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201.
202.
模拟了马赫数为6的空间发展平板边界层,通过在平板表面添加二维横向微槽研究了其对基本流及第二模态扰动波的影响。结果表明:所研究的二维微槽构形与常规多孔涂层相比具有较大的尺寸(100 μm以上),微槽对基本流的流向速度影响很小,空间采样点上的频谱并未出现新的不稳定模态。微槽有利于减小摩擦阻力,槽内流动导致的压差阻力比摩擦阻力低1~2个数量级,总阻力随着开槽率的增加而减小,当开槽率为06时,减阻效果超过40%。在入口以两种方式添加了第二模态扰动波,包括单个扰动和多个叠加扰动,下游的演化结果说明横向微槽能够在一个宽带频率范围内对第二模态的增长起到明显的抑制作用,且控制效果随着开槽率的增大而增强。 相似文献
203.
204.
我国未来深空探测工程的发展对地基深空站发射机提出了更高的要求,不仅仅需要具有更高的输出功率,同时需要解决发射机高频谱纯度、高效率以及上行功率合成等。针对这些要求,对国内外地基深空网的组成和深空站高功率发射机现状以及未来发展趋势进行了研究,分析了速调管发射机与固态发射机在高功率输出条件下的优势,在此基础上,提出了我国深空站速调管发射机需要开展高功率连续波速调管、高功率低损耗滤波器、低纹波高功率开关电源、上行功率合成等关键技术,并为相应关键技术提供了理论建议及相应的解决方法,这可以为我国未来深空探测工程高功率发射机研制提供技术支撑,为后续地基深空网建设和发展提供参考。 相似文献
205.
针对当前热分析方法无法满足直升机主减速器结构复杂多变的问题,提出了一种快速获取主减速器温度场分布的通用热分析方法。以典型直升机主减速器为样本,进行了主成分分析(principal component analysis,PCA),并结合热网络法(thermal network,TN),分析获得3种通用热分析单元体模型。对于不同结构的主减速器,通过单元体及其衍生体的组合可以迅速且有效地建立其系统热分析模型,求解获得温度场分布。以某直升机主减速器为例,应用该方法进行了热分析,并与试验进行了对比,结果表明:该方法能高效计算主减速器的温度场分布,计算值与试验值最大误差为5.07%,满足主减速器热分析工程计算需求。 相似文献
206.
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献
207.
208.
209.
利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作. 相似文献
210.
为满足临近空间动能拦截器姿态控制快速性、准确性和鲁棒性的要求,设计了一种自适应神经反演姿态控制器。首先,建立了姿控发动机侧喷干扰模型,并推导了包含质心漂移、参数摄动和外界干扰的三通道强耦合模型;其次,设计了自适应神经反演姿态控制器,为提高控制精度,采用径向基函数(RBF)神经网络对各个通道的不确定项进行估计和补偿,并基于最小学习参数的思想,将神经网络学习参数拟合为一个参数,提高了RBF计算效率,保证了估计的实时性。最后,采用伪速率(PSR)脉冲调制器将设计的连续控制律转化为脉冲控制律,实现了拦截器的变推力控制,并克服了脉冲脉宽调制(PWPF)调制器相位滞后问题。数字仿真表明,所设计的控制器收敛速度快,控制精度高,对强扰动具有鲁棒性。 相似文献