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412.
支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力。通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限。最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型。研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景。 相似文献
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414.
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基于铸件热应力及变形的人工神经网络和遗传算法优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
将神经网络与遗传算法相结合,以有限元分析得到的样本集合作为教师样本,通过神经网络的训练建立设计参数与控制目标的非线性映射关系,并以此代替后续的有限元分析,获得遗传算法求解优化问题迭代中所需的目标函数近似值。以Al-4.5%Cu应力框为例,在分析铸件热应力及变形机理的基础上,对应力杆的高度、宽度和粗细杆截面比、浇注温度、界面换热系数和砂型的预热温度6个参数进行优化,从而有效地控制铸件内部的热应力及变形。优化结果表明:此方法在较少的有限元计算情况下即可获得较好的优化解,与初始设计相比,弯曲变形和热应力分别降低了58.5%和40.6%。 相似文献
417.
武器装备费用确定方法及效费比分析探讨 总被引:2,自引:2,他引:0
分析了武器装备的全寿命周期费用的构成及特点,提出用装各经济寿命分析的方法计算出装备的全寿命费用;分析了效能费用的辩证关系,对效费比计算进行了初步的探讨。 相似文献
418.
基于刚度下降的疲劳累积损伤模型的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
复合材料在静态和动态载荷作用下的损伤是十分复杂的,对损伤的精确建模是关系到复合材料力学行为描述的关键问题.从应变等效性假设出发,通过分析和描述疲劳过程中刚度和应变的演化规律,提出能够描述材料疲劳损伤演化过程的、以应变定义的和在疲劳过程中真实地反映材料动态本构关系的损伤因子,建立考虑残余应变的刚度下降复合材料疲劳损伤模型.T300/KH-304是我国新近研制的高性能航空复合材料,应用此模型开展对其疲劳损伤行为的分析与研究.在岛津液压伺服试验机上,加载频率控制在4.1 Hz,对这种材料的层合板进行4个常幅应力水平的疲劳实验,建立了T300/KH-304复合材料的疲劳模型的数学表达,经验证模型优于经典的疲劳模型的S-N曲线拟合精度,最大的误差仅为2.4%,且能反应疲劳损伤的发展规律. 相似文献
419.
含表面缺口复合材料层压板的屈曲破坏 总被引:2,自引:1,他引:1
通过实验研究和理论分析探讨了含表面缺口复合材料层压板的屈曲破坏。采用电测和声发射技术对层压板的受压力学行为进行观测和分析。作为比较,对无缺口层压板也进行了压缩试验,尽管2种层压板试样随载荷增加到一定值时都会发生屈曲,但它们的破坏过程仍有着显著的差别。利用层压板刚度减少技术推导了含表面缺口复合材料层压板的临界应力表达式。理论预测结果和试验结果能够较好地吻合。 相似文献
420.
Forward Variable Area Bypass Injector (FVABI) is one of key components which contributes to modulate the cycle parameters of Variable Cycle Engine (VCE) under various operation conditions. The modeling method of zero-dimensional FVABI was reviewed and its deficiency was analyzed based on FVABI flow characteristic. In order to improve the accuracy of VCE performance simulation, the high-fidelity modeling method of FVABI was developed based on its working characteristics. Then it was coupled with the zero-dimensional VCE model and the multi-level VCE model was built. The results indicate that the geometric and aerodynamic parameters can affect the interaction between the two airflows and the zero-dimensional FVABI model is too simple to predict the component performance accurately, especially when the FVABI inner bypass is chocked. Based on the performance curves for single bypass mode and the regression model of multi-scale support vector regression for double bypass mode, the high-fidelity model can predict FVABI performance accurately and rapidly. The integration of high-fidelity FVABI model into zero-dimensional VCE model can be done by adjusting iterative variables and balance equations. The multi-level model has good convergence and it can predict VCE performance when the FVABI inner bypass is chocked. 相似文献