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971.
972.
为了研究大展弦比双机身布局无人机中翼身结构不同刚度对结构响应的影响,本文采用有限元分析与满应力优化相结合来探讨这一问题.计算结果表明:机翼与机身之间不同刚度对结构响应存在影响.建议结构设计时注意这一现象并加以利用,从而得到轻量化的结构设计.针对算例进一步计算与分析表明:采用本文方法得到的结构优化方案,同样也能够满足该飞机的静、动气弹要求.结论:采用本文方法,不仅可以研究飞机部件之间不同刚度对飞机结构响应的影响,还可以进行全机的结构方案设计,并对此方案进行刚度、强度、颤振和控制面效率的分析与评估. 相似文献
973.
974.
975.
航天员在长期失重环境影响下,会容易造成椎体失重性骨质疏松。为了探究骨质流失对腰椎承载能力的影响,设计了不同骨密度的腰椎力学仿真,通过图像处理建立了腰椎三维模型,利用有限元算法得到腰椎应力分布,对比了不同材料属性腰椎模型应力结果。结果表明:骨质疏松腰椎的应力值较正常腰椎变小,而形变量却明显增大。可以看出,骨质流失时,会导致腰椎骨骼材料性能发生变化,使腰椎形变量增大,并且使腰椎结构承载能力降低。 相似文献
976.
涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。 相似文献
977.
针对基于格心格式求解器的旋翼流场模拟,提出了相应的自适应笛卡尔网格的数据存储结构及自适应算法。给出了相应的单元处理策略,简化了对自适应笛卡尔网格的处理;对于频繁的自适应加密过程中产生的大量重复点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)予以删除;对于自适应疏化过程中产生的大量无用点,提出了标记-删除-移动(Mark,delete,move,MDM)算法予以快速地删除,减少了不必要的计算资源消耗。对CaradonnaTung旋翼在不同悬停状态下进行了模拟验证,对比了压力分布系数与桨尖涡位置。之后对HELISHAPE 7A旋翼在前飞情况下进行了模拟验证,计算值与实验值吻合。此外,求解器对桨尖涡的捕捉效果得到了明显的提高,表明本文方法具有良好的有效性与鲁棒性。 相似文献
978.
为了降低二阶JST(Jameson-schmidt-turkel)格式导致的数值耗散,发展了一套适合于格心格式的基于加权本质无振荡(Weighted essentially non-oscillatory,WENO)-分段线性格式的旋翼流场数值模拟方法。采用运动嵌套网格方法生成围绕旋翼的网格系统,主控方程选择Navier-Stokes(N-S)方程。为了更加有效地对桨尖涡等流动细节进行捕捉,在笛卡尔背景网格上采用七阶Roe-WENO格式计算对流通量;在桨叶贴体非结构网格上采用二阶精度的Roe-分段线性格式计算对流通量。时间离散采用了高效的双时间隐式LU-SGS(Lower upper symmetric Gauss-Seidel)方法进行时间推进。最后,应用上述方法对悬停状态的C-T(Caradonna-tung)旋翼和Helishape 7A旋翼进行了数值模拟,将数值计算结果与实验数据进行了对比,计算值与实验值吻合较好;并将桨尖涡模拟效果与二阶JST格式的模拟效果进行了对比。对比结果表明:本文方法能有效对旋翼流场进行计算,且在相同计算条件下,WENO-分段线性格式能够更有效地捕捉旋翼涡流场的流动特性,表明在计算旋翼涡流场时WENO-分段线性格式相比传统二阶JST格式具有更低的数值耗散。 相似文献
979.
联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
980.
目前的宽度学习系统(Broad learning system,BLS)通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络(Functional-link neural network,FLNN)的深度分类器(FLNN based deep classifier,FLNNDC),旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。 相似文献