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蒸汽引射器是冲压发动机试验台用来实现高真空度的重要设备,其工作环境复杂,性能优化较为困难。简化并建立蒸汽引射器的模型,通过Fluent软件对其工作情况进行数值模拟,分析工作状态下引射器内流场变化情况,并利用控制变量法分析引射器中水蒸气含量、工作流体压力、引射流体压力等工况参数对引射器工作能力的影响。通过与试验数据的对比,验证模拟结果的可信度。结果表明:引射流体流量增大时,引射器效率升高;引射流体中水蒸气从0变化到50%时,引射系数由0.45降至0.36。而当工作流体入口压力由1.07 MPa升至1.42 MPa时,引射系数由0.41降低至0.33;引射流体入口压力由12 kPa升至54 kPa时,引射系数由0.12升高至0.43,故在优化设计时应综合2个入口压力的影响。 相似文献
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《航天器工程》2017,(4):22-28
在卫星结构设计中,为了在满足各种工况条件下有效实现减重,基于优化驱动设计的思想,文章提出了一种分步结构优化方法:第一步采用固体各项同性惩罚微结构法(SIMP)进行多工况下最小柔顺度的拓扑优化,通过将多工况下的优化目标加权,转化为单目标优化问题,优化求解得到最优构型;第二步,提取第一步优化方案的拓扑构型关键特征,以质量最小、整星结构基频最高为目标,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对形状和尺寸参数进行多目标优化;第三步,根据得到的形状尺寸参数,考虑实际加工和设计要求,经过人工修改迭代,得到最终设计。此方法应用于天拓-3卫星的支撑腿结构设计中,实现了考虑多工况的拓扑优化和多目标的形状尺寸优化。按照工程设计制造要求进行处理,获得的优化方案在满足各项约束条件下使支撑腿结构有效减重44.57%,整星结构基频提高3.97%,说明该方法具有较强的工程应用价值。 相似文献
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行星传动轮系是直升机动力传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统重要的监测对象。针对复杂工况下直升机行星传动轮系的故障诊断难题,提出了结合域对抗与深度编码网络的自适应域对抗深度迁移故障诊断方法。方法输入归一化频谱数据,基于堆栈收缩自动编码网络建立训练负载与测试负载编码网络,从训练域数据进行有监督学习提取高质量深度故障特征,并结合参数迁移和对抗学习策略,通过测试域数据无监督自适应优化测试域深度故障特征提取网络,以适应负载条件变化引起的样本数据分布差异以及恶劣噪声环境引起的样本数据波动的影响。方法在直升机行星传动轮系实验平台上通过故障注入试验进行了对比验证,证明了方法的有效性与健壮性。 相似文献
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中国南海风能-波浪能资源丰富,风浪联合发电装置目前却处于概念研发阶段,加上近几年超强台风等极具破环力的极端海况频繁出现,对海上浮式平台安全性提出了严峻挑战。针对现阶段研究缺少对风浪联合发电装置在极端海况的安全性分析,本文以半潜式风力机(Semi-OC4)与振荡浮子式波浪能装置相结合的风浪联合发电装置(OC4-WEC)为研究对象,基于MCT(Model coupling toolkit)建立中尺度WRF-SWAN-FVCOM(W-F-S)实时耦合平台,分析超强台风“威马逊”过境全过程海上风电场风-浪-流的时空演变;再结合了中/小尺度嵌套的方法分析了OC4-WEC平台的流场特性。结果表明:建立的W-S-F平台对台风路径的模拟精度较单WRF模式提高了42.51%;台风-浪-流作用下OC4-WEC平台较半潜式风力机垂荡运动幅值减小38.1%,纵荡运动幅值减小26.7%,纵摇运动幅值减小23.4% 相似文献
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这听起来就像是科幻小说,但是的确有多达1000万吨的钻石可能储存于土星和木星上。观测到的证据证明,土星上的雷暴可以不断地产生碳粒子。此外,新一轮室内实验和模拟实验,显示了碳在极端环境下的特性。因此,两位科学家产生了这样的设想:土星和木星都有可能为钻石的形成提供稳定的环境。“我们现在知道,固体钻石所承受的最高限温是8000K,如果高出这个温度,钻石就会熔化。而且,对于土星和木星内部的压力和温度分布,我们也能够测量得更加准确了。”威斯康星大学麦迪逊分校的行星科学家凯文·贝恩斯说,“这两个情况结合在一起,首次向我们表明:固体钻石可能存在于两颗行星大范围的纵向区域中。”不久前,在科罗拉多州丹佛市举行的一次会议上,研究人员提交了这篇研究论文,贝恩斯是该论文的合作者。 相似文献
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为提高初始小样本情况下时间序列在线预测的精度,提出了一种结构自适应序贯正则极端学习机(SA-SRELM)。该方法在在线序贯学习阶段,针对不同训练样本规模选择不同的递推方式对输出权值进行更新;同时,在训练样本达到一定规模后,为提高预测模型对系统的动态适应性,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除,完成预测模型的训练。利用3种混沌时间序列预测实例对所提方法的有效性进行了验证。最后,将所提方法用于航空发动机排气温度预测中,结果表明该方法相对正则极端学习机(RELM)和序贯正则极端学习机(SRELM)方法具有更好的泛化性能,预测精度分别是二者的约6倍和2倍。 相似文献
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