A PARALLEL IMAGINARY EBE METHOD FOR SOLVING POSITIVE DEFINITE LINEAR SYSTEMS

ＡＰＡＲＡＬＬＥＬＩＭＡＧＩＮＡＲＹＥＢＥＭＥＴＨＯＤＦＯＲＳＯＬＶＩＮＧＰＯＳＩＴＩＶＥＤＥＦＩＮＩＴＥＬＩＮＥＡＲＳＹＳＴＥＭＳＰａｎＸｉａｏｓｕ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＭｅｃｈａｎｉｓ...     

双参数指数分布下定时截尾恒加试验的统计分析

设产品寿命服从双参数指数分布ε（λ，μ），其中λ＞０为尺度参数（失效率），μ＞０为位置参数（保证寿命）。在加速应力水平Ｓｉ下，失效率和保证寿命的加速模型分别为 ｌｎθｉ＝β０＋β１ψ１（Ｓｉ）＋β２ψ２（Ｓｉ） μｉ＝α０－α１ｆ（Ｓｉ），ｉ＝１，２，…，ｋ 本文给出了定时截尾情形下对由恒定应力加速寿命试验得到的数据进行统计分析的方法。获     

基于含间隙吸振器的半主动振动控制

提出一种基于刚度分段线性动力吸振器的半主动振动控制策略，通过调节弹性元件的间隙实现吸振器工作频率连续跟踪外激励频率的变化。文中根据基波平衡导出了使主系统近似完全消振所需的弹性元件间隙控制律。数值仿真表明：这种半主动控制策略对于单自由度主系统和多自由度主系统均有很好的消振效果和相当宽的工作频带     

对称层合圆柱正交异性中心开孔扁球壳的非线性屈曲

在非线性屈曲理论基础上，考虑对称线布载体荷作用形式，导得相应控制方程，以分析中心开孔，即外边缘固定，以及内边级悬空的复合材料扁球壳非线性屈曲稳定性问题。为了求解本文的非线性屈曲问题，获得临界载荷计算公式，本文采用修正迭代法，即第一次迭代将非线性项略去，第干净人迭代将第一次迭代结果作为已知量代入非一项来获得临界载荷的解析计算公式，最后，本文以实例分析讨论了横向剪切变形、开孔大小、线布载荷位置的几何参     

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性     

基于模型降阶的随机最优输出反馈阵设计

本文研究了线性离散随机系统的模型降阶和最优输出反馈矩阵的设计问题。本文提出的设计方法不需要对原系统进行Anderson-Moore的迭代计算,直接利用求得的降阶模型解出近似的最优输出反馈阵。文中举例说明了设计方法的应用并进行了计算机仿真,仿真结果是令人满意的。     

两种静弹修正方法的对比

本文针对工程应用的实际情况,采用线化理论和非线化理论对同一模型进行了静气动弹性计算,并对不同马赫数、不同高度的刚弹性计算结果进行了对比分析。结果表明,低速时可忽略弹性变形对气动力的影响,而高速时必须考虑弹性变形对气动力的影响,在工程应用初期,可用线化理论对非线性段气动力进行静弹修正,虽然精度有所降低,但效率却大大提高,在后期可用非线化理论进行校核计算。     

涡轮叶片的多学科设计优化系统

建立了一个全三维涡轮叶片的一体化多学科设计优化系统, 并对某叶片进行涉及五学科的设计优化分析.在此优化系统中, 采用5次多项式方法进行三维涡轮叶片的参数化建模, 单元线性插值法完成学科间载荷信息的传递, 多岛遗传算法及二次序列规划法联合进行整个优化问题的寻优.实例分析结果表明, 一体化优化使涡轮叶片性能得到明显提高, 所建系统稳定、高效, 具有应用于工程实践的可行性及可靠性.      

The role of AVDR in linear cascade testing

Linear cascade testing plays an important role in the research and development of turbomachinery and is widely used over the world.The ideal cascade model of a turbomachinery blade row is two-dimensional.In actual linear cascade testing, the flow through the test section converges due to the development of the boundary layer and secondary flow along the sidewall surfaces of the test section.Axial velocity density ratio(AVDR) is adopted to account for the deviation of the tested cascade flow from the ideal 2D model.Among numerous published cascade works, the influence of AVDR on cascade performance is seen to be complicated with many affecting factors, such as those related to cascade/blade geometry and flow conditions.Also, controlling AVDR is limited by the facility capability.Furthermore, real blade-to-blade flow in turbomachines is usually associated with AVDR greater than unity due to limited span of blades between the hub and shroud such that cascade testing without reducing AVDR could be favored sometimes.All these facets add complexity and diversification to the matter.The current paper reviews previous studies and results on AVDR.Consolidated understanding on the role of AVDR and recommendations on how to deal with it in linear cascade testing are provided.