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191.
基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计 总被引:2,自引:1,他引:2
在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性. 相似文献
192.
193.
194.
本文以模型驱动开发(MDD)为契合点,在统一软件开发过程(RUP)的坚实与敏捷开发方法的灵动之间找到一种平衡,详细介绍了基于高安全性应用程序开发环境(SCADE)模型驱动软件开发过程。它具有连贯迭代、持续构建的特点,同时综合测试的理念贯穿始终。结合航空项目软件研制过程中时间节点紧、需求变化频繁、软件安全性要求高等特点,以某项目为实例,通过需求分析、模型设计、设计验证、安全性分析、代码生成等过程,结果表明基于SCADE模型驱动开发过程既可以借助RUP定义的流程,又是有效地实施敏捷开发的最佳实践,同时大大提高了软件的安全性。 相似文献
195.
196.
197.
为提高多段翼型增升效能,开展包括襟/缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明:采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。 相似文献
198.
采用微焦点X射线源对热障涂层样品进行了高分辨率X射线成像研究,采用多尺度对比度增强算法提高了热障涂层与基体之间的对比度.X射线图像显示热障涂层各处厚度差异较大,热障涂层内部可能存在大量孔隙.通过微焦点计算机层析成像(CT)对样品进行了高分辨率CT扫描与重建,得到了样品的CT重建图像.从热障涂层CT图像观察到热障涂层内部存在大量孔隙,且不同层孔隙尺寸、数量不同.结合3个坐标方向的切片图像分析了热障涂层深度方向的热障涂层厚度,得到了热障涂层厚度的二维分布,测量得到热障涂层平均厚度约为40μm.对沿热障涂层深度方向850~1131层切片图像,利用可视化软件VGstudio MAX得到了热障涂层内部孔隙三维分布.研究结果表明:微焦点CT可用于热障涂层制备工艺质量检测. 相似文献
199.
由于装备复杂程度的提高以及维修过程的不确定性,对复杂可修系统修复性维修(CM)过程的分析一般基于概念模型进行仿真.通过建立随机的维修功能框图(MFBD),考虑装备测试性设计对维修过程的影响,建立了支持多级多层(MIME)维修活动的仿真模型,同时该模型也支持维修活动间复杂层次及逻辑关系的描述.给出了考虑资源等待时间的复杂可修系统的平均修复时间仿真计算方法,建立了复杂可修系统的修复性维修过程仿真应用案例.通过对测试性设计参数等不同影响因素的调整进行敏感性分析,验证了模型的正确性和适用性. 相似文献
200.