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201.
机翼的气动特性决定了一架飞机的经济性、安全性、舒适性以及环保性,而机翼的气动设计问题十分复杂,需要满足合理的机翼气动设计准则,才具有工程实用价值。基于计算机辅助工程(CAE)的机翼优化设计方法需要较少的人力成本,但无法保证气动设计准则得到满足,其结果仍需大量的后续修改工作。因此,当前实际工程应用中,机翼的设计仍然在很大程度上依赖于设计人员的经验,需要大量的人力。为了提高机翼优化设计结果的工程实用价值,进而减少后续人工设计工作量,提高机翼气动设计的效率。首先对机翼表面压力分布进行分析;然后根据机翼气动设计准则,在传统升阻特性目标函数的基础上,构造新的目标函数;最后将这个新的目标函数代入优化过程。研究结果表明:升阻特性难以全面地描述机翼的气动特性,以其为目标函数无法保证设计结果满足气动设计准则,不具工程实用价值;而根据机翼气动设计准则构造的目标函数能够在优化过程中保证设计准则得到满足,有效提高设计结果的工程实用价值;同时,与传统直接以升阻特性为优化目标的优化过程相比,该方法引入的额外计算量可以忽略不计。 相似文献
202.
研究了变质心弹头对配平攻角的能达性条件。针对气动力矩小于滑块惯性力矩的控制失稳问题,利用内模原理,通过增加滑块动力学观测器,将滑块状态引入并结合逆解耦机制,达到去惯性力矩化的局部姿态角速度反馈条件,使用自适应PD控制实现弱气动环境下的变质心稳定控制。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
203.
基于现代控制理论中状态方程的求解算法,对具有参数不确定性的控制系统采用非概率区间分析方法与随机控制理论进行研究。首先明确实际工程应用中不确定性的概念和影响,分别建立了区间值和随机过程2种描述方法,求解系统的响应区间,并分为与初始条件和输入相关的零输入和零状态两部分不确定量。根据区间数学中的区间函数扩张原理和概率统计理论中的切比雪夫不等式,从数学证明和数值计算2个方面,分别用非概率区间分析和概率统计方法求解不确定系统的响应,并对二者进行比较,分析其相容性。结果表明,在由概率统计信息得到不确定性变量的区间向量为系统输入的情况下,非概率区间分析方法得到的响应区间包含由随机控制理论得到的响应区间。 相似文献
204.
利用计算流体力学(CFD)方法建立了模拟龙卷风的装置模型。基于龙卷风在平面上的速度型,拟合成函数关系式,在三维CFD程序中设置初始速度场以及相关的边界条件,匹配不同的初始温度场进行了关于龙卷风维持和发展的一系列数值模拟。重现并利用漩涡管的Ranque-Hilsch效应以及汇流换热原理分析了本文2种不同的温度型对龙卷风内部流场变量随时间推移所发生的变化,同时揭示了龙卷风产生并维持下去的一种可能性,即冷热气流汇流换热生成温度场可能是产生和维持龙卷风的直接原因,并在此基础上提出使龙卷风削弱甚至消亡的方法,即破坏温度场。 相似文献
205.
鉴于概率不确定性背景下基于分数矩极大熵准则的结构可靠性分析方法具有较大的效率与精度优势,综合研究并给出了可以用于极大熵准则中约束条件输出响应分数矩求解的3种分数矩求解方法,包括降维积分(DRI)方法、稀疏网格积分(SGI)方法和无迹变换(UT)方法。阐述了分数矩求解原理及过程,给出了方法的计算效率,并分析了方法的适用性。3种分数矩求解方法在确保计算精度的同时可以很大程度减少结构输入-输出模型的调用次数,大幅提高统计分析效率。通过与Monte Carlo仿真分析法对比,验证了3种分数矩求解方法的正确性与高效性。 相似文献
206.
机械力化学的原理及应用 总被引:10,自引:0,他引:10
机械力化学作为一门古老而又新兴的科学,越来越引起材料、冶金、生物等行业的研究者的广泛兴趣,本文对机械力化学过程的发展历史,反应机理,特点以及制备新材料、冶金、高分子等领域的应用进行了详细的介绍。 相似文献
207.
208.
基于余量修正原理的多翼面气动力反设计方法 总被引:5,自引:0,他引:5
将Takanashi 的余量修正方法由只针对单独翼面发展到针对多翼面问题, 形成一种处理多翼面升力系统的余量修正设计方法, 以此为基础发展了一种跨音速多翼面升力系统气动力设计方法, 形成了相应的跨音速多翼面设计软件, 并将该软件与国外先进的CFD 分析软件相结合, 形成跨音速多翼面升力系统气动力设计软件系统。利用该多翼面空气动力设计方法, 以鸭式布局为例, 进行了双翼面升力系统的气动力设计。设计实践表明本文的设计方法和软件具有很高的实用价值。 相似文献
209.
短周期全尺寸涡轮试验台及关键技术 总被引:4,自引:1,他引:4
介绍了目前国内外几种先进的短周期涡轮试验装置的方法、原理及特点,讨论了暂冲式涡轮试验台的关键设备和关键技术,包括全尺寸涡轮级试验的数据采集系统的配置,以及传热和气动性能试验方法。 相似文献
210.
基于支持向量机的航空发动机辨识模型 总被引:4,自引:3,他引:4
针对航空发动机具有强非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时存在的局部较小,过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的通用发动机模型辨识方法。该方法基于现代统计学习理论,采用结构风险最小化准则,保证了网络具有很强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成。本文采用实测到的发动机飞行记录数据作为训练样本,利用回归型支持向量机建立了发动机的辨识模型,研究结果表明该方法的辨识精度较高,鲁棒性、容错性较好,具有较大的实用价值。 相似文献