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911.
基于神经网络-遗传算法的液力透平叶片型线优化 总被引:1,自引:4,他引:1
提出了一种叶片型线的多工况优化设计方法,该方法包括叶片型线参数化、优化的拉丁超立方试验设计、CFD技术、GA-BP(genetic algorithm-back propagation)神经网络与遗传算法.具体采用三次非均匀B样条曲线参数化叶片型线,优化的拉丁超立方试验设计方法在设计空间内获取训练GA-BP神经网络的样本点,各个样本点性能分析由CFD技术完成,随后开展GA-BP神经网络的学习训练,最后采用GA-BP神经网络和遗传算法相结合的优化技术求解液力透平叶片型线的多工况优化问题.基于上述优化方法对一液力透平进行了叶片型线的优化改进,结果表明,在保证扬程不小于相应初始扬程的约束条件下,优化后的液力透平效率在3个指定工况下分别提高了3.91%,3.59%和3.09%, 证明采用此方法优化叶片型线具有一定的可行性. 相似文献
912.
柔性太阳翼在轨热分析 总被引:1,自引:0,他引:1
卫星的太阳电池翼在轨的温度状况对其性能和可靠性有着重要的影响。相比于刚性太阳翼,柔性太阳翼有着质量轻,综合性能好,结构也较简单等优点。在考虑了地球红外辐射,地球的太阳反照,太阳辐射加热的前提下,以柔性太阳翼为研究对象,利用I-DEAS TMG建立2种太阳电池有限元模型,分析了柔性太阳翼厚度方向的温差,以及不同太阳高度和工作状态对其在轨温度场的影响。分析结果表明,当飞行器绕轨道飞行进入第2个周期后,太阳电池温度场呈现周期变化特性;柔性太阳翼正反两面温度几乎一致,不会因为厚度方向的温差引起热应力;0°太阳高度角分流状态太阳电池温度最高,温度变化最为剧烈;66°太阳高度角工作状态,太阳电池的温度最低,温度变化最为缓慢;电池板面内温差极小。 相似文献
913.
简要分析了机体结构对机载天线方向图的影响,并采用HFSS软件的高频积分方程(HFSS-IE)求解器对甚高频(VHF)频段的天线进行仿真,对比不同位置处天线方向图变化,分析了方向图变化的产生原因,可在早期飞机研发设计中为天线布置提供参考。 相似文献
914.
为了得到一种简单有效的阵列天线方向图控制方法,首先,从二元阵天线的结构及方向图入手,结合方向图乘积定理,通过对阵元天线激励幅度和相位的控制,得出了一种基于二元阵交替激励的阵列天线方向图调控方法;然后,结合理论推导,对真实的阵列天线进行了激励控制实验,并对实验数据的分析,重点研究了阵列天线归一化方向图的变化,证实所研究方法的可行性。 相似文献
915.
Z-pin三维增强技术能显著提高层合板层间性能,但会一定程度上引起层合板面内性能劣化。本文着重研究Z-pin植入点阵分布对层合板的面内性能的影响,设计加工了在层合板中植入一定体积分数不同点阵分布的Z-pin增强层合板试样,并进行了面内压缩性能测试,获得了Z-pin的点阵分布对层合板面内压缩强度的影响规律,并利用有限元软件分析了Z-pin点阵分布对面内压缩强度的影响机制。研究表明,Z-pin的植入降低面内压缩强度的原因是其破坏了层合板中的部分承载纤维,层合板的压缩强度与垂直于加载方向截面上的Z-pin分布数量成反比;在层间增强要求允许条件下,Z-pin应尽量平行于面内载荷的承载方向植入。 相似文献
916.
为解决双向喇叭形金属微小孔阵列的高效低成本制造难题,提出了一种基于镂空型惰性金属模板的、由电铸加工与掩模电解加工步骤串接而成的组合式加工方法。基于建立的数学模型,在证实该组合加工可行性的基础上,进一步仿真分析与试验研究了惰性金属模板结构参数对被加工孔阵列几何结构形状的影响规律,并进行了参数优选,数值分析与试验结果基本一致。研究结果表明:被加工孔阵列的几何特征参数严重受惰性金属模板结构参数的影响;采用大厚度、大于90°开口角的惰性金属模板有利于获得最小孔径更小且出入口廓形对称性更好的双向喇叭形孔;模板筋宽越小,越易于实现大孔深、高对称性的双向喇叭孔;模板孔径越大,喇叭孔金属层的极限厚度越大,但出入口廓形的对称性越差。此外,在小筋宽、90°开口角的惰性金属模板上更易电解加工生成""形喇叭孔。基于优化的惰性金属模板,能电铸-电解组合加工出出入口廓形对称性好的、最小孔径比被复制模板孔小的、网片厚度大且表面光滑的双向喇叭形金属微小孔阵列,其进出口的对称度、孔径偏差与出口相对于最小孔径的扩口率等分别为88.8%、9.7%和110.1%。 相似文献
917.
超声相控阵技术在T形焊缝中的应用表现出其明显优势,但声波在T形焊缝中的辐射区域不能形象界定,且回波来源的位置得不到准确地判断。针对T形焊缝的结构编译了超声相控阵检测辅助软件,对试样中的人工孔检测表明:采用计算机辅助技术可以实现T形焊缝超声相控阵扇扫声束覆盖及回波信号的识别。 相似文献
918.
919.
针对稀疏分解方法进行均匀圆阵(UCA)的二维波达方向(DOA)估计运算复杂度大的问题,提出了一种基于协方差矩阵高阶幂稀疏分解的二维DOA估计新算法。该算法首先利用协方差矩阵高阶幂无需进行特征值分解和信源数估计的特性,构建了协方差矩阵高阶幂的稀疏分解向量;然后运用粒度分层思想,构造了粗区域估计和细方位估计的分层多粒度的快速分解模型,分层字典的长度大大减少,在保持估计精度的前提下,算法运算时间远小于现有的恒定冗余字典的稀疏分解方法,从而解决了基于稀疏分解的圆阵二维DOA估计问题。论文提出的算法与二维MUSIC算法相比,估计精度高,且能满足对相干信号的估计。仿真结果验证了算法的有效性和可行性。 相似文献
920.