态对的特征频率值随着电感的变化会出现频率转向现象.进一步通过对系统在频率转向区能量转换规律的研究,揭示了压电网络板中频率转向的意义.最后,分析了压电网络板设计参数对频率转向区特性的影响,为压电网络板的合理设计提供了理论参考. 相似文献
25.
为确定2A16-O铝合金板材在不同温度及应变率下的成形极限曲线(FLCs),应用改进Hollomon公式获取满足外插可靠度的拟合应力应变,通过有限元分析(FEA)不同椭圆度的椭圆凹模胀形破裂位置,优化工艺参数得到指定应变路径下的成形极限点,建立了液体压力与等效应变及应变率的公式,推导出压力变化率与应变率的定量关系。以应变率控制的椭圆凹模胀形与单拉试验相结合,获得2A16-O铝合金板材在不同温度及应变率下的FLCs,为定量分析应变率的影响规律和评判理论预测方法的准确性提供了依据。 相似文献
26.
高温条件下结构的本构方程和承载能力都随时间变化,传统的结构可靠性模型在分析这种时变结构可靠性问题时效率较低.提出一种可用于高温结构可靠性分析的热响应与响应量阈值均随时间变化的时变响应面法.首先,通过引入结构各基本变量与时间的交叉二次函数并结合Box-Behnken试验设计建立结构热响应量的时变模型;进而,以温度为中间变量,建立结构响应量阈值与时间的函数关系,据此得到用随机过程表示的时变极限状态函数.具体给出了基本变量服从正态分布情形下的结构时变可靠度计算方法.算例分析表明该方法切实可行,能够在保证计算精度的基础上大幅提高计算效率. 相似文献
综合建模形式弹道极限方程中存在11个待定参数,从理论上讲,采用穷举法可以获得其数值大小,但需要的计算时间过长,储存空间巨大,不宜实现,为解决此问题,改用差异演化算法。基于填充式实验数据,采用差异演化算法对综合建模形式弹道极限方程的11个待定参数进行了多目标优化计算。结果显示,方程的总体预测率为82.35%,安全预测率为100%,平均相对误差平方和为0.001 3。该方程对其他来源的49个实验数据的预测结果显示,总体预测率提升了1.32%,安全预测率降低了4.08%,平均相对误差平方和增加了0.007 3,表明差异演化算法适用于解决多参数多目标的弹道极限方程建模问题。 相似文献
28.
道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。 相似文献
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