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用SPH和有限元方法研究鸟撞飞机风挡问题 总被引:4,自引:0,他引:4
鸟与飞行中的飞机相撞是飞机结构损坏的重要因素,严重时会引发机毁人亡的灾难性事故。对高速低空飞行的军用飞机而言,风挡部分抗鸟撞的研究对保证飞行安全尤其重要。基于飞机圆弧风挡受鸟体撞击的实验观察,建立了国产某型军用飞机圆弧风挡及鸟体的计算模型,采用LS-DYNA3D中有限元和光滑粒子流体动力学(SPH)耦合的数值分析方法,对某飞机圆弧风挡受鸟体撞击的过程进行了数值模拟。计算结果得到了风挡结构的变形、位移和应变等几方面的数据,与实验结果基本吻合。同时,给出了500~650km/h速度范围内的撞击力和应力时程曲线、风挡发生破坏的临界撞速、圆弧风挡经受鸟体撞击时发生破坏的可能位置及其破坏方式。最后,与鸟体采用任意拉格朗日(ALE)和无网格伽辽金方法(EFG)进行了对比,验证了SPH方法在分析鸟撞问题中的优越性。研究结果为风挡的安全设计和研制新机型提供了有价值的数据。 相似文献
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63.
主动变形扑翼飞行器的设计和风洞测力试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
主动变形扑翼可以模仿鸟翼飞行时的复杂运动。为了了解主动变形扑翼飞行器的气动特性,在研究鸟类骨骼结构和翅膀及尾翼运动规律的基础上,设计并制造了一种基于机器人技术的主动变形扑翼飞行器;给出了主动变形扑翼飞行器的机构运动规律函数,并设计出机构运动控制系统;在低速风洞中对此飞行器进行了一系列测力试验,研究了主动变形扑翼的升力、推力特性,以及风速、扑动频率、扑动幅度、伸展相位等参数对升力和推力的影响,并与常规扑翼进行了对比分析。试验结果表明,较之常规扑翼,主动变形扑翼可以显著增加升力和增强对不同飞行状态的适应能力。 相似文献
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吴一欣 《民用飞机设计与研究》2015,(1):105-108
以飞机控制系统的设计要求为依据设计飞控襟翼硬件仿真系统,该系统是参照真实飞控襟翼系统的功能和接口要求,采用基于数字仿真扩展模拟电路接口的硬件仿真系统。其与真实襟翼具有相似功能、相同接口、完全可以替代真实襟翼完成相关试验。试验结果表明:该系统为飞控襟翼试验的圆满完成提供有效的保障。 相似文献
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军用航空发动机的吞鸟能力须满足国军标和适航相关规定,可靠的发动机吞鸟能力评估方法是开展吞鸟试验的基础,可降低试验风险、提高试验成功率。以国内某涡扇发动机研制中的吞鸟能力仿真与验证项目为基础,提出基于仿真分析、动量类比法和接触应力类比法的发动机吞鸟能力评估方法。根据相关标准规范,确定试验要求,开展整机吞鸟试验验证,通过4 次整机吞鸟试验,验证了本文提出的发动机吞鸟能力评估方法的准确性,获得了发动机吞鸟能力底数。试验结果和评估方法可为其他涡扇发动机型号研制提供参考。 相似文献
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In low-altitude air traffic management, non-cooperation targets are the greatest threat to security of low-flying aircraft. Among various aviation fatalities, flying bird is the main factor with the highest risk and directs economic losses amounted to nearly 10 billion US dollars each year. Therefore, Flying Bird Detection (FBD) has attracted considerable attention in low-altitude air traffic management. In this paper, we propose a skeleton based FBD method via describing bird motion information with a set of key poses. To overcome the variability of birds, the skeleton feature is selected as a relatively fixed and common characteristic for the pose appearance of flying bird. Based on the geometric topology among some key parts of bird body, a set of key poses can be described by some extracted skeleton features, which are used to represent the bird motion information. Aimed at robustly handling with the pose variations, multiple pose-specific classifiers are individually trained to learn the representative poses of the flying bird. At the detection stage, the flying bird skeleton features are combined with extracted key-pose sets to perform the flying bird classification task from each image. Afterwards, the key-frame pose-change set and the consistency of the classification results from sequent images are employed to validate the final detection results. Experiments on flying bird datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method. 相似文献
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