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为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。 相似文献
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轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率. 相似文献
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机身壁板是飞机结构设计的重要承载组件,轻量化、高效率、共通性设计及优化是民机设计关注的重点。首先提出一种耦合ABAQUS的Buckle分析及ISIGHT优化的设计方法,利用自编子程序获取ABAQUS屈曲特征值,将特征值输入ISIGHT中计算临界屈曲载荷,同步更新变量参数及ABAQUS文件并提交计算,迭代分析直至优化流程结束。采用上述方法考虑轴向压缩载荷情况,以壁板整体重量最小为优化目标,疲劳应力值为约束条件,对单曲度金属机身壁板的蒙皮厚度,长桁数量及长桁截面厚度等几何参数进行优化。在满足壁板结构承载能力及总重量最小条件下,综合考虑结构载重比,临界应力及壁板加筋比,对比分析出一组最优参数,并与工程算法结果对比吻合程度较好,两者相对误差为3.73%。该优化思路实现FEA平台与优化工作一体化,可用于复合材料壁板设计及结构件减重优化工作,一定程度上可缩短零组件设计周期。 相似文献
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为研究多级跨声速压气机的分析问题,以通流理论为基础,采用了一系列适用于跨声速压气机的攻角、落后角和损失等经验模型,发展了一套基于流线曲率法的通流计算程序来预测跨声速压气机流场及其工作特性。为提高经验模型的预测精度,考虑到真实压气机中复杂的三维流动效应,针对部分早期模型进行了合理改进,包括改进了落后角模型使其适用于更大弯度范围叶型,以及采用一种更为合理的可变结构激波损失预测模型。针对两台跨声速压气机算例进行了计算校验,并将校验结果与实验值和三维数值计算进行对比。对比表明,设计工况下总压比最大计算误差为4.1%,效率误差为1.1%,在非设计工况特性预测和展向流场参数计算中也能得到和实验值相符的变化趋势,该通流计算方法可为现代跨声速轴流多级压气机特性分析提供具有参考价值的预测结果。 相似文献
128.
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针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。 相似文献
130.
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献