稳态温度场作用下涡轮叶片振动特性的研究

根据一维线性分段插值方法对一维温度场进行分段插值拟合,为有限元方法分析温度场作用下叶片振动问题中温度载荷的施加提供了简化可行的方案,利用有限元方法验证该线性拟合方案的可行性,并采用多种方法对计算结果进行验证分析,对一维稳态温度场的分段插值进行了误差分析,得到稳态温度场作用下叶片振动问题的有限元分析计算方法和温度载荷施加方案。     

带旋转修正的弹簧-TFI混合动网格方法

网格存在大变形时,传统的超限插值(TFI)动网格方法易于引起网格正交性问题.依据几何关系并考虑其插值特点,提出了一种带旋转修正的TFI动网格方法.对结构网格块进行分块,在子块角点间建立弹簧元,并基于弹簧类比法计算角点位移;子网格内部结点位移采用修正后的TFI动网格方法进行计算,从而形成具有弹簧-TFI混合特征的动网格新...     

多场耦合计算平台与高超声速热防护结构传热问题研究

从有限元法(FEM)和有限体积法(FVM)的单元特性出发,提出一种具有局部守恒特性的界面载荷插值方法.采用共享内存技术开发适用于通用有限元和计算流体力学(CFD)软件的多场耦合计算平台,并基于分区耦合方式实现流固耦合传热计算.作为验证,分别将ANSYS与Fluent和CFD-FASTRAN软件进行耦合,计算外壁冷却的喷...     

基于多项式插值的自由漂浮空间机器人轨迹规划粒子群优化算法

针对自由漂浮空间机器人轨迹规划问题,提出一种基于多项式插值与粒子群优化算法相结合的非完整运动规划方法。首先,通过对系统非完整约束条件进行分析,给出了以机械臂关节角耗散能为目标函数的轨迹最优控制算法;并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹,将插值多项式的系数作为优化参数,结合粒子群优化算法对关节角轨迹进行优化求解。最后,对本文提出的轨迹规划算法进行数值仿真。仿真结果表明关节角轨迹平滑连续,保证了关节角速度及关节角加速度在初始和终止状态均为零,从而验证了所提方法的有效性和可行性。     

一种新的红外烟幕遮蔽效果时域特性评估方法

提出了基于分形特征和Aitkin插值技术的烟幕遮蔽效果时域特性评价的方法,计算了目标热像区域的分数维和分形拟合误差,采用了Aitkin插值技术来获得烟幕场遮蔽效果的时域特性。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。     

直升机惯性传感器结构的模态优化

提出了一种基于迭代抽样和径向基插值的自适应代理模型方法。这种自适应方法以减少仿真计算数量和提高代理模型自适应能力为目的,使用多岛遗传算法选择新增样本点并使新增样本点位于设计空间的稀疏区域,使得所有的样本点均匀分布于设计空间。标准误差用来判断代理模型的精度大小以决定是否对代理模型进行更新。这种自适应代理模型结合多岛遗传算法对直升机的惯性传感器结构模态进行优化。用拉丁超立方抽样方法选择10个样本点构建初始的代理模型,自适应代理模型的计算结果表明2%的误差条件下需要额外增加7个样本点。优化结果表明不同的权重系数对最优模态特性的影响很大,惯性传感器结构的一至六阶模态值更加远离直升机的激励频率。     

转子系统不平衡故障的再现方法浅析

针对转子系统不平衡特征再现设计问题,提出1种基于动力学相似关系的模型再现方法。根据转子系统的振动微分方程,通过积分模拟法和量纲分析法建立转子系统中转轴、转盘、弹性支承和不平衡量的相似关系。根据相似关系,设计了原型不平衡转子系统的动力学相似模型,利用有限元方法仿真验证了所得相似关系的正确性。试验采用最小二乘三点法识别原型与模型不平衡转子试验台的不平衡量,给出再现原型不平衡特征的过程,验证了不平衡特征再现设计方法的有效性。总结了基于动力学相似关系的转子系统不平衡特征再现设计方法。     

基于对比学习的终端区相似气象场景识别（英文）

为了提高终端区相似气象场景（Similar weather scenarios,SWSs）的识别准确率,提出一种基于对比学习的SWS(SWS based on contrastive learning,SWS-CL)识别模型。首先,针对对流天气图像特点,设计了一种数据增强方法来增加天气图像样本的数量和质量。接着,设计了一种对比损失函数使向量表征空间中的正样本与锚点样本之间的距离更近,而负样本与锚点样本之间的距离更远,进而基于对比学习技术在无标记样本集上训练得到相似气象场景分类预训练模型。最后,利用少量标记样本对预训练SWS-CL模型进行监督微调,进一步提高SWS-CL模型的性能。在广州终端区气象图像集上的对比实验表明,所提出的数据增强方法能有效提高气象图像集的质量,所提出的SWS-CL模型能取得令人满意的识别精度,且在标签稀少的数据集上具有明显的优势。     

超紧凑燃烧室内流场水流模拟实验研究

为探究超紧凑燃烧室内流场结构和数值模拟结果的准确性,根据相似原理,搭建了超紧凑燃烧室内冷态流场水流模拟实验装置。用红墨水作示踪剂,显示超紧凑燃烧室周向环腔内不同位置的流场轨迹。在满足与水流模拟实验雷诺数相等的情况下,以空气为介质用Fluent软件对超紧凑燃烧室内冷态流场进行数值模拟。数值模拟与水流模拟实验结果对比表明,所得流动轨迹形状相似,运动趋势一致。利用水流代替空气流研究超紧凑燃烧室内冷态流场特性,能更直观地验证流场结构数值模拟结果的可靠性。