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671.
导弹试验实时测控系统是空空导弹制导系统半实物仿真试验平台的主要设备之一,服务于新型导弹的研制、试验、优化和评估。系统采用RTX实时开发技术,克服了Windows系统实时性差的局限性,解决了测控系统实时与非实时任务兼容处理难的问题,实现了空空导弹半实物仿真试验的实时仿真和实时测控。系统利用RTX子系统的开放性,重新开发了所用仪器板卡在RTX环境下的驱动程序,实现了应用程序的设备无关性,提高了导弹试验验证的有效性和系统性。 相似文献
672.
673.
针对R0110燃气轮机低排放试验内容的要求,提出了对试验平台的测试与控制系统的设计方案,并详细介绍了该试验平台测试系统与控制系统的硬件与软件结构和功能的实现,其中通过利用混合总线方式将原测试系统与新测试系统相结合,扩展了试验器的测试能力.根据试验中多路燃料供给规律的要求,提出燃料供给手动、自动2种控制方式,进一步提高了试验控制上的智能性.在自动控制程序设计中,充分考虑了燃料供应的风险,并制定了相应的处理方案,保障了试验的顺利完成,而且提高了该试验器的智能化水平和整体测控能力. 相似文献
674.
针对燃油离心泵高效、高抗汽蚀优化设计问题,进行了基于损失模型和SQP算法下的多目标优化设计并进行了仿真应用。首先,考虑叶轮、蜗壳等通流部件内的水利损失、容积损失以及机械损失,建立表征离心泵效率的综合损失模型;结合基于必须汽蚀余量计算下的汽蚀表征函数以确定离心泵多目标函数。进而,利用SQP算法构造合理的适应度函数,结合约束条件确定离心泵多目标优化设计的数学模型。其次,对某型燃油离心泵进行基于SQP算法的优化设计并与其他常用优化算法进行对比。可以看到:各优化算法的最优结果几乎相似,但SQP算法对多维非线性方程组优化求解所用的迭代步数相对较少。最后,利用CFD技术进行仿真及外特性预测,以验证基于SQP算法下燃油离心泵多目标优化设计的有效性。结果表明:相比传统方法设计的原型离心泵,基于SQP算法优化的离心泵内流场压力分布相对均匀,流动损失更低,且进口流动有利于抗汽蚀性能;从外特性结果来看,基于SQP算法优化的离心泵高效工作区域相对宽广,必须汽蚀余量相对较低,抗汽蚀性能有所改善。 相似文献
675.
二冲程航空活塞发动机的换气过程直接影响燃烧效果和发动机性能,以某二冲程航空活塞发动机为例,建立仿真模型,基于动力性能、经济性能、扫气性能进行多目标优化,对扫气道、排气道结构参数的不同组合优化分析。另外,还对不同海拔工况点下(转速为5 600 r/min,100%节气门开度)的气道结构参数进行优化。结论表明:使用NSGA-Ⅱ算法对发动机气道结构的优化可以有效提高扫气效率和功率,优化后(转速为5 600 r/min)分别为0.841 kW和2.712 kW,燃油消耗率降低22.08 ![]()
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;另外,在不同海拔工况点中,随着海拔高度的增加扫气道长度呈现出减短的趋势,而排气道长度逐渐增加,且在海拔高度大于1 800 m时趋势变化更加明显。 相似文献
676.
677.
宽裕度超声叶型气动优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
通过与德国航天局设计的超声预压缩叶型PAV-15试验数据比对,确定高精度超声叶栅流场计算方法,研究表明:根据激波位置分段调整流管厚度可提高计算与试验结果的一致性。为提高超声叶栅稳定工作裕度并保证设计点性能,建立根据目标裕度估算喘点反压方法和优化设计方法。对两个超声叶型进行多目标优化,优化结果表明:优化叶栅可减小设计工况槽道激波入射角、减小激波及激波附面层干扰损失;气动喉道前移、结尾正激波后移,提高叶栅耐反压能力。两个优化叶型在保持总静压比不变的前提下,稳定裕度均达到设计目标,设计点损失也有所下降。 相似文献
678.
基于地外天体起飞的真空羽流导流技术仿真与试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对着航天器发动机羽流导流问题,基于工程经验提出了四种典型导流装置型面(包含内凹槽形式和导流锥形式等),利用计算流体动力学/直接模拟蒙特卡罗(CFD/DSMC)耦合方法,对起飞过程中羽流导流带来的气动力和气动热效应进行了数值模拟,并对不同导流装置情况下羽流场激波、航天器表面压强和热流密度分布规律进行了分析,给出了四种导流装置的导流效果评价。最后以导流锥形式开展试验,对仿真算法进行了验证。结果表明:羽流导流并没有导致发动机燃烧不稳定;综合考虑航天器羽流和发动机安全性,大导流锥导流的方案最优;在导流锥附近的激波位置及形态和仿真一致,仿真与试验的变化趋势一致,仿真算法可信,数据规律可以作为工程参考。 相似文献
679.
680.
在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。 相似文献