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581.
可靠性强化试验技术及在航空工程中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了可靠性强化试验技术的发展过程和研究状况,阐述了应力极限分类,步进应力试验等可靠性强化试验的技术特点,并提出了可靠性强化试验应用于航空产品的研制过程 相似文献
582.
介绍了复合材料层板机械连接孔一种衬套强化工艺方法的应用性研究结果。实验分析表明,采用衬套连接技术能够有效改善和提高复合材料连接孔的原始疲劳品质及其耐久性寿命,并具有稳定的寿命增益比。通过改变衬套材料与装配方法,获得了孔的不同疲劳损伤变形对比结果。初步实现了复合材料连接强化技术的可行性尝试。 相似文献
583.
摘 要 本文通过在不同的环境介质下进行强化实验发现,在氮气和二氧化碳气氛中采用高脉冲能量强化可获得较厚的强化层,且强化层硬度明显高于空气中获得的强化层。另外二氧化碳和氮气相比,前者的强化层硬度更高些。 相似文献
584.
585.
586.
人工粗糙度作为一种局部强化换热技术,对提高再生冷却效率有重要意义。为了研究人工粗糙度对矩形冷却通道三维流动与传热特性的影响,以及在弯曲段与二次流的耦合作用,对有人工粗糙度的三维弯曲矩形通道进行了建模,并应用Fluent软件进行了数值仿真计算,采用了能够有效准确地求解受强曲率影响的管道内及近壁区域湍流流动的RNG k-ε湍流模型。结果表明:在冷却通道底面添加人工粗糙度会使底部流动受到干扰进而导致流速中心上移,因此在弯曲段,有人工粗糙度的冷却通道中所产生迪恩涡的范围相对较小且距离底面较远,而随着二次流的产生,流速中心会向底部移动,使得该处的换热得到改善,整体对流传热系数上升;当入口质量流量分别为0.1 kg/s,0.2 kg/s,0.3 kg/s时,有人工粗糙度工况下弯曲段加热面平均对流传热系数分别增加了11.86%,13.11%,16.14%,表明添加人工粗糙度可以显著提高换热,且随着入口质量流量的增加其对换热的提高作用也变得越来越明显。 相似文献
587.
针对强化学习策略由仿真环境向实际迁移困难的问题,以提高无人机采用无深度信息单目视觉时的行人规避能力为目标,提出一种基于异步深度神经网络结构的跨传感器迁移学习方法。首先,在仿真环境中仅使用虚拟单线激光雷达作为传感器,通过基于确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习方法,训练得到一个稳定的初级避障策略。其次,用单目摄像头和激光雷达同步采集现实环境中的视觉和深度数据集并逐帧绑定,使用上述初级避障策略对现实数据集进行自动标注,进而训练得到无需激光雷达数据的单目视觉避障策略,实现从虚拟激光雷达到现实单目视觉的跨传感器迁移学习。最后,引入YOLO v3-tiny网络与Resnet18网络组成异步深度神经网络结构,有效提高了存在行人场景下的避障性能。 相似文献
588.
标准对抗自编码模型能够以自监督方式自适应提取输入样本的特征,并通过对抗机制对提取的特征施加特定的先验分布,从该先验分布进行采样输入解码器,则可生成与输入样本近似的样本。但在实际应用中,有时需要生成指定类别的样本;对于模式识别任务,通常还需要对多类别样本的特征进行提取,并强化特征间差异,从而进行聚类分析。针对上述需求,本文提出基于二维独立均匀分布对抗自编码的分析模型。在该模型中,根据类别信息构建二维均匀分布,便于对不同类别的可视化特征进行专属约束,从而强化不同类别特征间的差异;此外,通过自监督与对抗训练,使得对应特定类别信息的均匀分布样本能够生成指定类别的样本。方法经网络公开数据MNIST数据集进行了验证,研究表明,该方法能够利用与类别信息相关的二维独立均匀分布对隐变量进行约束,提高了特征聚类性能,并能够生成指定类别的样本。 相似文献
589.
针对一类高速可变形飞行器(HMFV)的变形决策问题,提出一种基于深度确定性策略算法(DDPG)下考虑综合性能指标最优的智能变形决策方法。首先,以一类后掠角可连续变化的高速飞行器为研究对象,给出变形飞行器动力学模型,分析模型特性及变形量与关键气动参数之间的定性关系。其次,基于关键气动数据特征分析,考虑包含气动性能、控制误差在内的综合性能指标,设计一种基于DDPG算法的智能变形决策方案。再者,针对带有标称控制器的HMFV进行变形决策训练,实时获得滑翔过程中不同飞行状态下的最优构型。最后,仿真结果表明所设计的智能变形决策算法收敛效果好,且具备较好的泛化性能。相比于固定外形,可通过变形使得在不同状态下的升阻比保持最优,且与考虑单一决策指标相比,考虑综合指标最优的变形决策可进一步缩小姿态动态跟踪误差。 相似文献
590.
针对高速机动飞行器常用的程序化机动突防方式适应性不强、突防效果不稳定的问题,提出了一种基于深度强化学习算法的机动博弈制导方法。该方法以增大交会摆脱量为任务目标,采用深度神经网络拟合飞行器的制导律,应用强化学习方法训练网络参数,得到一种以突防拦截双方的位置和速度为输入、以飞行器的需用过载为输出的智能机动博弈制导律。数学仿真验证结果表明,在连续的状态空间和动作空间中,飞行器能根据当前态势自主选择合适的制导指令。相比传统突防方式,该制导律显著提升了交会摆脱量,且突防效果更稳定。 相似文献