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121.
为了研究翼吊发动机安装结构隔振特性并优化其隔振器设计,建立了发动机安装节-吊架-机翼结构理论分析及有限元模型.利用有限元方法进行了模态验证并分析了安装结构的隔振特性.进行发动机3种典型工况下的结构动响应分析确定了振动传递的主路径.基于振动传递路径法研究了隔振器参数和安装位置对安装系统隔振性能的影响规律.结果表明:振动载荷经安装结构后低压转子转频和高压转子转频峰值响应分别降低22.03%和14.65%.低压转子转频振动传递主路径为发动机-前安装节-吊架-机翼,高压转子转频为发动机-后安装节-上连杆-机翼.通过合理设置隔振器位置可以使安装系统隔振率达到50.41%,隔振器的频率比为5和阻尼比为0.25时安装系统隔振率可达70.67%.为了优化整个发动机安装系统的隔振效果,设计隔振器时必须选取合适的安装位置和参数. 相似文献
122.
为有效解决设计缺陷造成的航空电子模块可制造性问题,结合航空电子模块产品特点和工艺技术水平,提出建设基于VALOR的航空电子模块可制造性设计自动化设计平台,实现DFM自动化分析与设计,阐述了DFM设计的必要性、技术原理和实现过程,提出了“三库”构建方法和基于物料清单的印制电路板数据分析方法,应用结果表明,提出的方法能够覆盖PCB可制造性问题,提高分析效率。 相似文献
123.
124.
针对硬质合金刀具高速内冷铣削AISI304不锈钢时,切削力大、切削温度高及加工表面质量低的问题。基于响应曲面中心复合设计方法进行高速内冷铣削实验,建立了铣削力分量二阶回归预测模型,并进行了实验验证。对比了干式与内冷铣削后的加工表面质量,分析了铣削参数对铣削力分量的影响规律,以铣削力分量最小为目标优化了铣削参数。结果表明:进给力和径向力的预测值与实验值的误差分别为4. 77%和6. 16%;内冷铣削的Ra为0. 193~0. 327μm;对铣削力分量的影响是铣削深度转速进给量,随着铣削深度和转速的增加,进给力先升高后降低,径向力逐步增加,铣削深度与转速的交互作用对进给力和径向力的影响显著;转速11 643. 63 r/min、铣削深度1 mm、进给量0. 08 mm/r为最优铣削参数组合。 相似文献
125.
126.
伴随数字化设计方法日趋成熟,飞机装备维修性设计面临如何与三维数字化设计环境下功能性能设计同步的难题。对比分析了数字化环境维修性设计与传统维修性设计的主要差别,提出了基于飞机装备数字化设计环境维修性设计流程,研究了维修性设计参数的表达模型以及维修性参数信息在三维设计数字环境中的转化、集成与利用方式。基于图论和网络节点框图,提出了一种以节点网络图、单节点维修时间模型、维修过程时间模型为表征的飞机装备维修性设计与控制方法。经实例验证,提出的这套基于数字模型的维修性设计技术,对装备在数字化设计环境下同步开展维修性设计具有一定的工程指导价值。 相似文献
127.
智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力:智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。 相似文献
128.
129.
鉴于挤压油膜阻尼器(SFD)设计必须要同时考虑转子系统的动力学特性,提出了一种转子系统与挤压油膜阻尼器耦合设计方法,给出了详细的设计流程。对所设计的阻尼器进行了CFD数值模拟、油膜压力测量以及减振效果实验,结果证明所提出的设计方法是有效的。相比未采用阻尼器,采用阻尼器后转子系统两个转盘的振幅分别下降了46%和39%。通过实验还研究了不平衡量、支承刚度、供油压力和滑油温度对挤压油膜阻尼器减振效果的影响。结果表明,相比于不平衡量和支承刚度对减振效果的影响,供油压力和滑油温度的影响并不显著。进行挤压油膜阻尼器设计时,重点应该关注转子上的不平衡量大小和支承刚度。 相似文献
130.
《中国航空学报》2020,33(11):2930-2945
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods. 相似文献