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191.
获得材料许用值的传统方法是对各种形式的材料和试样进行物理试验,并根据"积木式"方法逐级验证单元、子部件和部件。然而,按照"积木式"方法进行测试的成本很高。因此,需要一种新的方法,在较短的时间内完成新材料体系表征鉴定,并推进其在工程中的应用。根据FAA/ASTM建议,非均质单胞多尺度建模/虚拟测试技术,可以成为设计应用过程早期的材料和结构的验证策略。以材料的细观力学/宏观力学为基础,充分考虑制造过程,测试数据和服役环境影响,结合渐进失效分析来预测结构/部件安全性,建立了多尺度虚拟测试工程应用流程。本文采用美国AlphaSTAR公司研发的成熟商业软件平台GENOA,使用单向带测试的统计数据来逆推纤维和基体材料性能以及制造变量的不确定性。这些不确定性随后被用于生成层合板结构的随机虚拟测试试样,计算许用值。这种仿真方法在T800H项目中获得成功应用,大量减少了物理试验。 相似文献
192.
回流燃烧室流动特性试验 总被引:1,自引:0,他引:1
为了揭示有/无燃烧状态下燃烧室热态和冷态流场的特征和流动特性,针对某型回流燃烧室单头部试验件,使用粒子图像测速仪(PIV),测量燃烧室燃烧状态下不同截面处的热态流场,以及没有燃烧状态下不同截面处的冷态流场,探讨不同总压损失系数对回流燃烧室热态/冷态流场特征及流动特性的影响。研究表明:随着总压损失系数的增大,冷态条件下各截面流场结构基本保持不变,如射流孔穿透深度、射流角度、回流区位置及大小、流线等基本保持一致,但是各位置点速度大小逐渐增大。热态条件下各截面流场随着总压损失系数增大,流场结构也基本保持不变;相同总压损失系数时,热态流场与冷态流场存在差异,燃油喷射与气流的相对运动将会对燃烧室头部的流场结构造成影响,速度较冷态流动时略微增大。 相似文献
193.
194.
在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。 相似文献
195.
196.
静电驱动是实现微米光栅加速度计小型化和闭环力反馈控制的关键, 其引
入的静电刚度对加速度计灵敏度有着重要影响。对基于静电刚度的微米光栅加速度计灵
敏度特性进行分析。首先, 建立了基于静电刚度的微米光栅加速度计灵敏度模型。其
次,通过MATLBA 仿真,得到静电驱动电压与传感器灵敏度的理论关系。最后,对理论
分析结果进行了实验验证,结果表明静电刚度可以改善系统刚度,静电电压从1.25V 到
2.05V 等间隔变化时, 加速度计的灵敏度由871mV/g 变化为1148mV/g, 分别相对于未加
电时的灵敏度783mV/g 提高了0.46dB 到1.66dB,提高了微米光栅加速度计的灵敏度。本
文研究内容对集成式闭环微米光栅加速度计的研究提供参考。 相似文献
197.
198.
为准确获得90°组合多弯管阻力系数,采用数值模拟方法对S弯管管内流动进行模拟,并通过分析归纳S弯管局部阻力的相邻影响机制及规律,提出了90°组合弯管阻力系数计算方法.研究结果表明:弯管阻力系数受2弯连接段长度影响的规律与文献试验结果一致,数值计算方法准确有效;当连接段长度大于4倍管径时,S弯管阻力系数呈线性增长;提出的90°组合弯管阻力系数计算方法考虑了多弯管间相邻影响,且采用提出的方法计算了3弯管和多弯管的阻力系数,并将结果与数值模拟结果进行了对比,二者之间的差距均在3%之内,适合工程应用. 相似文献
199.
利用定容燃烧弹和高速纹影摄像系统,研究了高温高压条件下,不同稀释气和稀释系数对氢气/氧气/稀释气混合气层流燃烧速度的影响,获得了当量比为0.6~4.0,初始压力为0.1~0.5MPa,稀释系数为4~8的氢气/氧气/稀释气混合气的层流燃烧速度,并对其进行了数值模拟。实验和模拟均发现,在当量比小于1.0和大于3.0的范围内,层流燃烧速度均随初始压力升高而降低。而在当量比为1.0~3.0范围内,层流燃烧速度随初始压力升高呈现非单调变化的规律。通过敏感性分析发现三体反应(R15)在氮气作为稀释气的时候是抑制反应,而在氩气和氦气作为稀释气时是促进反应,主要是由于各稀释气热物性不同引起的。在当量比为1.0~3.0范围内,层流燃烧速度随初始压力升高呈现的非单调变化主要是链分支反应R1和链终止反应R15相互竞争的结果。 相似文献
200.
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