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241.
针对电励磁爪极发电机效率低、永磁爪极发电机磁场调节困难的问题,提出了一种串联磁路混合励磁爪极同步发电机,利用磁路计算方法和三维有限元的分析研究了这种新型电机各部分的磁密大小,确定了合适的极对数和合理的磁钢厚度,探讨了这种新型电机的空载特性、外特性和调节特性.研究表明:串联磁路混合励磁爪极发电机合适的极对数为2,且磁钢厚度存在一个较为合理的优化值.相对于电励磁爪极发电机,它实现了励磁电流的双向控制;相对于永磁爪极发电机它使得输出电压可调,在更宽的负载范围内实现了输出电压的恒定.在参数相同的情况下,与电励磁爪极发电机相比,该电机具有更高的气隙磁密和功率密度. 相似文献
242.
混合式CRP吊舱推进器水动力性能数值模拟及试验 总被引:4,自引:0,他引:4
建立混合式CRP吊舱推进器数值模型并置于数值空泡水洞内,结合RANS方程和SST k-ω湍流模型,运用滑移网格方法对混合式CRP吊舱推进器在均匀流场中水动力性能进行了数值模拟,得到了敞水性能预报结果,并分析了混合式CRP推进器的非定常力;同时,利用空泡水洞、吊舱动力仪及长轴动力仪对混合式CRP吊舱推进器敞水性能进行了试验研究,通过3组重复性试验表明了试验方法的稳定性;并将3组试验平均值与将数值模拟所得的敞水性能结果进行了比较,彼此吻合较好。结果表明,本文所用试验方法和数值计算方法对吊舱推进器模型敞水特征的预报具有较高的可信度,能达到工程应用要求的要求;和国外学者在空泡水洞内得到的不附带吊舱相同对转桨敞水试验数据进行比较,分析了吊舱对前后桨敞水性能的影响。结果表明,吊舱对前桨的敞水性能基本没有影响,但对后桨的敞水性能影响显著。 相似文献
243.
在实际细分曲面造型中,模型初始控制网格经常需要同时用含有三角形和四边形的混合网格来表示。本文主要研究基于三角形和四边形的混合细分曲面的尖锐、半尖锐特征的生成方法。提出一种基于局部修改混合细分规则,把混合细分曲面的尖锐、半尖锐特征生成方式统一起来的自适应细分方法。为了使得多条折痕在相交点是C^1连续,在靠近折痕交点附近运用四点插值细分方法。根据特征处的尖锐程度通过自适应混合细分来实现半尖锐特征效果。实例表明,本算法生成的混合细分曲面尖锐、半尖锐特征效果非常好。 相似文献
244.
切削力误差混合补偿系统 总被引:2,自引:0,他引:2
开发了一种新型混合系统,该系统结合多个单一系统的优点,弥补了它们各自的缺点。通过实验验证了该切削力误差混合补偿系统具有好的鲁棒性和补偿效果。该切削力误差补偿系统解决了以往单一补偿系统中不能解决的电机非线性摩擦力影响和刀具热误差影响等问题。 相似文献
245.
246.
247.
三维非结构混合网格高超声速流场并行计算 总被引:1,自引:0,他引:1
在非结构混合网格上对三维高超声速化学非平衡粘性绕流进行了基于PC-Cluster的分布式并行数值模拟.本采用区域分裂思想,研究了三维非结构混合网格区域自动分解技术,并以此为基础对高超声速化学非平衡绕流进行了并行数值计算.控制方程为多组分N-S方程,空间离散采用有限体积格心格式,时间推进为显式Runge-Kutta格式.化学非平衡动力学模型为七组元带电离反应模型,对化学反应源项进行了点隐式处理,温度场的计算采用牛顿迭代法.在PC-Cluster上对三维双椭球模型的高超声速绕流流场进行了基于区域分解技术的并行数值模拟,所得数值结果与参考献中的结果作了对比验证。 相似文献
248.
随着计算流体力学(Computational fluid dynamics, CFD)技术的发展,混合雷诺平均N-S方程(Reynolds averaged Navier-Stokes, RANS)/大涡模拟(Large eddy simulation, LES)类方法被越来越多地应用于航空领域的大分离流动及气动噪声的仿真分析中,并取得了很好的效果。本文选取M219空腔流动风洞试验模型,在Ma=0.85的情况下,进行了混合RANS/LES方法的验证,并进行了网格敏感性分析;然后针对影响空腔流动的几个关键因素进行了仿真研究,并给出了主要的研究结果;最后,针对L/D=7的大长深比空腔,研究了增加隔板形成前后两个L/D=3.5的串列空腔的流动特点。 相似文献
249.
几何非线性固体壳单元新列式的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过定义广义应力,提出了一个改进的刚度矩阵,以克服固体壳元的厚度自锁问题;由一个基于广义应力的新的非线性变分泛函,推导了一个用于几何非线性分析的十八节点固体壳单元,精心选择低、高阶应力插值模式,保证二者正交,且对应于低阶项的刚度阵与减缩积分单元相当,对应高阶项的刚度阵用于克服单元的零能模式且可推得显式,从而显著提高了计算效率,此外该单元还拥有优秀的收敛性能,即使在非常大的载荷步下也能取得好的收敛结果。 相似文献
250.
强化学习是一种有效的机器学习方法,是无监督学习,通过不断地和环境交互得到外部环境评价信号,选择合适的动作。Q学习是一种典型的强化学习,其学习效率较低,尤其是当状态空间和决策空间较大时。为提高Q学习学习效率和收敛速度,采用具有先验知识的Q学习算法,利用模糊综合决策方法处理专家经验和环境信息得到Q学习的先验知识,对Q学习的初始状态进行优化;针对Agent个体学习与群体学习各自的不足,提出了采用混合学习算法,将个体学习与群体学习有效结合起来,提高了Agent的个体性能及系统整体的智能水平;同时为满足复杂适应性需求,采用Agent混合结构模型,在该模型中构造了基于知识的协调控制器,通过它来协调慎思式过程和反应式过程。 相似文献