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设计研制了一种飞翼布局的柔性翼和刚性翼微型飞行器,并在风洞中研究了两种微型飞行器在定常风和水平阵风作用下的气动特性,给出了柔性翼和刚性翼微型飞行器气动特性的差别。研究结果表明:不论是在定常风情况下,还是在水平阵风环境下,柔性翼的气动特性要优于刚性翼结构,柔性翼具有延迟失速和缓和阵风影响的能力,有利于稳定飞行。PIV测量结果表明:由于柔性翼的变形使刚性翼和柔性翼翼面上的流态不同,从而使微型飞行器的气动特性发生改变。 相似文献
503.
近几年,激光陀螺在产品数字化、小型化方面有较好的发展,为其在军用领域和商用领域广泛应用打下坚实基础。纵观国内外发展情况,激光陀螺产品小型化发展进程,主要体现在其电路系统方面的改进。电路系统的发展主要经历了四个阶段:分立元件组成的控制系统,单片机构成的分立控制系统,高性能芯片构成的集成控制系统,单片集成的片上系统。在集成电路和数字处理技术发展的前提下,激光陀螺电路系统的研究也在逐步深入。本文揭示了激光陀螺电路系统的发展方向,这对国内激光陀螺产品的发展有着重要的参考意义,有助于推动激光陀螺数字化、小型化的发展。 相似文献
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In order to improve the drift precision of air supported gyroscope, effects of surface roughness magnitude and direction on vortex torque of air supported gyroscope are studied. Based on Christensen’s rough surface stochastic model and consistency transformation method, Reynolds equation of air supported gyroscope containing surface roughness information is established. Also effects of mathematical models of main machining errors on vortex torque are established. By using finite element method, the Reynolds equation is solved numerically and the vortex torque in the presence of machining errors and surface roughness is calculated. The results show that surface roughness of slit has a significant effect on vortex torque. Transverse surface roughness makes vortex torque greater, while longitudinal surface roughness makes vortex torque smaller. The maximal difference approaches 11.4% during the range analyzed in this article. However surface roughness of journal influences vortex torque insignificantly. The research is of great significance for designing and manufacturing air supported gyroscope and predicting its performance. 相似文献
507.
某涡扇发动机考虑级间引气的二维数值模拟 总被引:1,自引:1,他引:1
针对采用S2流面流场模拟软件(AES-S2),对某涡扇发动机风扇、压气机(考虑级间引气)和整机进行地面0km及高空21km低雷诺数工况下转速特性的评估和流场分析.AES-S2数值仿真模型由带有黏性项的二维欧拉方程、燃烧模型和损失模型构成;采用任意曲线坐标系,可保证复杂几何边界的计算精度;采用隐式高阶精度Godunov求解格式,数值稳定性高,可自动捕捉激波.仿真结果表明:AES-S2计算稳定性好,收敛速度快;风扇和压气机的计算精度高于整机;整机二维计算满足工程精度需求,可为部件研制和整机部件匹配提供性能参数依据. 相似文献
508.
基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。 相似文献
509.
510.