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水滴平均体积直径(Mean volumetric diameter,MVD)和液态水含量(Liquid water content,LWC)是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。 相似文献
122.
飞机谱载荷下裂纹扩展的三维约束效应 总被引:5,自引:2,他引:5
研究裂纹端部三维应力约束、塑性约束和位移约束等对谱载疲劳裂纹扩展的影响。用适于三维应力状态的修正条带屈服模型 ( Modified Strip Yield Model)计算与裂纹扩展有关的三维约束因子。利用所得约束因子的理论解改进 NASA多年来发展的 FASTRAN-II寿命预测软件 ,使其避免了依赖经验确定的约束因子进行寿命预测的局限 ,仅利用一组常幅疲劳裂纹扩展数据和材料的常规机械性能便可预测飞机谱载下的裂纹扩展寿命。对多种谱型、应力水平、过载比和材料的组合情况进行了分析 ,预测寿命与试验结果吻合很好 ,证明本文方法和改进软件可以用于实际结构的寿命预测。 相似文献
123.
单晶叶片技术是提高航空发动机及地面燃气轮机性能、寿命及可靠性的关键技术之一,但单晶材料机械、力学性能的各向异性特性制约了其发展和应用,对其工程应用及应用的理论基础提出了挑战。课题组开展了各向异性单晶叶片强度分析和寿命预测方面的一些研究工作。包括:建立并验证了弹塑性、蠕变滑移本构模型及蠕变持久寿命预测方法;进行了不同晶体取向DD3单晶在不同温度、不同速率或不同温度、不同应力水平下的拉伸试验及蠕变试验,这些实验数据及由其反映的单晶中、高温各向异性特性对单晶材料的应用具有重要意义。此外还进行了某种单晶叶片的实验研究。作为上述研究的应用,对某发动机单晶涡轮叶片进行了强度分析和寿命预测。本文这一部分介绍本构模型及应用,实验研究将在第II部分介绍。 相似文献
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125.
126.
127.
固体废弃物热解产物的神经网络预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比,其预测误差明显小于回归公式的预测误差。 相似文献
128.
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
129.
针对美国圣地亚国家实验室为促进模型确认方法的发展所提出的热传导挑战问题,根据现代模型确认思想总结了该挑战问题解答中应包含的核心内容。在确认度量环节采用贝叶斯因子考察了实验数据是否支持所给模型,在此基础上通过二阶概率方法得到了模型预测的分布,以此计算出模型预测结论的置信度。该过程中考虑了模型参数的随机不确定性和认知不确定性,最后通过灵敏度分析辨识了模型参数的不确定性对模型预测的影响。研究表明该挑战问题中的实验数据支持所给模型,模型预测受导热系数的不确定性影响最大,模型预测材料在调控条件下的失效概率不满足调控要求,该结论的置信度为99.97%。 相似文献
130.