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基于大涡模拟(LES)和边界元方法对轴流压气机叶栅湍流流场以及流场诱导的噪声进行计算,在不同叶栅安装角下研究来流攻角和来流雷诺数对叶栅气动噪声产生、辐射的影响。研究表明:来流雷诺数不变时,同一安装角下,随着来流攻角从-5°~20°变化,叶栅监测曲线上的声压级先减小后增大,在0°来流攻角下声压级达到最小。安装角为45°时,外场总声压级随来流攻角的分布与30°安装角变化趋势相近。但安装角为60°时,总声压级的变化则明显变缓。在0°来流攻角下,总声压级比安装角为30°和45°时增加了近6 dB,但在其他正来流攻角下,变化并不明显。叶栅的最小声压值出现在弦线方向附近,安装角改变时,最小声压级出现的位置也不同。安装角不变,随着来流雷诺数的增大,叶栅表面的分离减小,损失降低。但叶栅表面的压力脉动随着来流雷诺数的增大而增大,使外场辐射噪声增加。 相似文献
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A formal analysis to footprint problem with effects of angle of attack (AOA) is presented. First a flexible and rapid standardized method for footprint generation is developed. Zero bank angle control strategy and the maximum crossrange method are used to obtain virtual target set; afterward, closed-loop bank angle guidance law is used to find footprint by solving closest approach problem for each element in virtual target set. Then based on quasi-equilibrium glide condition, the typical inequality reentry trajectory constraints are converted to angle of attack lower boundary constraint. Constrained by the lower boundary, an original and practical angle of attack parametric method is proposed. By using parametric angle of attack profile, optimization algorithm for angle of attack is designed and the impact of angle of attack to footprint is discussed. Simulations with different angle of attack profiles are presented to demonstrate the performance of the proposed footprint solution method and validity of optimal algorithm. 相似文献
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研究单快拍下双基地多输入多输出(Multiple—InputMultiple-Output,MIMO)雷达中相干信源的离开角(Directionofdeparture,DOD)与到达角(directionofarrival,DOA)联合估计问题。利用单快拍下双基地MIMO雷达的接收信号构造一组Toeplitz矩阵,利用这组ToepIitz矩阵重构一个信号矩阵,提出一种基于降维多重信号分类(ReducedDimensionMultipleSignalClassification,RD-MUSIC)的DOD与DOA联合估计算法。提出的算法能够有效估计相干信源以及非相干信源的角度,实现角度的自动配对,并且角度估计性能远优于FBSS—ESPRIT算法以及ESPRIT-like算法。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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均值检验方法及其在冗余惯性导航系统中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
采用了非线性滤波的方法对影响故障检测及分离(FDI)性能的传感器误差进行了补偿,同时提出了故障检测与分离的均值检验方法(MVT),该方法可以对2个传感器同时出现故障的情况进行检测与隔离。5个陀螺冗余惯性导航系统仿真结果验证了本文算法的有效性。 相似文献
100.
Manyhighpefformancecontrolsystemsmusthavefauhtolerantabilityagainstsensorfailures.Theapplicationofprevioussensorfailuredetectinnmethods,mostlybasedonanalyti-calredundancy['Jlislimitedbecausetheyrequireaprecise.mathematicalmedel.BPneuralnetwork(BPNN)isabletolearnanycomplicatedcontinuousnonlinearfunctions,therefore,itcanbeusedtodetectsensorfailuresandrecoverthesignalforthefailedsensor'Recentpubli-cationshavedemonstratedtheuseofBPNNfordetectingsomkindofsensorfailuresandre-coveringthefailedsen… 相似文献