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991.
992.
为了提高串列叶型设计的质量,建立了一套结合改进微粒群优化算法、自适应Kriging模型、非均匀有理B样条(NURBS)参数化方法的串列叶型优化设计系统。该系统可以实现叶型形状和叶型相对位置的耦合优化设计。提出了一种改进微粒群优化算法。在微粒群算法中,自适应改变微粒的惯性因子、学习因子、邻域微粒数目可以有效地平衡算法的全局和局部寻优能力。采用人工免疫算子对微粒群进行变异处理可以有效保持种群多样性。运用NURBS方法实现了串列叶型的参数化,设计了一种NURBS控制点的扰动方法,证明了改进EI(expected improvement)准则能使Kriging模型更容易跳出局部最优解。应用该系统优化某大弯角串列叶型,优化结果表明:在设计工况,优化后叶型的总压损失系数降低了40.4%,优化后的叶型在全攻角下的总压损失系数减小了,静压升增加了,在正攻角下的性能改善更明显,证明了该研究的耦合优化设计方法具有很好的实际应用价值。 相似文献
993.
充分发挥复合材料的利用率,降低结构重量,厚复合材料结构优化设计是非常重要的。然而优化设计空间复杂,层间应力问题突出,离散设计变量等问题使得厚复合材料结构的优化变得十分困难。针对由铺层相同的子层板叠成的厚复合材料层合板结构的复杂优化问题,本文提出一种多级优化设计方法。第一级优化采用基于径向基神经网络代理模型的优化设计方法,设计变量为子层内层数及铺层比例;第二级优化分为两个层次进行,系统层以结构重量最轻为目标,设计变量为子层数,子系统层采用遗传算法优化铺层顺序,以层间应力因子最小为目标。结合算例,通过Matlab编写遗传算法,并应用Isight集成Matlab来实现该优化设计方法。结果表明:本文提出的多级优化设计方法是有效的,能够很好地实现具有周期性铺层方式的厚复合材料层合板结构的优化设计。 相似文献
994.
介绍了一种重置协方差阵的递推辨识算法。这种方法改进了协方差阵的设置 ,以适应导弹控制系统的参数估计要求。数字仿真结果表明 ,对地空导弹、空空导弹控制系统有较好的辨识效果 相似文献
995.
ORB算法运算速度快,抗旋转变换能力好,但对可见光和红外图像匹配效果较差,为解决该问题,提出了一种基于边缘特征的改进ORB算法。该算法首先针对传统canny算子需要人工设定阈值的缺点,采用基于改进最大类间方差(Otsu)的自适应canny算子对图像进行边缘检测,然后对边缘图像进行ORB特征检测与描述,最后在最近次临近粗匹配的基础上进行RANSAC算法精匹配,提高了算法正确率。实验结果表明,该算法对可见光与红外图像匹配具有较好的鲁棒性,正确匹配点数和正确匹配率均比ORB算法高,能推广使用到可见光和红外图像融合等领域。 相似文献
996.
复杂水底环境和自主潜航器(AUV)机动会造成Doppler测速仪(DVL)速度测量结果中出现粗差,提出一种检测DVL速度粗差数据的方法。该方法利用侧扫声纳图像数据,结合SIFT特征匹配算法求取声纳图像的边缘特征点。根据声纳图像成像原理,计算出每一帧图像相对上一帧图像对应特征点像素的横向平移量;结合特征像素平移量与AUV实际横向位移的比例尺度关系以及声纳侧扫周期推算出AUV侧向速度。该侧向速度用于检测水下组合导航中DVL的速度粗差,在几十米水深的浅水区,该方法能够检测并剔除出大于0.2m/s的DVL侧向速度粗差,显著减小DVL前向速度误差。算法可实时实现,改善AUV水下组合导航性能。 相似文献
997.
本文提出了求解平面翼型亚、跨声速绕流的一个新方法。引入流函数和Von Mises变换后,亚、跨声速绕机翼无旋流动的基本方程组被化为以流线纵坐标y为未知量的单个二阶偏微分方程-流线控制方程。并通过变换将物理平面上的无限域变为计算平面上有限的矩形域,而后在计算平面采用有限差分线松弛迭代法求解。作为算例,计算了对称翼型NACA0012-34和非对称翼型NACA4412的亚、跨声速有攻角绕流,所得数值结果 相似文献
998.
表面裂纹可导致复合材料层压板的强度降低,针对一些对裂纹敏感的复合材料关键部件有必要计算裂纹对层压板剩余强度的影响。传统预测层压板剩余强度的方法均与层压板具体铺层方向有关,通过研究具有表面裂纹的碳纤维/环氧树脂层压板的剩余强度特性,提出了一种与铺层方向无关的预测层压板剩余强度的工程算法。首先,利用裂纹几何参数以及层压板相关力学性能参数对剩余强度进行快速估计,再基于内聚力单元建立含表面裂纹的复合材料层压板的有限元模型,通过对含表面裂纹的层压板的渐进损伤过程进行描述,研究了裂纹深度和长度对剩余强度的影响,验证了工程算法的合理性。 相似文献
999.
1000.
开关磁阻电机(SRM)特殊的双凸极结构导致其运行时会产生很强的转矩脉动。传统的转矩分配函数(TSF)控制方法虽然可以在一定程度上起到抑制转矩脉动的作用,但是受到开关频率、功率电源电压值等物理条件的限制,仍会存在较大的转矩脉动。为此,提出了一种基于遗传算法的SRM TSF控制方案。利用遗传算法良好的寻优能力,在指数型TSF控制的基础上,将转矩脉动作为优化目标来寻取最优的开关角。将1台四相8/6极的SRM作为研究对象,搭建了以TMS320F28335为控制核心的试验平台。试验结果验证了基于遗传算法的TSF控制方法可以有效减小SRM的转矩脉动。 相似文献