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171.
变循环发动机(VCE)具有较多的可调参数,为了进行变循环发动机的多变量稳态控制规律优化设计,提出了用于变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种新方法-逆算法。该方法基于敏感性系数矩阵,采用可调参数替换传统部件级性能计算模型中的独立变量,在给定变循环发动机主要状态参数和部件参数的条件下,实现了可调参数的求解,进一步完成发动机稳态控制规律的优化设计。对比表明,逆算法的计算精度和收敛速度与传统算法一致,收敛性得到了改善。对带有核心机驱动风扇(CDFS)的双外涵变循环发动机亚声速巡航的节流状态控制规律优化后,使得巡航推力下的安装耗油率比定几何的双外涵和单外涵发动机分别下降7.8%和16.4%,而地面安装耗油率最大降低约3.4%。结果表明,逆算法是变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种有效途径。 相似文献
172.
173.
发展了一种保持且基于气动设计给定的热态叶型的冷态叶型迭代解算方法,并将其融入叶片罩量调节的优化设计,其中在热态叶型的基础上调节罩量,针对冷态叶型计算变形与应力等,变形后的叶片逼近热态叶型,尽可能减小了对热态叶型气动特性的影响.实现了冷态叶型迭代求解与罩量调节中结构有限元网格的自动更新,并基于iSIGHT优化平台,建立了叶片罩量调节多目标优化设计的自动化分析流程,并以一小轮毂比弯掠风扇叶片罩量调节为例,考查了罩量调节中考虑轮盘与否对优化设计结果的影响.计算分析实例表明:所发展的方法可在保持热态叶型的前提下使叶片最大应力和最大变形分别下降了10.6%和46%. 相似文献
174.
为了减小航空发动机稳态建模的模型误差、降低复杂度及提升其实时性,提出了一种基于单纯B样条函数的航空发动机稳态模型建模方法。该函数是局部多项式基函数的线性组合,因此求解该函数为线性回归问题,通过运用广义最小二乘方法来求解B系数,从而提高计算效率和提高模型精度。最后建立了基于该算法的二维和四维涡扇发动机稳态模型,并分别与相同建模样本条件下的多输入多输出约简迭代最小二乘支持向量机稳态模型进行了比较,表明了单纯B样条建模方法不仅继承了B样条的算法复杂度低、存储数据量小和实时性好等优点,同时避免了最小二乘支持向量回归机不能拟合大样本数据的缺点,且拟合效果优于最小二乘支持向量机。 相似文献
175.
176.
177.
对调频连续波(FMCW)合成孔径雷达(SAR)地面运动目标的参数估计方法进行了研究,采用相位中心偏置天线(DPCA)技术对地杂波进行抑制,分析了载机及地面运动目标连续运动对回波信号的影响,推导了采用DPCA技术引入的回波慢时间包络(STE)项与地面运动目标参数之间的关系。在此基础上,提出了一种地面运动目标谱图域参数估计方法,该方法首先利用Radon变换在谱图域估计导致回波信号距离走动的目标等效径向速度,并对距离走动进行校正;其次,在谱图域中提取运动目标回波幅度,根据STE项引起的回波幅度变化与目标方位向速度之间的关系,估计目标的方位向速度,并进一步求解相应的目标径向速度。所提方法能够在谱图域完成地面运动目标二维速度估计,最后的仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
178.
高轨预警星座由若干颗地球静止轨道卫星和大椭圆轨道卫星组成,星座优化的目标是满足重点监视区域的覆盖和提高覆盖区域的定位精度。对于覆盖性优化,根据多个监视区域的威胁等级,星座系统需要提供不同的覆盖重数;对于定位精度优化,系统在立体观测和单星观测情况下存在很大差异。因此高轨预警星座优化是一个复杂多区域多目标优化问题。针对以上难点,提出了多层次多目标优化模型,可以较完整合理地描述预警星座优化问题;在优化模型求解方面,将优化计算分为覆盖性优化和定位精度优化两个环节;在覆盖性优化环节,提出了基于搜索空间变换的覆盖性快速优化方法,提高了Pareto最优解的计算速度和准确性。在定位精度优化环节,采用序优化方法进一步缩短优化时间。仿真试验表明,该方法可设计出满足预警任务需求的星座,且优化耗时在1 min以内,能有效地缩短预警星座优化时间。 相似文献
179.
作为稳定火焰的有效手段之一,凹腔构型在冲压发动机燃烧室研究中占有重要地位。在对以煤油为燃料的多凹腔燃烧室冷/热态流动特性分析的基础上,重点研究低进口马赫数条件下燃烧室点火起动初期非稳态过程。结果表明:上游凹腔内大涡结构有助于提高燃料的驻留时间,未燃混气被高速主流带入下游凹腔内继续反应,进一步提高燃烧效率;燃油喷射速度决定被卷吸进回流区的燃油质量分数的大小,进而影响燃烧效率高低;燃烧室点火起动初期出现了主流熄火、火焰逆流传播以及主流再着火等复杂现象,火焰逆流传播现象是在上游凹腔内燃料自燃与下游燃烧释热压缩来流两种机制共同作用下完成的。 相似文献
180.
为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性. 相似文献