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121.
充分发挥复合材料的利用率,降低结构重量,厚复合材料结构优化设计是非常重要的。然而优化设计空间复杂,层间应力问题突出,离散设计变量等问题使得厚复合材料结构的优化变得十分困难。针对由铺层相同的子层板叠成的厚复合材料层合板结构的复杂优化问题,本文提出一种多级优化设计方法。第一级优化采用基于径向基神经网络代理模型的优化设计方法,设计变量为子层内层数及铺层比例;第二级优化分为两个层次进行,系统层以结构重量最轻为目标,设计变量为子层数,子系统层采用遗传算法优化铺层顺序,以层间应力因子最小为目标。结合算例,通过Matlab编写遗传算法,并应用Isight集成Matlab来实现该优化设计方法。结果表明:本文提出的多级优化设计方法是有效的,能够很好地实现具有周期性铺层方式的厚复合材料层合板结构的优化设计。 相似文献
122.
基于某高压涡轮模型,以各叶片排出口的气流角和马赫数径向分布为流场相似的评价标准,通过数值模拟的方法分析对比了几种常用的涡轮试验准则数对流场相似的影响,为涡轮试验提供参考。结果表明:未考虑比热比和考虑比热比的物理转速值相差15%以内,且流场差异很小;进口温度为450K时,保证比热比、折合转速、膨胀比相等可以很好地保证流场相似,而保证折合转速、膨胀比相等和保证折合转速、折合功率相等时,2级动叶出口马赫数与设计点差异最大,平均相对差异接近6%;温度越高,流场的相似性越好,且保证折合转速 折合功率要优于保证折合转速 膨胀比的方法;若无法保证比热比,进口温度至少需要800K才能使各叶片排马赫数相似差异在2.5%以内。 相似文献
123.
为自主、精确测量无人机的飞行速度,研究并发展了一种基于序列图像的无人机自测速方法并进行了相应的试验。该方法利用无人机上已有的惯导装置、高度计和摄像机,在连续成像的条件下,通过匹配跟踪得到地面同名点在相邻两帧光学或红外实时图中的位置,利用飞行高度、姿态信息和成像帧频计算得到无人机的瞬时飞行速度。在无人机的匀速平飞段,通过大量数据拟合得到高精度的平均飞行速度。通过挂飞试验对方法进行了验证,实时得到了小于0.2 m/s的测速结果,满足工程要求的精度,为工程应用打下了一定的基础。 相似文献
124.
针对直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread Spectrum)信号的捕获性能与硬件消耗或计算复杂度的相互制约问题,基于压缩感知理论,提出了一种双阶段压缩捕获方法,第1阶段进行快速粗捕获,第2阶段在第1阶段基础上实现精确捕获.首先研究DSSS信号的相关域稀疏性,构造了稀疏变换矩阵;然后利用确定性沃尔什-阿达马矩阵,分别构造了2个阶段压缩测量矩阵及其检测算法;最后从检测概率和平均捕获时间两方面对提出算法的捕获性能进行了理论分析,并用蒙特卡罗法进行了验证.理论分析和仿真实验表明,该方法能够在显著降低相关次数的前提下,达到传统基于并行相关方法的捕获性能水平. 相似文献
125.
基于模糊TOPSIS的FMEA方法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对传统故障模式及影响分析(FMEA)中评价故障模式的影响因素和计算风险优先数存在的缺陷,提出了一种基于模糊逼近理想解排序法(TOPSIS)的FMEA方法。该方法采用模糊置信结构对影响因素的评价进行表示,并通过去模糊化和加权平均建立明确置信矩阵。考虑各影响因素的权重对分析结果的重要性,将主、客观赋权法相结合来分配各影响因素的权重,进而建立加权规范化矩阵,根据相对贴近度的大小确定各故障模式的风险水平。最后,举例验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
126.
针对未来地月L2点Halo轨道空间站长期停泊任务,研究了高精度模型下Halo轨道设计方法。首先,详细推导了圆型限制性三体问题(Circular Restricted Three Body Problem,CR3BP)质心会合坐标系与高精度模型地心J2000坐标系之间的转换关系,并在此基础上,将CR3BP下的闭合Halo轨道转换到地心J2000坐标系得到了高精度模型下Halo轨道迭代初值。其次,采用序列二次规划(Sequence Quadratic Program,SQP)构造多层迭代格式,在高精度模型下对初值进行逐层修正。最后,通过仿真测试,验证了该方法的可行性与有效性。该研究结果可为未来平动点任务标称轨道设计方案的制定提供参考。 相似文献
127.
贾宗良 《南京航空航天大学学报》1988,(3)
本文试图用信号线性逼近的方法和正交分解的理论导出周期序列离散傅里叶级数DFS关系式。推导过程表明,在N维序列空间上,用N维复指数序列集线性逼近任一周期序列,在方均误差最小的条件下,其表达式就是DFS关系式;同时说明,周期序列的DFS部分展开式在方均误差准则下线性逼近误差最小。 相似文献
128.
129.
130.
受在感知过程中抓住主要特征的启发,结合复合材料层压结构优化问题的特点,借鉴遗传算法、蚁群算法等模拟进化优化算法的流程,提出1种"特征提取"的优化算法。根据目标函数值f(→Xj)(j=1,2,…m)的大小,对相应的m个设计变量向量→Xj=(x1,j,x2,j,…,xi,j,xn,j)(j=1,2,…m)进行排序;在一定的"背景噪声"S下,根据"特征提取"指示向量P提取群组中较优方案的共同特征,生成m个新的设计变量→X′j。算例验证表明,所提出的算法是有效的。 相似文献