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991.
基于RBF网络的航空发动机辨识模型 总被引:6,自引:3,他引:6
利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。 相似文献
992.
993.
994.
迟滞非线性二元机翼颤振特性分析 总被引:7,自引:4,他引:7
采用多项式迟滞非线性模型建立二元机翼气动弹性运动方程,并用数值积分法进行求解。通过系统响应振幅随来流速度变化的分叉图和频谱分析发现,俯仰方向由于含有非线性因素,振动中的高阶分量随速度提高不断增加,并引起高次分叉。重点研究“机翼/空气”质量比以及“沉浮/俯仰”两个自由度的自然振动频率比对非线性颤振速度边界的影响,并提出可以通过提高自然振动频率比来减小迟滞非线性因素的不利影响。 相似文献
995.
基于磁悬浮助推技术概念研究方案建立了一套悬浮加速缩比试验系统.从整体缩比模型振动试验出发,主要研究悬浮质量以及悬浮刚度对整体系统动态性能的影响,并在进行缩比单元动态试验结论的基础上,建立试验模型的加速试验动态采集系统,对整体模型进行运行性能试验.在试验基础上提出了提高磁悬浮推进系统运行稳定性的依据,并据此提出相应可行的解决方案设想.通过模型加速试验并采集试验数据定性分析磁浮系统的综合运动性能,以更好地评估系统稳定特性和品质,也为进一步研究磁悬浮助推发射的气动、分离系统稳定性和可靠性提供参考. 相似文献
996.
模型的转捩流动计算分析简 总被引:1,自引:0,他引:1
为了在黏性流动数值模拟中实现边界层转捩的自动预测,将γ-Reθt转捩模型引入到三维非结构混合网格的雷诺平均Navier-Stokes方程求解程序(HUNS3D)。该转捩模型由两个依赖当地变量定义的关于间歇因子和当地化转捩起始动量厚度雷诺数的输运方程组成,其数值求解算法与流场求解程序中湍流模型的求解方法相同。为了考察和验证HUNS3D程序中γ-Reθt转捩模型对航空工程中的常见附面层自由转捩问题的预测精度,对低速平板流动、Aerospatial-A翼型、NLR 7301超临界翼型和NASA Trap wing 高升力构型等典型外形的自由转捩流动进行了计算,并将计算结果与相关试验结果进行了对比分析。算例结果表明:γ-Reθt转捩模型对于转捩位置具有很好的敏感性,能比较准确地预测自然转捩和分离转捩,可以有效提高HUNS3D程序对实际流动的模拟能力和预测精度。 相似文献
997.
周向平均方法在某风扇/增压级分析中的应用简 总被引:1,自引:1,他引:1
通过对三维(3D)Navier-Stokes方程进行周向平均,得到了通流模型的控制方程,对其采用时间推进有限体积方法进行数值求解。为实现风扇/增压级在设计初期的快速性能评估,考察了周向平均方法在风扇/增压级分析中的准确性。分别利用NUMECA三维数值模拟软件和周向平均通流模型(CAM)对某高通流风扇/增压级进行了性能分析,从对比结果来看,周向平均通流模型在近设计点给出了与三维数值模拟十分接近的特性参数,最大误差不超过2.0%。在风扇转子中,由于周向平均通流模型能捕获通道激波,其物理本质与三维平均结果有所区别,因此径向参数分布与三维有所差异。而在亚声速流动下的增压级及外涵道各叶片排出口参数的径向分布与三维数值模拟结果都能很好地吻合。 相似文献
998.
基于干扰观测器的高超声速飞行器预测控制器设计简 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有强耦合特性与模型不确定性特点的高超声飞行器控制问题,提出一种新型的姿态预测控制器设计方法。引入参考模型,建立了飞行器姿态预测控制模型。基于此,利用预测理论设计了飞行器的预测控制器,同时设计了干扰观测器实时观测外界未知干扰来进行补偿控制,从而实现滚动优化的目的;基于干扰观测值与真值的误差,利用Lyapunov稳定性理论,确定了控制精度与预测步长大小的关系;最后,在参数标称与拉偏的情形下进行了高超声速飞行器姿态控制系统仿真,仿真结果表明,干扰观测器能快速跟踪干扰,并且所设计的预测步长可以满足飞行器高精度的控制要求。 相似文献
999.
为适用于微型离心压气机叶轮的通流设计,对Qiu滑移因子模型加入了3个经验参数.首先对经验参数的求解方法及参数对于设计精度的影响进行了分析研究,发现其中经验参数cr对于设计精度影响较大.其次在通流设计中应用改进的Qiu滑移因子模型辅助生成叶片,用计算流体动力学(CFD)研究了cr所影响的模型滑移因子,与数值流场的出口平均滑移因子对比,得到了多种叶轮总体参数下cr的最佳取值.发现虽然微型、大型离心压气机叶轮总体参数变化范围很大,但cr的取值均以0.7左右为其最佳值. 相似文献
1000.
采用比例-积分-微分神经网络(PIDNN)的控制算法,集合了传统PID控制及神经网络各自的优点,控制发动机在不同工况下的空燃比,实现发动机在不同工况间切换时,能够快速地控制空燃比至目标值.在AMESim软件中建立发动机模型,在MATLAB软件中建立PIDNN控制算法,进行模型在环仿真,仿真结果表明:在不同海拔高度下,PIDNN控制算法都能够准确地把空燃比控制在目标值,当发动机在不同工况间切换时,PIDNN能够在0.5s内把发动机空燃比控制至目标值,并且保证过量空气系数超调量在0.2之内,改善了发动机的动力性、经济性,提高了发动机的响应能力. 相似文献