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111.
基于FW-H方程的旋翼气动声学计算研究 总被引:2,自引:4,他引:2
由流体力学N S方程导出的非齐次波动方程———FfowcsWilliams Hawkings方程(简称FW H方程),可以精确地描述在静止流体中运动的物体与流体相互作用的发声问题。以FW H方程为理论模型,将旋翼桨叶运动发声问题等效为包含桨叶的任意运动控制面(声源面)的声辐射问题,并在旋翼绕流Euler方程数值模拟的基础上,在时域内计算了悬停旋翼和前飞旋翼的声场。应用于UH 1H和AH 1/OLS两种旋翼模型的气动声学计算表明:计算结果与噪声实验值符合良好;所研制的程序不仅能够较准确地计算单极子噪声和偶极子噪声,而且具有较强的跨音速四极子噪声预测能力。 相似文献
112.
113.
Michael J. S. Belton Karen J. Meech Michael F. A’Hearn Olivier Groussin Lucy Mcfadden Carey Lisse Yanga R. Fernández Jana PittichovÁ Henry Hsieh Jochen Kissel Kenneth Klaasen Philippe Lamy Dina Prialnik Jessica Sunshine Peter Thomas Imre Toth 《Space Science Reviews》2005,117(1-2):137-160
In 1998, Comet 9P/Tempel 1 was chosen as the target of the Deep Impact mission (A’Hearn, M. F., Belton, M. J. S., and Delamere, A., Space Sci. Rev., 2005) even though very little was known about its physical properties. Efforts were immediately begun to improve this situation
by the Deep Impact Science Team leading to the founding of a worldwide observing campaign (Meech et al., Space Sci. Rev., 2005a). This campaign has already produced a great deal of information on the global properties of the comet’s nucleus
(summarized in Table I) that is vital to the planning and the assessment of the chances of success at the impact and encounter.
Since the mission was begun the successful encounters of the Deep Space 1 spacecraft at Comet 19P/Borrelly and the Stardust spacecraft at Comet 81P/Wild 2 have occurred yielding new information on the state of the nuclei of these two comets. This
information, together with earlier results on the nucleus of comet 1P/Halley from the European Space Agency’s Giotto, the Soviet Vega mission, and various ground-based observational and theoretical studies, is used as a basis for conjectures on the morphological,
geological, mechanical, and compositional properties of the surface and subsurface that Deep Impact may find at 9P/Tempel 1. We adopt the following working values (circa December 2004) for the nucleus parameters of prime importance to Deep Impact as follows: mean effective radius = 3.25± 0.2 km, shape – irregular triaxial ellipsoid with a/b = 3.2± 0.4 and overall dimensions of ∼14.4 × 4.4 × 4.4 km, principal axis rotation with period = 41.85± 0.1 hr, pole directions
(RA, Dec, J2000) = 46± 10, 73± 10 deg (Pole 1) or 287± 14, 16.5± 10 deg (Pole 2) (the two poles are photometrically, but not
geometrically, equivalent), Kron-Cousins (V-R) color = 0.56± 0.02, V-band geometric albedo = 0.04± 0.01, R-band geometric
albedo = 0.05± 0.01, R-band H(1,1,0) = 14.441± 0.067, and mass ∼7×1013 kg assuming a bulk density of 500 kg m−3. As these are working values, {i.e.}, based on preliminary analyses, it is expected that adjustments to their values may be made before encounter
as improved estimates become available through further analysis of the large database being made available by the Deep Impact observing campaign. Given the parameters listed above the impact will occur in an environment where the local gravity is
estimated at 0.027–0.04 cm s−2 and the escape velocity between 1.4 and 2 m s−1. For both of the rotation poles found here, the Deep Impact spacecraft on approach to encounter will find the rotation axis close to the plane of the sky (aspect angles 82.2 and 69.7
deg. for pole 1 and 2, respectively). However, until the rotation period estimate is substantially improved, it will remain
uncertain whether the impactor will collide with the broadside or the ends of the nucleus. 相似文献
114.
跨声速粘性流绕振荡翼型的非定常计算 总被引:1,自引:0,他引:1
本文采用时间和穴是二阶精度的Beam-Warming格式和Baldwin-Lomax代数湍流模式及q-ω二方程微分模式,结合网格自适应技术,数值模拟N-S方程,计算了跨声速下的翼型非定常运动,包括俯仰,浮沉和前后平移振荡。结果表明,压力分布和气动系数与实验基本符合,微分模式和自适应网格能够显著提高激波和边界层计算精度。 相似文献
115.
116.
基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。 相似文献
117.
118.
文章给出了约束资本预算优化模型的一般数学表达式.根据詹姆斯*范霍恩的共同生命周期法的理论,提出了一种对不同生命周期项目组合的约束资本预算优化的新算法.通过算例,说明了新算法与原有算法的差别,结果表明新算法考虑了项目的重置,在满足各种约束的前提下,按照净现值指数的大小选择项目组合,从总体上寻优,得到的净现值总和更大,具有更为优化的特征. 相似文献
119.
120.