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81.
To predict the thermal and structural responses of the thrust chamber wall under cyclic work,a 3-D fluid-structural coupling computational methodology is developed.The thermal and mechanical loads are determined by a validated 3-D finite volume fluid-thermal coupling computational method.With the specified loads,the nonlinear thermal-structural finite element analysis is applied to obtaining the 3-D thermal and structural responses.The Chaboche nonlinear kinematic hardening model calibrated by experimental data is adopted to predict the cyclic plastic behavior of the inner wall.The methodology is further applied to the thrust chamber of LOX/Methane rocket engines.The results show that both the maximum temperature at hot run phase and the maximum circumferential residual strain of the inner wall appear at the convergent part of the chamber.Struc tural analysis for multiple work cycles reveals that the failure of the inner wall may be controlled by the low-cycle fatigue when the Chaboche model parameter γ3 =0,and the damage caused by the thermal-mechanical ratcheting of the inner wall cannot be ignored when γ3 > 0.The results of sen sitivity analysis indicate that mechanical loads have a strong influence on the strains in the inner wall. 相似文献
82.
针对直升机绞车收放时缆位保持问题,建立了负载出水回收进舱阶段缆位的动力学模型。由于浮力与洋流作用突然消失,负载出水后发生摆动,将负载的摆动作为带有理想约束的质点系动力学系统,采用拉格朗日方程建立动力学模型。考虑直升机悬停提升的情况进行仿真,仿真结果表明建立的数学模型能够较好的模拟负载摆动时的缆位变化。 相似文献
83.
84.
轴对称推力矢量喷管载荷变形的控制补偿 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了温度场和气动载荷联合作用下的轴对称矢量喷管出口面积和偏转角度误差的补偿问题.建立了扩张调节片位姿参数与其悬挂机构尺度之间的关系,导出了悬挂机构关节角位移增量与构件长度增量之间的微分方程,得到喷管出口面积误差和矢量偏转角误差与负载变形之间的解析表达式.利用矢量偏转角度和面积与轴对称矢量喷管转向驱动机构动平台位姿之间的关系,建立了受温度场和气动载荷联合作用下的动平台位姿补偿方程.研究表明,补偿后的矢量偏转角度和面积的相对误差不大于1%. 相似文献
85.
86.
介绍了交流电子负载的校准方法、校准设备和校准原理等。交流电子负载是对是各种交流电源、UPS电源测试和老化试验的主要设备之一,其各项参数指标的优劣对被测设备的检测及故障分析具有重要意义。研究了交流负载的恒定电压、恒定电流、恒定电阻和恒定功率等功能的校准方法和指标,并通过实际测试、校准进行了验证,对校准结果的不确定度进行了评定,校准结果表明本文的校准方法能够满足仪器的技术要求。 相似文献
87.
采用恒载荷拉伸实验技术,研究了镀锌30GrMnSiA锡螺栓干涉配合连接LY12-CZ铝合金构件在3.5%NaCal+0.5%H2O2溶液中的应力腐蚀开裂特性。结果表明,随干涉量的增加,应力腐蚀敏感性有所下降,基材与紧固件的电偶效应对应力腐蚀繁感性有重大影响。 相似文献
88.
89.
90.
基于支持向量机回归的电力负荷预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络. 相似文献