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611.
可视化建模语言是采用图形方式对系统/软件进行描述的语言,可视化建模语言编辑器为其使用提供了工具支持.不同编辑器存在的共性使得可视化语言编辑器自动生成和配置成为可能.基于理论研究和编辑器开发的实践经验,提出了自动生成和配置相结合的可视化建模语言编辑器开发的总体框架以支持编辑器的快速开发,定义了一套支持静态语义的可视化建模语言描述方法RM.RM采用基于规则的形式化描述方法来描述可视化建模语言的语法和编辑器的特性,采用MOF(Meta Object Facility)来描述可视化语言的静态语义.最后,设计实现了可视化建模语言编辑器开发环境Veda,验证了总体框架和描述方法的可行性. 相似文献
612.
613.
一种复杂空间飞网系统参数优化设计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
由轻质软绳索编织而成的空间飞网是为非合作目标捕获而提出的空间系统概念,在空间碎片和废弃航天器处理方面具有很大的应用潜力。从平台抛射出后,飞网在空间形成不稳定的网形,且网形变化规律受初始参数设计的影响较大。针对空间飞网系统设计与试验中系统参数匹配问题,本文提出以容错值作为飞网展开性能的定量描述,从捕获任务的层面,建立面向捕获容错的空间飞网系统参数优化数学模型;以抓捕固定距离、确定大小的目标任务为算例,联合Isight优化平台与ANSYS/LS-Dyna求解,得到飞网系统最优参数匹配,算例仿真结果表明结果的适用性;最后,利用试验设计和极差分析方法验证最优点的稳定性。研究的模型与方法为开展空间飞网系统地面及空间试验等工程应用提供理论依据。 相似文献
614.
利用扫描电镜对不同氧化程度的热障涂层(TBCs)进行观察,分析发现热生长氧化层(TGO)各部位并非均匀增长。假设热生长氧化层的形状为正弦曲线,用统计方法处理扫描电镜图片可以得到热生长氧化层的基本几何参数。由此建立单波形二维轴对称有限元模型,计算并分析了非均匀增长模型的应力状况。结果表明:相同温度下,非均匀增长模型的轴向、剪切和Mises应力分量的变化趋势与均匀增长模型的对应趋势一致;但是非均匀增长模型的各个应力分量最大值均小于均匀增长模型的应力分量最大值。 相似文献
615.
阻尼不相似动力学模型的时域响应修正方法 总被引:1,自引:0,他引:1
动力学相似的缩比模型试验中,阻尼往往难以保证相似,使得缩比模型的动响应测试数据难以直接换算到结构原型上,因此提出一种阻尼不相似动力学模型的时域响应修正方法来解决这一问题。该修正方法假定缩比模型的阻尼可用比例阻尼模型近似表征,并直接从实际缩比模型与理想缩比模型的一般强迫振动响应计算方程出发,利用线性系统的叠加原理和模态叠加法,将动响应修正量的求解转换为理想模型在一个等效附加激励力作用下的时域响应求解。同时,针对实际工程中响应测点数目有限的问题,利用模态缩聚法进行了未测量点的响应反演。该修正方法仅需已知结构原型和实际缩比模型的模态阻尼比,以及准确建立的实际缩比模型的质量矩阵和刚度矩阵,即可实现实际缩比模型在任意激励工况下的测试动响应修正。以某型飞机的翼梁缩比模型为研究对象,对所提出的响应修正方法进行了验证。试验和计算结果对比分析表明,修正后的响应功率谱密度(PSD)和响应的均方根(RMS)值与理想模型基本一致,表明了本文方法的可行性和有效性。 相似文献
616.
装备维修任务模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首先建立了确定装备维修保障维修任务量模型,在此基础上运用任务安排模型给出了任务数多于维修人员数和维修时间有限两种情况下的处理方法,能比较科学的根据确定的维修任务和维修人员的情况实现对维修任务的分配. 相似文献
617.
C/SiC复合材料螺钉是在高超声速飞行器上应用越来越广泛的一类重要紧固件,但其拉伸性能存在较大散差,分布规律尚不明确,给材料选用和结构设计带来了很大困难。本文采用电子万能试验机对M8、M10、M12三种规格的平头C/SiC复合材料螺钉进行力学性能试验,并分析了拉伸强度的分布规律。在此基础上应用双参数Weibull模型对统计数据进行拟合,并对拟合结果进行了柯尔莫哥洛夫检验。结果表明:C/SiC复合材料螺钉的拉伸性能分布满足双参数Weibull模型,其特征强度β为212 MPa,形状参数α为9. 45,可以据此进行复合材料许用强度设计。 相似文献
618.
针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速ng、输出轴转速nr和涡轮后温度T4都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。 相似文献
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