基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

带先进桨尖的模型旋翼悬停噪声计算与试验

为进行旋翼噪声水平对比,在全消声室开展了3副不同下反角桨尖模型旋翼噪声试验研究,完成了悬停状态下不同总距和不同观测点上的噪声测量试验,获得了多组噪声数据。数值计算方面,以RANS方程为主控方程求解旋翼流场气动信息,在获取精确声源信息的基础上,基于FW-H方程进行噪声计算和分析。在相同的状态下,计算结果与试验结果显示出较好的一致性,表明了本文数值方法的准确性。最后,根据试验结果,对比分析了不同下反角桨尖对旋翼气动 噪声特性的影响规律。     

翼型的气动最优化设计方法和反设计方法

本文将数值优化方法同计算流体动力学(CFD)相结合,形成两种跨声速翼型的气动设计方法,即:最优化方法和反设计方法.采用求解Euler方程的有限体积法计算流场,通过结合优化算法,从正反两个方向对跨声速翼型进行气动优化设计.实例证明它们是翼型气动设计的有效方法,有较高的工程应用价值.     

基于传声器阵列的航空发动机噪声源识别研究

为了实现新一代发动机的噪声源识别技术,对于测试所得到的民用飞机发动机的整体噪声数据,通过部件噪声分解方法,将其分解到各个部件,并且认识当代民用飞机发动机噪声源的基本特征.开发出利用发动机整机噪声数据的噪声源识别系统,采用反卷积法将波束成型法的结果作为中间声源,从中获取所需要的声源信息,使得最终的结果更加准确.通过获取的发动机整机噪声数据,验证传声器阵列技术的可行性,并且证明了系统的可行性和有效性.     

基于检测结果的涡轮叶片精铸型腔反变形优化设计

针对空心涡轮叶片精铸过程中的试错法和数值仿真法难以敏捷反应铸件的真实变形情况,提出一种基于检测结果的精铸零件反变形综合补偿方法.通过对精铸叶片试模样件进行三坐标检测及统计分析,得到叶身截面收缩、扭转和弯曲变形情况,并建立其综合补偿反变形模具型腔优化算法,实现精铸型腔的反变形优化设计.以精铸叶片试模样件叶尖处截面为例,其叶身段型面误差、前缘最大误差、后缘最大误差相对于未补偿前分别减少了50%,68%和31%.实例验证表明:其研究成果能有效提高空心涡轮叶片的精铸成型精度,达到精确控形的目的.      

基于ProCAST仿真文件的精铸模具反变形方法

基于ProCAST数值模拟网格文件,提出了一种精铸模具反变形方法.首先提取所需网格文件中节点信息,将无序节点进行匹配变为有序节点.网格文件简化法与快速排序法的结合提高了排序匹配的效率.建立了模具反变形系统,经验证,所采用的方法取得了良好的效果.     

P-8A反潜机

<正>P-8A"海神"反潜机具有先进的低风险、高灵活性的开放式结构任务系统及下一代传感器的航电配置,从而大大改善了其反潜作战(ASW)或反     

基于FTA方法对某型飞机直流电源系统故障分析

对某型飞机直流电源系统的“一个整流器故障”进行了分析 ,介绍了故障树分析的应用方法 ,并且对实际故障建立了故障树