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91.
分析了虚拟固体燃料冲压发动机连管试验的基础技术,归纳了其试验器方案设计任务。重点探讨了连管试验器各部件的设计方案。 相似文献
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The role of AVDR in linear cascade testing 总被引:1,自引:0,他引:1
Linear cascade testing plays an important role in the research and development of turbomachinery and is widely used over the world.The ideal cascade model of a turbomachinery blade row is two-dimensional.In actual linear cascade testing, the flow through the test section converges due to the development of the boundary layer and secondary flow along the sidewall surfaces of the test section.Axial velocity density ratio(AVDR) is adopted to account for the deviation of the tested cascade flow from the ideal 2D model.Among numerous published cascade works, the influence of AVDR on cascade performance is seen to be complicated with many affecting factors, such as those related to cascade/blade geometry and flow conditions.Also, controlling AVDR is limited by the facility capability.Furthermore, real blade-to-blade flow in turbomachines is usually associated with AVDR greater than unity due to limited span of blades between the hub and shroud such that cascade testing without reducing AVDR could be favored sometimes.All these facets add complexity and diversification to the matter.The current paper reviews previous studies and results on AVDR.Consolidated understanding on the role of AVDR and recommendations on how to deal with it in linear cascade testing are provided. 相似文献
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遗传算法在飞机着陆调度问题上的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
用遗传算法对飞机着陆调度问题的两个方面:队列顺序的确定和跑道指派进行了研究.队列顺序采用飞机编号的单一整数染色体编码方案,配合相应的变异、交叉算子,避免了后代非法解的问题.跑道指派则在适值函数计算中,基于对列最短的原则来加以确定,避免了对队列顺序和跑道指派进行分别编码.算例研究了单跑道与双跑道两种情况.计算结果表明,这种编码方案以及变异、交叉算子对这一问题具有很好的效果,可在普通PC机上实现雷达扫描周期内的实时计算要求. 相似文献
95.
复合材料抗冲击性能和结构压缩设计许用值 总被引:5,自引:0,他引:5
从复合材料结构压缩设计许用值的概念和复合材料的冲击后压缩强度性能出发,讨论按NASA标准得到的CAI值与它们的关系,指出传统的CAI值不能充分反映复合材料体系的抗冲击性能,且与结构压缩设计许用值无任何联系。在对复合材料结构完整性要求和作者的试验研究,和对国外文献总结的基础上,提出复合材料抗冲击性能应包括损伤阻抗和损伤容限两方面。大量的试验数据证实复合材料层压板抗冲击性能存在拐点现象,在对拐点附近复合材料层压板的破坏机理研究基础上,建议用拐点附近的性能建立复合材料层压板抗冲击性能的评定体系,即可以用表面层在冲击下保持其完整性的最大能力(最大接触力)来表征复合材料体系的损伤阻抗(韧性);用出现拐点后基本不变的压缩强度(破坏应变)门槛值来表征复合材料体系的损伤容限。 相似文献
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为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。 相似文献
99.
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