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741.
基于Ansys Fluent的近场翼尖涡数值模拟与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了进一步研究飞机远场尾涡,提供网格分配及湍流模型的参考,并为整机模拟提供必要的参考依据,通过基于Ansys Fluent的数值模拟方法,研究了NACA0012机翼的近场翼尖涡流场,采用有限体积法求解不可压缩雷诺平均Navier-Stokes方程,其中雷诺应力项分别以S-A和Realizable k-ε模型封闭,模拟了近场翼尖涡卷起的过程,分析了机翼表面压力以及涡核参数,包括轴向涡量、涡核位置、涡核粘性等,并与风洞实验结果进行了对比。结果分析表明:基于局部O-网的六面体网格,RKE模型要优于S-A模型,与实验值更为吻合。 相似文献
742.
为节省航空公司运行成本开支,通过以燃油成本最小、时间成本最小、机场起降费用成本最小为目标函数,以飞机最大航程限制、机场起降条件限制、航班频率限制、旅客座次限制、飞机可用时间限制等为约束条件,建立多目标规划模型。通过实例计算,确定机队优化配置方案,验证了模型的正确性,为航空公司机队规划提供了参考。 相似文献
743.
744.
淮文博 《航空精密制造技术》2016,(4)
为了掌握砂布轮抛光工艺参数对抛光力的影响规律,提高抛光质量,设计了四因素三水平正交试验,利用试验结果建立了抛光力预测模型,验证了模型的显著性;分析了工艺参数对抛光力耦合影响规律,结果表明:抛光力随砂布轮初始半径和粒度的减小而增大,随转速和压缩量的增大而增大;对叶片进气边的抛光实验效果表明:通过控制压缩量可以获得稳定的抛光力,进而获得理想的抛光效果。 相似文献
745.
针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。 相似文献
746.
由于石油和天然气在集输过程中含有大量腐蚀成分,会对集输管道造成腐蚀形成穿孔、凹槽等缺陷,为了保证集输管道的安全,需要对腐蚀缺陷进行检测。本文运用远场涡流检测原理,建立了基于集输管道的远场涡流仿真模型,通过管道缺陷对磁感应强度轴向分量幅值和相位的影响进行分析,得出了管道内壁缺陷的深度与对应检测信号的关系,解决了对缺陷深度的定量测量问题。 相似文献
747.
748.
不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性因素的影响下易失效,而鲁棒设计可得到更安全可靠的结果。 相似文献
749.
合并模式通过共享邻域块的运动矢量(MV)来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测(MCP)不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化(RDO)从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。 相似文献
750.
航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势. 相似文献