加筋圆柱曲板稳定性的微分求积单元法分析

加筋圆柱壳和圆柱曲板在工程领域中有着广泛的应用,其稳定性特性是设计人员十分关注的一个问题。本文首次尝试应用微分求积单元法分析加筋圆柱曲板的稳定性问题。采用了新的确定权系数的方法建立了微分求积圆柱曲板单元,并给出了详细的分析过程。将微分求积单元法的计算结果与现有的数值结果进行了比较来验证所建立的微分求积单元法的分析过程及结果的正确性,还给出了一些新的数据和图线供设计参考或者用于新方法的验证。     

基于流体速度势的非线性晃动问题的ALE有限元分析

基于流体速度势，本导出了非线性晃动问题的ALE有限元格式。通过引入ALE运动学描述，使网格的运动独立于流体的运动，通过采用与贮箱固连的非惯性参考系建立控制方程，使网格只须相对贮箱更新，因此运动边界和自由液面的跟踪算法不仅非常简单，而且不会引起网格畸变．本分别采用有限元法和有限差分法进行空间和时间离散，中的算例分别模拟了贮箱受横向激励和俯仰激励时流体的非线性晃动问题，所得结果证实了本方法的有效性与可靠性。中的方法还可进一步推广用于流体—结构耦合问题．     

用薄板等积变换方法制造起伏构造的工艺问题研究(英文)

研究了用于夹层壁板的新型轻质芯材的制造问题。该种芯材是一种可改变平面方向的褶皱构造。采用薄板等积变换通过局部弯曲而不拉伸材料的方法制造该种芯材已成为可能。其主要难点在于 ,必须实现沿复杂的展开图上所有的画线同时弯曲。现借助于成形过程中使原来的构形组件变形解决其造型问题。本文提出的工艺方法可用于不同材料的深度起伏构造制造 ,如金属薄板和纸等。     

“微风”(Zephyr7)无人机机翼力学性能分析

利用ABAQUS有限元软件对英国的"微风"(Zephyr7)无人机机翼结构进行了静力学分析,重点分析了主梁直径和蒙皮张力对机翼结构抗弯性能的影响。分析结果表明,主梁的抗弯与抗扭性能随着其直径的增大呈几何级数提升,机翼抗弯性能随着其蒙皮张力的增加近似线性增加。     

一种闭环对象辨识方法及其在生产中的应用

针对一些难达稳态过程的模型不易辨识的问题,提出了一种对象模型参数和状态方程初值同时辨识的新方法.该方法可不进行装置实验,仅使用装置历史数据就可进行在线辨识,且适用于系统处于非稳定状态的阶跃响应数据.闭环控制系统辨识仿真和实际应用表明,应用该方法辨识出的对象特性进行PID参数设计,效果明显,并且使控制系统具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.     

先进的目视回收光学助降系统纵向着舰精度

先进的目视回收光学助降系统(Advanced visual carrier aircraft recovery system,AVCARS)是在常规的菲涅尔透镜光学助降系统中加入"肉球"偏移速度的指示信息,以提高着舰时的操纵品质和着舰精度.本文研究了AVCARS光学助降系统的工作原理,给出了其结构配置,设计了飞控系统、飞行员模型和助降控制律,并导出着舰终端误差方程.最后对在典型海浪作用下的AVCARS光学助降着舰导引系统进行了动态仿真验证,计算出了着舰终端误差,为研究舰载飞机着舰精度提供了基本思路与研究手段.     

悬停状态旋翼固定尾迹分析中三角级数的应用

为了在固定尾迹分析中更好地描述桨叶附着涡环量分布,结合叶素理论,采用一个三角级数表达附着涡环量的连续分布,并应用于悬停状态下单旋翼和共轴双旋翼的气动特性分析,通过小量计算即获得连续光滑的附着涡环量分布,将其应用到推导的公式中计算出连续分布的诱导速度,进而分析了共轴双旋翼上下旋翼气动干扰及扭矩平衡条件.计算结果与实验结果进行了比较分析,验证了该方法的有效性,并得出结论:下旋翼总距变化对上旋翼诱导作用影响微小,但对自身诱导作用明显;当上下旋翼扭矩平衡时,下旋翼总距比上旋翼总距约大1°.     

基于UDDI的应用服务注册中心的设计与实现

Web服务是当前基于Web的分布式计算与应用的关键技术基础.通用描述发现集成协议(UDDI)是Web服务的核心技术标准,提供了Web服务的信息注册查找规范,解决了Web服务的描述、发布以及查找问题.UDDI规范仅提供了标准接口及数据结构,缺乏对UDDI注册中心的安全性、可管理性等明确的定义和实现机制.基于Web服务及UDDI技术分析,设计实现了基于UDDI的应用服务注册中心(ASC).ASC由ASC客户端、ASC服务器、ASC管理控制台组成,支持Web服务的发布、查找、管理等操作.根据实际应用需求,设计并实现了发布者声明关联匹配算法,扩展了UDDI标准的应用编程接口,提供了安全、管理等功能,形成了一个具有较强安全性和易管理性的应用服务注册系统.     

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.