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61.
建立了考虑弹性桨叶、刚性小翼的旋翼气动弹性分析模型和旋翼载荷计算方法.以广义质量和广义力的形式描述小翼惯性力和气动力对系统的影响,以非定常/动态失速模型计算剖面气动力,结合基于实验数据修正的组合气动模型计算带小翼部分的剖面气动力,集成大变形桨叶模型考虑弹性变形的非线性,以力积分法计算桨叶剖面振动载荷.通过计算分析与实验结果相比较,验证了建立的气动弹性模型和载荷计算方法.结果表明:建立的桨叶结构模型精度很高,气弹模型能够准确预测旋翼的振动载荷,挥舞弯矩平均误差控制在9.1%,使用修正的小翼气动模型能有效提高小翼运动时桨叶振动载荷的计算精度. 相似文献
62.
涡轮叶片下缘板出气孔对内冷通道的流动和换热性能有较大影响。通过数值模拟方法研究下缘板出 气孔对尾缘和下缘板双路出气涡轮叶片尾缘内冷通道内的流动和换热特性,对比分析孔径、孔形和孔位置对尾 缘溢流孔流量系数、尾缘出流比、尾缘通道内总压系数和尾缘内冷腔壁面换热特性的影响。结果表明:下缘板 出气孔孔径对流量系数分布的影响显著,孔径增大,尾缘溢流孔流量系数下降,尾缘出流比减小,尾缘内冷通道 内压力损失降低,内冷腔平均换热系数增大;孔形对上游内冷通道内流动和换热几乎没有影响;孔位置变化对 内冷通道壁面整体的换热系数影响很小,对局部影响较大。 相似文献
63.
64.
选用新型结构粘接材料中低温固化环氧结构胶膜J-351和改性丙烯酸酯液体胶胶黏剂SY-50s,表征胶黏剂对有机玻璃的粘接性能以及应力-溶剂银纹性能,并研究胶黏剂对有机玻璃力学性能的影响。结果表明:两种胶黏剂对有机玻璃具有良好的粘接性能,J-351抗应力溶剂银纹性能优于SY-50s;有机玻璃表面施胶后力学性能下降,与定向有机玻璃相比,浇注有机玻璃力学性能下降更为明显。通过对拉伸试样断口形貌分析发现,拉伸试样带有胶黏剂的一侧首先发生破坏。因SY-50s与有机玻璃界面结合紧密,导致带有SY-50s胶黏剂的有机玻璃力学性能下降程度较大;而J-351环氧胶膜与有机玻璃界面清晰,对有机玻璃力学性能影响相对较小。因胶黏剂对有机玻璃性能的影响,导致采用SY-50s胶黏剂粘接的试样边缘连接强度低于J-351胶黏剂粘接的试样,新型结构粘接材料J-351环氧胶膜在有机玻璃粘接中应用性能良好。 相似文献
65.
基于充气前缘技术的旋翼翼型动态失速抑制 总被引:1,自引:2,他引:1
动态失速的发生会在直升机旋翼桨叶和桨毂上产生高的交变扭转振动载荷,并限制直升机高速重载状态下的使用包线。本文利用计算流体力学(CFD)方法对基于充气前缘(ILE)技术的SC1095旋翼翼型动态失速抑制进行研究,分析了ILE抑制动态失速的控制机理,获得了ILE结构布置和充放气方式对动态失速的影响规律。研究表明:ILE可以有效抑制动态失速的发生;ILE最大膨胀程度越大,其抑制动态失速的效果越好,但膨胀程度过大后抑制效果开始减弱;ILE在翼型上仰至最大迎角时恰好达到最大膨胀状态,其对动态失速的抑制效果最好;ILE保持最大膨胀状态的时间长短对抑制效果影响不大;在翼型上仰至不同迎角时开始对ILE充气会对动态失速抑制有较大影响;ILE整流段与翼型连接位置对动态失速抑制有很大影响,整流段越长,抑制效果越好。 相似文献
66.
67.
68.
含孔金属结构的孔边裂纹监测对于保障飞行安全,增强飞机结构可靠性具有重要意义。为实现对孔边裂纹扩展的监测,进行含有孔边角裂纹的含孔铝合金板疲劳加载试验,得到含孔铝合金板试验件的a-N 曲线以及孔边裂纹扩展过程中光纤光栅应变传感器中心波长偏移量;利用包络分析法、BP 神经网络等损伤识别算法对试验数据进行处理与分析;建立能够以光纤光栅应变传感器中心波长偏移量识别孔边裂纹扩展的监测模型,并通过试验对监测模型进行验证。结果表明:此监测模型可有效识别出孔边角裂纹的扩展与穿透,对孔边角裂纹扩展长度监测的准确度达到了97.2%,未来可应用于全机地面疲劳试验、飞机结构健康监测等多种场景。 相似文献
69.
基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位. 相似文献
70.
昆虫翅膀图像特征的亚像素级提取方法 总被引:7,自引:0,他引:7
昆虫翅脉、翅脉交点及翅膀边缘是昆虫翅膀运动变形三维重构的主要依据.通过分析这三种特征的图像特点,对于翅脉中心,采用Hessian矩阵求出灰度极值点方向,并用二次曲线拟合该方向的灰度变化,通过确定该曲线极值点位置来提取亚象素翅脉中心;然后通过求灰度图像的梯度,在其梯度变化方向求极值点的方法提取翅膀边缘特征;此外根据翅脉方向变化的连续性提出了邻域角度约束方法确定翅脉交叉点,从而最终提取到亚像素级的翅膀边缘、翅脉及交叉点等特征.实际应用证明该方法是较为有效的. 相似文献