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161.
基于性能及轻量化的新型风力机叶片优化设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复合材料风力机叶片形状复杂,采用传统的复合材料层合板理论难以建立叶片质量计算数学模型的缺点,本文提出了将叶片的质量计算转化为叶片曲面的面积计算模型。基于修正的风力机空气动力学理论,在叶片全部产生功率区域内采用作者全新设计的风力机CQU-A翼型系列进行翼型沿叶片展向分布设计,验证了该翼型族具有较高的气动性能;针对变桨距风力机,以最大功率系数及最小叶片面积为多目标优化模型,建立了新型2MW风力机叶片设计及优化数学模型。采用改进的多目标粒子群算法对风力机叶片进行优化设计,优化结果表明,相比初始风力机叶片,新叶片的工作性能有了较大的提高,叶片的表面积有了明显的降低,意味着叶片的质量有了显著的减少,降低了叶片的材料成本;同时叶根载荷也得到了有效的控制。该新型叶片的研究为设计出高性能轻质量低成本的风力机提供了理论依据。 相似文献
162.
综合考虑了轮齿接触几何、啮合点法向载荷、齿向参数、真实表面粗糙度、润滑剂流变特性等因素,建立了滤波减速器轮齿混合润滑数值分析模型,采用复合迭代法和快速傅里叶变换(FFT)方法分别求解Reynolds方程和弹性变形方程,获得了轮齿接触表面混合润滑分析完全数值解,得到了滤波减速器在啮入点、节点和啮出点的压力与平均油膜厚度,以及转速对轮齿接触表面平均油膜厚度和接触比的影响.结果表明:在啮入点、啮出点及节点处,沿齿宽方向的压力分布不相等,两侧压力较大,而在啮入点处的两侧压力突变相对较小,且平均油膜厚度最大;对于粗糙轮齿接触表面,随着滤波减速器转速逐渐降低,啮入点、节点及啮出点的平均油膜厚度随之减小,接触比增加,润滑效果变差,并且在同一工况下粗糙轮齿接触表面的啮合点平均油膜厚度小于光滑轮齿表面的平均油膜厚度. 相似文献
163.
基于EFFD方法的自然层流短舱优化设计 总被引:2,自引:1,他引:2
采用extended free-form deformation(EFFD)方法研究了自然层流(natural laminar flow,NLF)短舱的气动外形优化设计方法.使用基于Bernstein基函数的EFFD方法完成了NLF短舱剖面的参数化,利用基于k-εSST(shear stress transport)两方程湍流模型的γ-θ转捩模型进行自然转捩预测,结合EFFD、一种混合动网格方法、Kriging代理模型和改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)建立了针对NLF短舱气动外形的优化设计框架.采用该框架分别对通气NLF短舱和带动力NLF短舱进行优化设计.单独通气NLF短舱优化结果的外表面实现48%的层流,阻力系数比初始通气NLF短舱减小了0.0003.带动力NLF短舱的优化结果外表面保持了41%的层流.这些结果表明采用相关技术建立的优化设计框架在NLF短舱设计中具有一定应用价值. 相似文献
164.
高斯粒子概率假设密度(PHD)滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。 相似文献
165.
The paper deals with state estimation problem of nonlinear non-Gaussian discrete dynamic systems for improvement of accuracy and consistency. An efficient new algorithm called the adaptive Gaussian-sum square-root cubature Kalman filter(AGSSCKF) with a split-merge scheme is proposed. It is developed based on the squared-root extension of newly introduced cubature Kalman filter(SCKF) and is built within a Gaussian-sum framework. Based on the condition that the probability density functions of process noises and initial state are denoted by a Gaussian sum using optimization method, a bank of SCKF are used as the sub-filters to estimate state of system with the corresponding weights respectively, which is adaptively updated. The new algorithm consists of an adaptive splitting and merging procedure according to a proposed split-decision model based on the nonlinearity degree of measurement. The results of two simulation scenarios(one-dimensional state estimation and bearings-only tracking) show that the proposed filter demonstrates comparable performance to the particle filter with significantly reduced computational cost. 相似文献
166.
为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。 相似文献
167.
为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。 相似文献
168.
PIV技术在复杂二相流场中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
光学元器件随飞行器在大气中飞行时,其工作性能越来越多地受到大气悬浮汇聚微粒的影响。大气微粒在复杂流场中呈现何种运动汇聚效应,对于合理准确评估机载光学元器件的工作效能具有十分重要的工程意义,而复杂气动流场中微粒分布状态的预估一直是飞行器外界环境研究中的一个难点。气动问题的复杂性、大气中微粒的多样性一直是制约各种试验手段展开、数值模型建立的主要因素。利用先进的激光粒子图像技术,在风洞中对舵面旋涡主导的复杂流场中的微粒速度及分布特性进行了实验研究。在测量舵面翼梢脱落旋涡特性的基础上,通过激光片光扫描流场全域,同时高帧频CCD相机同步曝光,利用PIV 拍摄到的流场中涡流截面内微粒分布的瞬态图像。结合图像后处理技术,对原始粒子图像进行互相关、二值化处理,通过对图像区域内的灰度值计算,统计相对流场截面内的粒子浓度系数,得到在复杂旋涡结构流场内瞬态粒子的分布特性规律。研究结果表明,利用大气中微粒在激光片光下的米氏散射原理,可以有效地拍摄到复杂流场结构下粒子光学散射及分布的特性图像,解决了传统环境测试设备无法对复杂条件下流场内粒子分布进行实时测量的缺陷;在旋涡为主导的流场中,大气中的微粒由向心力牵引,在涡核周围达到平衡运动状态,微粒环绕涡核形成一条环状带,这一区域中的粒子浓度系数要远大于自由流场中的微粒,涡核中心粒子呈“空洞”状态。 相似文献
169.
设计INS/GPS组合导航系统时,考虑到观测量GPS位置和速度是正相关的,可通过降低单个滤波器的维度形成两个局部滤波器,主滤波器融合局部滤波器的状态估计,得到整个组合导航系统的误差状态估计值。同时,根据各局部滤波器的故障情况选择输出,仅利用未失效系统的局部滤波器得到可靠的最优误差状态估计值,使得容错性能大大提高。结果表明,由于采用了并行运算,增加了系统的余度,有效提高了导航系统的精度和可靠性,有较好的容错性和环境适应性,具有较高的应用价值。 相似文献
170.