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171.
用流线曲率全三维反问题方法和引入滑移因子模型的准三维流线曲率反问题方法设计了叶片数不同的和增压比不同的小型高速离心叶轮.用商用计算流体力学(CFD)求解器估算了这些叶轮的性能.对比了这两种反问题方法的设计误差稳定性,考察了分流叶片对设计误差的影响.结果表明,流线曲率全三维反问题方法能够根据叶片负荷对叶片设计做出恰当调整.较准三维反问题方法,流线曲率全三维反问题方法所设计叶轮的增压比普遍偏高.随叶片负荷增加,较准三维反问题方法,流线曲率全三维反问题方法的设计误差变化较小,即其设计误差稳定性明显较好.分流叶片对准三维反问题方法设计结果的影响明显较小. 相似文献
172.
基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。 相似文献
173.
针对有试验性能退化量参数记录、且(或)有部分数据缺失情况的小样本无失效轴承试验问题,通过由Taylor和Thompson提出的数据模拟法实现补全样本退化量,结合Bootstrap自助法扩大样本量,再根据基于性能退化轨迹的补充信息方法来进行其可靠性评估。选取7组受试轴承的振动退化量,对比在完整数据和带有缺失数据情况下的分析结果,发现可合理利用原舍弃不合规试验的部分有效信息,使之增加可靠性评估的样本数,从而得到较不用这些数据更为准确的结果,且所得结果较用完整数据结果绝对值相差在01以内。对比由极大似然估计法和加权E-Bayes法分析试验寿命数据的结果,发现该方法所得评估结果更优,与试验实际相比误差在10%以内,对于提高评估精度及降低试验成本有积极的实际意义。 相似文献
174.
大气探测激光雷达系统接收与发射光轴的空间平行与否直接影响探测数据的有效性,高精度光路自动调整系统是星载激光雷达实现可靠探测的保障条件之一.基于国际上现有的星载大气探测激光雷达,总结光路调整系统的研究现状、基本原理和常用方法,并从硬件结构和软件算法两方面对常用的回波信号强度法和光斑调整法进行了对比.回波信号强度法结构简单,但调整过程受大气和地表环境影响明显;光斑调整法可实现1μrad的高精度调整,但光路复杂、成本相对更高.总体而言,光路自动调整技术涉及多个学科和领域,结合各个学科的优势,设计出结构简单、高精度低成本的光路调整系统,是未来的发展方向. 相似文献
175.
176.
针对小卫星侦察星座性能评估问题,从覆盖、成本和弹性三方面对小卫星侦察星座的性能指标进行研究,分别构建了考虑存储容量约束的覆盖能力评估模型、成本估计模型以及弹性能力评估模型。在覆盖能力评估模型中,将卫星存储容量作为约束条件,结合卫星覆盖几何模型分析了卫星对地侦察的工作条件,提出考虑存储容量的覆盖指标计算方法;通过小卫星成本模型(small satellite cost model,SSCM)对星座各分系统的成本进行估计;在弹性评估模型中,提出了星座性能损失率指标,并根据星座失效状态概率函数确定了不同失效状态下星座性能损失率的权重。将上述模型应用于SkySat和吉林一号星座的性能评估过程中,结果表明SkySat比吉林一号覆盖能力强、成本低,弹性差。提出的三个模型可用于评价星座优劣,为小卫星侦察星座的建设和性能评估工作提供参考。 相似文献
177.
收发平台分置于地球同步轨道(GEO)和无人机(UAV)的GEO-UAV空天双基合成孔径雷达(SAR)系统能够实现对重点观测区域高精度、高时相的观测,二维分辨能力为其重要的系统指标。针对GEO-UAV空天双基SAR的二维分辨能力进行了分析:首先,基于梯度法给出了空天双基SAR矢量化的二维分辨率的计算方法;其次,基于GEO-UAV空天双基SAR的构型计算了其距离分辨率、方位分辨率以及二维分辨矢量夹角;最后,基于系统的二维分辨能力提出了GEO-UAV空天双基SAR的构型设计准则,通过点目标仿真对该准则的有效性进行了验证。所提设计准则能够为GEO-UAV空天双基SAR的系统设计提供有力支撑。 相似文献
178.
轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题,本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先,通过轴承振动实验获得数据;然后,基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取;在此基础上,利用K Medoids算法对正常样本进行聚类,并根据3σ法则构建正常运转的安全边界;最后,计算不同轴承故障数据的超限概率,根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明,该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的. 相似文献
179.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
180.