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431.
基于参数化组件描述的复合材料桨叶结构设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前直升机复合材料桨叶结构设计效率低的问题,提出了一种基于参数化组件描述的复合材料桨叶结构设计方法.该方法以旋翼菜叶理论外形数据模型为基本依据,根据对各桨叶组件构造形式的归纳,完成了桨叶蒙皮铺层、前缘配重、大粱、肋以及后缘条等主要组件的参数化描述,从而能够对菜叶整体结构进行方便快捷的定义;结合桨叶理论外形和各组件的定义数据,通过算法自动荻取所分析截面的信息,并生成相应截面的剖面图.实例验证表明,提出的方法能够完成桨叶的结构设计,提高桨叶设计分析的效率. 相似文献
432.
碳纤维复合材料高质量制孔工艺 总被引:1,自引:0,他引:1
制孔质量是导致碳纤维复合材料产品报废的重要因素.本文从机械加工的角度,论述了碳纤维复材产品制孔工艺过程中的主要缺陷及其形成机理.为解决这些缺陷,根据其形成机理,设计了相关对比工艺试验.在试验验证的基础上,提出了碳纤维复合材料高质量制孔的工艺参数. 相似文献
433.
为了改善光学遥感卫星的成像质量,提升卫星操控的灵活性,基于遥感成像理论,提出了依据太阳高度角的卫星在轨成像参数自主调整方法。文中首先讨论了影响卫星遥感成像质量的因素,分析了入瞳辐亮度随太阳高度角的变化规律及在不同侧摆角时,一个轨道周期内相机积分时间的变化范围,并据此建立了太阳高度角、侧摆角与积分级数、增益的对应关系。然后分析了太阳高度角和侧摆角的最佳分挡策略,最终得到了可用于卫星在轨成像参数自主调整的二维查找表,以实现卫星在轨成像参数自主调整。利用该方法可提升图像的辐射质量,极大减少了地面上注的数据量。 相似文献
434.
针对复合推力高速直升机总体设计阶段总体参数的选择问题,提出一种提高可靠性和鲁棒性的基于6σ设计的改进多目标遗传算法优化方法。采用叶素理论和数值积分的方法分析计算了复合推力高速直升机气动及飞行性能,并以此为基础建立了约束函数和初步目标函数模型;将6σ设计融入改进的多目标遗传算法中,构造最终目标函数;在给定有效载荷设计要求下,对复合推力高速直升机总体参数进行了多目标优化设计。该方法获得了所需的Pareto解,优化后的复合推力高速直升机飞行性能相对原机有了较大改善,算例结果表明该方法有效可行。 相似文献
435.
一种基于参数辨识的微小型无人直升机建模方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对具有高度非线性、复杂动力学特性的微小型无人直升机,提出了一种基于参数辨识的建模方法。该方法结合了机理建模和系统辨识的优点,通过严格的机理推导建立了微小型无人直升机横纵向通道通用的参数化模型,建模过程着重考虑了主旋翼、平衡杆和机身的耦合对飞行动态特性的影响。利用基于偏相干分析法的频域辨识获得某型无人直升机的关键参数,进而确定模型。模型预测数据和飞行试验数据的比较表明,所建模型很好地反映了该型无人直升机在悬停状态下的动态特性,可以在该状态下以此模型进行自主飞行控制器设计。 相似文献
436.
基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化 总被引:17,自引:4,他引:13
将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明:该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。 相似文献
437.
Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation 总被引:2,自引:0,他引:2
Zhang Bo Shi Zhongke Li Jianjun 《中国航空学报》2007,20(5):394-401
针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。 相似文献
438.
439.
440.
日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中,为提高太阳风预报的准确率,需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行,运算效率低导致模型运算时间长,不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立,其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架,改进了CME参数识别模型的计算流程,提出CDMR(CME detection under MapReduce)方法,实现了CME参数识别模型的并行计算,并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间,提高了模型的识别精度和计算效率. 相似文献