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361.
利用有限体积法,建立了直升机发动机动力舱的有限元模型,并根据舱内实际冷却气体流通情况,分析了在不同的发动机附件散热量边界条件下,动力舱内流场及温度场的分布,以及流场对温度场的影响,为改善动力舱的冷却情况提供了分析依据。  相似文献   
362.
以面齿轮传动系统为研究对象,考虑载荷作用下面齿轮传动系统中支撑结构变形和轮齿弹性变形,通过将传动系统变形等效到面齿轮和直齿轮安装误差方向,建立包含当量安装误差的面齿轮多自由度耦合振动分析模型;采用4阶Runge-Kutta法求解了面齿轮传动系统运动微分方程,得到了当量安装误差对面齿轮振动加速度和法向动态啮合力的影响;开展了面齿轮动态特性测试试验,试验结果表明:偏置距误差和轴交角误差引起的面齿轮沿x方向振动加速度大于沿z方向振动加速度;偏置距误差对面齿轮x方向振动加速度的影响大于轴交角误差。   相似文献   
363.
面向增材制造,利用拓扑优化、参数优化、几何重构、方案权衡等综合优化技术对天窗骨架结构进行创新设计;并通过有限元计算,比较某型号天窗骨架的原始设计与综合优化模型在典型工况下的力学性能。通过计算得出综合优化模型在效能与材料分布方面优于原始模型,总质量降低,比刚度与比强度都得到了提高。优化结构的前两阶固有频率比原始设计模型的固有频率高,在阵风随机功率谱激励下其结构响应的弯矩、扭转及剪切功率峰值明显降低,抗击阵风载荷的性能优于原始设计结构。在气密载荷作用下,优化结构受到的最大主应力及最大变形比原始模型小。通过SPH方法计算鸟体撞击天窗,得出应力波在优化模型传递时间比原始设计模型中长,最大主应力峰值明显减小。  相似文献   
364.
转子扭转振动测量的新方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
创立了一种测量转子扭转振动的新方法。该方法通过设计专门测扭装置直接提取和分析由转子扭振转化的动应变信号从而获知转子扭振特征,并利用电阻应变计的空间对称结构,实现了信号的加强、补偿以及多通道冗余功能。实测结果表明,该方法具有准确性好、灵敏度高、安装简易、操作方便的特点,是一种具有广泛发展前景的转子扭振测量新技术。  相似文献   
365.
结合传统的数值计算如拟牛顿法的局部快速收敛特性,以及遗传算法的全局收敛与群体搜索的优点,发展出一种新的混合遗传算法,使之具备全局快速收敛特性。通过两个算例及某型直升机在前进比为0.2状态下的配平,验证了该算法的可行性及高效性,从而为直升机的配平计算提供了一种新的成功的算法,同时也在传统数值分析方法和现代智能进化算法之间的有效结合做了一次比较成功的尝试。  相似文献   
366.
为了研究比例式变推力固体姿控发动机的内流场非稳态特性,建立了比例针栓推力器的二维轴对称计算模型,基于动网格技术模拟入口压强随喉部面积变化而变化的推力器工作模式,得到了内流场各性能参数的变化规律。结果表明:在非稳态工作过程中,内流场会出现典型的亚音速回流区、斜激波和流动分离等特征,入口压强、针栓壁面及喷管壁面压强均随针栓靠近喉部而增大,推力器推力逐渐上升,实现了推力连续调节。开关频率会加剧针栓前进过程中头部压强波动。针栓头部收敛角越大,其头部回流区越小。当喉部面积一定时,燃速压强指数越高,发动机压强与推力变化范围越大,为实现预设的推力调节范围,需要选择合适的燃速压强指数。  相似文献   
367.
翼型结冰计算是随着结冰时间步长变化的准定常过程,因此在每个时间步长后都要更新各个模块的计算工作,如此反复直到达总结冰计算时间.在各模块计算中,分别采用了泊松方程法生成网格、求解雷诺时均方程计算流场、拉格朗日追踪法求解水滴轨迹、基于Messinger模型计算冰形、采用变距滤点法重构边界.引入动态链接库技术将各模块集成为结冰计算平台,并将三种冰形(楔形冰、槽状冰及混合冰)计算结果与国外软件及试验数据进行了对比.   相似文献   
368.
本文简要介绍了桨涡干扰试验研究中的桨叶表面压力测量、旋翼噪声测量、LLS和PIV技术,BVI情况下桨叶表面压力和旋翼噪声的特点,并以Berend G,van der Wall等采用的方法为例介绍了PIV试验数据的处理技术。  相似文献   
369.
A method of direct integration with respect to time is proposed to solve dynamic problems of structural mechanics and comparison with the well-known methods is presented.  相似文献   
370.
    
In the manufacturing of thin wall components for aerospace industry, apart from the side wall contour error, the Remaining Bottom Thickness Error (RBTE) for the thin-wall pocket component (e.g. rocket shell) is of the same importance but overlooked in current research. If the RBTE reduces by 30%, the weight reduction of the entire component will reach up to tens of kilograms while improving the dynamic balance performance of the large component. Current RBTE control requires the off-process measurement of limited discrete points on the component bottom to provide the reference value for compensation. This leads to incompleteness in the remaining bottom thickness control and redundant measurement in manufacturing. In this paper, the framework of data-driven physics based model is proposed and developed for the real-time prediction of critical quality for large components, which enables accurate prediction and compensation of RBTE value for the thin wall components. The physics based model considers the primary root cause, in terms of tool deflection and clamping stiffness induced Axial Material Removal Thickness (AMRT) variation, for the RBTE formation. And to incorporate the dynamic and inherent coupling of the complicated manufacturing system, the multi-feature fusion and machine learning algorithm, i.e. kernel Principal Component Analysis (kPCA) and kernel Support Vector Regression (kSVR), are incorporated with the physics based model. Therefore, the proposed data-driven physics based model combines both process mechanism and the system disturbance to achieve better prediction accuracy. The final verification experiment is implemented to validate the effectiveness of the proposed method for dimensional accuracy prediction in pocket milling, and the prediction accuracy of AMRT achieves 0.014 mm and 0.019 mm for straight and corner milling, respectively.  相似文献   
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