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41.
一种改进的双重频退速度模糊方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了双重复频率退模糊方法的局限性和误差成因,提出了一种统计求解方法进行速度退模糊.此方法同传统方法的差异在于,其首先对Nyquist数进行估计,再进行退模糊处理.理想实验和在中频相参多普勒天气雷达上的实际结果分析均表明,改进的方法具有更好的解速度模糊性能,且具有较高的实效性. 相似文献
42.
30P-30N多段翼型复杂流场数值模拟技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用"亚跨超CFD软件平台"(TRIP2.0)数值模拟了30P-30N多段翼型的复杂流场,主要目的是考核湍流模型、转捩位置对多段翼型压力分布和典型站位速度型的影响。本文通过求解任意坐标系下的雷诺平均的N-S方程,采用多块对接结构网格技术,在与相应试验结果对比的基础上,详细研究了SA一方程湍流模型、SST两方程湍流模型、不同的转捩位置对该翼型压力分布和典型站位速度型的影响。本文的研究结果表明,采用全湍流模拟方式可以较好地模拟该多段翼型的压力分布,但对速度型的模拟精度较差;模拟试验的转捩位置可以改善主翼附面层与前缘缝翼边界层尾迹区的模拟精度;采用微吸气技术推迟前缘缝翼的转捩位置,可以进一步提高缝翼尾迹区的数值模拟精度。 相似文献
43.
介绍西北工业大学NF-3大型低速直流式翼型风洞改进后的稳风速控制系统的结构、控制原理和性能特点。针对低速直流风洞风速控制系统建模困难,易受外界干扰影响,且自身参数时变不确定,控制难度大的特点,新系统采用了多线程、数字式数据采集方式,带死区控制的PSD神经网络自适应控制算法。通过在NF-3风洞三元试验段和二元试验段的实际应用,与正在使用的模糊控制系统相比较,新系统的适应性和鲁棒性更强,调试时间大为缩短,风速控制精度在风速大于10m/s时从国军标的合格指标0.3%提高到先进指标0.1%,稳定时间减少了10%左右,人机交互也更加友好。 相似文献
44.
实验研究了剪切流驱动的液滴在固体表面上起始运动的受力机理。工作中使用一系列液体和固体表面来获得不同的液滴接触角,并在小型风洞中进行实验。实验中对液滴的启动气流速度进行了测量,并综合各种起始时刻的参数信息,建立了一个关于液滴接触线表面张力和剪切气流拖拽力平衡的数学模型,揭示了液滴脱落时刻的受力情况。所建立的模型更适合液滴1变形情况,但对于其它类似情况的剪切气流驱动液滴运动也能够进行合理的描述。 相似文献
45.
46.
47.
基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制 总被引:2,自引:0,他引:2
基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。 相似文献
48.
采用粒子成像测速(PIV)技术,精细测量了低速轴流风机内部叶片60%跨度处压力面与吸力面的切向和轴向速度,以及风机出口径向平面的切向和径向速度,基于叶片的周缘速度和叶片弦长的雷诺数为370000.应用周期相位平均技术分析雷诺剪切应力与平均速度剪切应变的时空演化过程,并应用互相关技术研究了两者之间的相位关系.结果表明雷诺剪切应力与平均速度剪切应变的极值发生在不同时空相位,存在相位滞后.这一现象广泛存在于三维非平衡复杂湍流中,显然,工业领域广泛应用的线性k-ε模型具有一定的缺陷,应考虑雷诺应力张量与平均速度应变张量之间的时空滞后现象,从而得到符合物理规律的计算结果.因此,雷诺应力张量与平均速度应变张量滞后的涡黏模型将成为一个很有发展前景的封闭模型,来更加精准地预测工业领域中广泛存在的非平衡复杂湍流. 相似文献
49.
提出一种前进比高达0.8的旋翼气动特性分析方法,该方法针对高前进比旋翼前行桨叶压缩性、后行桨叶失速效应严重以及桨叶偏流作用和反流区大的特点,建立了旋翼气动力模型以及与之相适应的旋翼诱导速度时变非均布模型与桨叶非定常挥舞运动模型,然后根据高前进比旋翼气动力、旋翼诱导速度和桨叶挥舞运动三者之间的内在耦合关系提出了高前进比旋翼气动特性的动态响应计算方法,最后以H-34旋翼为例计算了该旋翼高前进比状态的气动特性,并将计算结果与风洞试验数据进行对比验证,结果合理。 相似文献
50.
时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于"原始时间序列是无噪的"这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。 相似文献