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141.
组合预测方法在APU状态监控中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂非线性时间序列预测误差较大的问题.提出了一种组合预测的方法以减小误差。该方法通过采用均方误差确定权系数的思想.拟合混沌预测和指数平滑预测的结果.对飞机辅助动力装置的排气温度进行预测.通过监控排气温度的预测值监视其工作的状况。仿真结果表明.组合预测的精度比单一方法高.预测更准确。 相似文献
142.
高负荷吸附式压气机叶栅数值与实验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对无通道激波单纯由强逆压梯度诱导的附面层分离进行了吸附式数值与实验研究.研究对象为某大转折角高负荷吸附式压气机叶栅,利用准三维叶栅通道计算程序(MISES)进行抽吸流场数值模拟,在确定抽吸位置后进行了风洞实验验证.结果表明:抽吸后总压损失系数大幅度降低,对于单纯由强逆压梯度诱导的附面层分离,最佳抽吸位置应该位于附面层分离之后尚未充分发展之处;在确定抽吸位置时可以根据设计状态的分离状况进行;实际中需要的抽吸流量小于计算值;在数值计算中,具体的抽吸模型还有待进一步改进和修正,以使数值模拟更加准确. 相似文献
143.
144.
模型的转捩流动计算分析简 总被引:1,自引:0,他引:1
为了在黏性流动数值模拟中实现边界层转捩的自动预测,将γ-Reθt转捩模型引入到三维非结构混合网格的雷诺平均Navier-Stokes方程求解程序(HUNS3D)。该转捩模型由两个依赖当地变量定义的关于间歇因子和当地化转捩起始动量厚度雷诺数的输运方程组成,其数值求解算法与流场求解程序中湍流模型的求解方法相同。为了考察和验证HUNS3D程序中γ-Reθt转捩模型对航空工程中的常见附面层自由转捩问题的预测精度,对低速平板流动、Aerospatial-A翼型、NLR 7301超临界翼型和NASA Trap wing 高升力构型等典型外形的自由转捩流动进行了计算,并将计算结果与相关试验结果进行了对比分析。算例结果表明:γ-Reθt转捩模型对于转捩位置具有很好的敏感性,能比较准确地预测自然转捩和分离转捩,可以有效提高HUNS3D程序对实际流动的模拟能力和预测精度。 相似文献
145.
提出了一种多轴随机载荷下的疲劳寿命预测方法.通过雨流计数法对各平面上的剪应变进行循环计数,以统计出的剪应变循环作为多轴疲劳损伤的主要控制参数,将各剪应变循环历程内对应的最大正应力和正应变变程作为多轴疲劳损伤的第二控制参数.根据多轴疲劳寿命模型计算出各平面上的损伤,以最大损伤平面作为多轴随机疲劳的临界平面,通过该临界平面上的损伤计算出多轴随机载荷下的疲劳寿命.采用SNCM630钢,304不锈钢和S45C钢3种金属材料的多轴随机疲劳试验数据对提出的寿命预测方法进行评估和验证.结果表明:疲劳寿命预测结果大都分布在试验结果的2倍分散带之内. 相似文献
146.
The Spalart-Allmaras (S-A) turbulence model,the shear-stress transport (SST) turbulenee model and their compressibility corrections are revaluated for hypersonic compression corner flows by using high-... 相似文献
147.
临近空间螺旋桨低雷诺数高效翼型数值分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对临近空间翼型边界层变厚更容易发生分离的特点,在修正了湍流模型后,通过分析比较13种低雷诺数翼型的升阻系数得到了比较适合用于临近空间螺旋桨叶素的高效翼型。结果显示,攻角在-6°~8°、8°~14°、14°~22°三种工况下,分别采用SST k-ω、RNG k-ε、Realizable k-ε湍流模型,可以得到与国外实验比较接近的合理结果;工况条件对翼型气动性能好坏的影响很大,翼型S-1223和FX63-137在所研究的工况内都具有较好的气动性能;因此可以选择这两种翼型作为临近空间螺旋桨用高效翼型。 相似文献
148.
超燃冲压发动机前体边界层转捩风洞试验方法 总被引:1,自引:0,他引:1
吸气式高超声速飞行器前体边界层强迫转捩研究是各国高超声速研究计划的重要内容之一。本文归纳总结了美国开展Hyper-X前体边界层强迫转捩研究风洞设备的选则依据和选用的主要风洞;归纳了各风洞在超燃冲压发动机前体边界层强迫转捩试验中采用的主要测量和显示技术;分析了强迫转捩扰流装置设计过程中,风洞试验研究采用的方法。 相似文献
149.
150.
发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。 相似文献