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基于广义力的旋翼振动载荷计算 总被引:8,自引:3,他引:8
为描述挥舞、摆振铰和变距轴承的运动引入了三个刚体运动自由度 ,旋翼桨叶通过 5节点15自由度有限单元离散 ,计入了桨叶刚性运动与非线性弹性变形之间的动力学耦合效应。利用曲线坐标系下的本构方程 ,对经典的中等变形梁理论进行了重新的推导。另外 ,采用了Leishman Beddoes非定常和动态失速模型 ,入流由自由尾迹分析获得。导出的旋翼桨叶非线性时变常微分方程以广义力的形式给出。桨叶截面载荷和运动方程在位形空间中同时求解。由本文分析得出的桨叶振动载荷与SA349/ 2小羚羊直升机飞行测试数据吻合程度很好。 相似文献
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利用航空发动机燃烧室噪声测试数据[1],采用门限自回归分析方法建立随机声载荷门限自回归模型SETAR(2;2;30,30),得到令人满意结果,并将拟合和预测均方误差与文献[1]非门限的自回归滑动平均模型ARMA(17,16)的结果进行了比较. 相似文献
46.
航空发动机的智能神经网络自适应控制研究 总被引:1,自引:1,他引:1
针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性. 相似文献
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48.
研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。 相似文献
49.
基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。 相似文献
50.
基于移动最小二乘无网格方法,耦合RNG(Re-Normalisation Group)k-ε湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用AUSM(Advection Upstream Splitting Method)+-up迎风格式求解数值通量,应用在高度各向异性点云结构中取得良好结果的点云重构技术结合移动最小二乘法拟合空间导数,并用三阶SSP(Strong Stability Preserving)型Runge-Kutta显式时间推进格式求解离散后的控制方程。在此基础之上,实现了对NACA0012、RAE2822翼型亚、跨声速黏性绕流的数值模拟,给出了翼型表面压力系数分布曲线、不同位置处的平均速度剖面、马赫数等值线等计算结果,并与实验值及相关文献数值模拟结果进行比较,结果吻合较好。表明所发展的结合点云重构技术的无网格方法耦合RNGk-ε湍流模型能够成功模拟翼型亚、跨声速黏性绕流,验证了所提算法的有效性,并拓展了无网格方法求解湍流流动的途径。 相似文献