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981.
982.
流动稳定性及转捩是高超声速流动研究的热点和难点,近年来在理论基础研究方面取得了很大进展,但在工程应用方面还存在明显的不足。本文回顾了近年来高超声速流动稳定性及转捩在工程应用研究的若干进展,介绍了流动稳定性在复杂外形流、非平行流、局部突变流、强三维流方面的工程化拓展研究,总结了转捩预测e~N方法在感受性、积分方法、转捩判据、软件开发方面的工程化研究进展;结合风洞试验、弹道靶试验、飞行试验,对零迎角锥、椭圆锥、小迎角锥和大迎角锥的典型案例进行了应用;展望了高超声速流动稳定性和转捩在工程应用的未来。 相似文献
984.
考虑我方高价值飞行器面临对方拦截器拦截时,发射两枚防御器对拦截器进行拦截的情形。针对对方拦截器采用扩展比例导引律,在4个飞行器均具有一阶线性动力学特性假设下,基于最优控制理论设计了能在拦截末端施加相对拦截角的显式协同制导律。显式协同制导律将高价值飞行器和两枚防御器三者的协同考虑在内,给出了三者最优控制输入的解析解。仿真结果表明,设计的制导律能使两防御器成功拦截敌方拦截器,且在拦截末端施加一个相对拦截角。通过与只考虑两防御器协同的隐式协同制导律进行比较,可发现显式的协同制导律在控制要求和能量消耗上,要优于隐式的协同制导律。此外,还验证了在不同发射条件下的协同制导律的稳定性。 相似文献
985.
在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。 相似文献
986.
变循环发动机过渡态性能直接模拟方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现多变量可调的变循环发动机(VCE)过渡态性能模拟和控制规律设计,在稳态逆算法和过渡态性能隐式格式计算方法的基础上开发了变循环发动机过渡态直接模拟方法。在稳态逆算法模型中加入容积效应和转子动力学方程,实现了同时给定加速率、涡轮前温度和压缩部件工作点的条件下直接模拟计算过渡态过程中变几何参数和燃油流量的调节规律,验证了方法的精度和可行性,并将该方法用于变循环发动机转模态性能模拟和控制规律设计。计算结果表明,过渡态直接模拟方法的误差在0.58%以内,超声速巡航状态下由单外涵模态转换到双外涵模态的时间约为1 s,海平面静止状态下双外涵转单外涵的时间约为3 s,且推力、转速、涡轮前温度、喘振裕度等参数过渡平稳。该方法可简化转模态控制规律设计流程,并提高设计精度。 相似文献
987.
针对燃油离心泵高效、高抗汽蚀优化设计问题,进行了基于损失模型和SQP算法下的多目标优化设计并进行了仿真应用。首先,考虑叶轮、蜗壳等通流部件内的水利损失、容积损失以及机械损失,建立表征离心泵效率的综合损失模型;结合基于必须汽蚀余量计算下的汽蚀表征函数以确定离心泵多目标函数。进而,利用SQP算法构造合理的适应度函数,结合约束条件确定离心泵多目标优化设计的数学模型。其次,对某型燃油离心泵进行基于SQP算法的优化设计并与其他常用优化算法进行对比。可以看到:各优化算法的最优结果几乎相似,但SQP算法对多维非线性方程组优化求解所用的迭代步数相对较少。最后,利用CFD技术进行仿真及外特性预测,以验证基于SQP算法下燃油离心泵多目标优化设计的有效性。结果表明:相比传统方法设计的原型离心泵,基于SQP算法优化的离心泵内流场压力分布相对均匀,流动损失更低,且进口流动有利于抗汽蚀性能;从外特性结果来看,基于SQP算法优化的离心泵高效工作区域相对宽广,必须汽蚀余量相对较低,抗汽蚀性能有所改善。 相似文献
988.
针对鼓形花键设计方法不完善、修形量范围无法确定的问题,提出利用花键齿面许用应力与内外花键配合干涉确定鼓形花键鼓形量的范围。以某航空发动机中央传动杆花键为例,开展鼓形花键设计;进而对比研究对中与不对中状态下普通花键和鼓形花键的接触特性。结果表明:对中状态下,普通花键接触应力集中于齿向加载端,而鼓形花键则集中于齿向中部且接触应力增大;不对中状态下,普通花键接触齿对数目显著减小且接触应力显著提高,而鼓形花键的均载性显著且接触应力降低;随着不对中的增大,普通花键因干涉而存在断齿风险,而鼓形花键仍能够啮合但脱开齿对数目增加,接触应力也急剧提高。所确定的鼓形花键修形量范围合理,能够将齿侧间隙、不对中补偿能力、与修形量定量耦合起来,为航空鼓形花键设计、不对中控制、承载能力与寿命提升提供了重要理论参考。 相似文献
989.
990.
针对多尺度散布熵(MDE)在粗粒化过程中易发生信息丢失、产生虚假信息,难以全面提取轴承故障信息的问题,提出了基于改进的精细复合多尺度归一化散布熵(IRCMNDE)和最近邻凸包分类(NNCHC)的滚动轴承故障诊断方法。引入精细复合多尺度散布熵(RCMDE),将其粗粒化过程中平均值替换为最大值来表示数据段信息,以克服传统粗粒化过程的不足并突出故障特征。通过归一化操作减弱熵值计算时不同参数选择导致的熵值波动幅度,得到IRCMNDE。将IRCMNDE作为故障特征,使用NNCHC分类器对故障特征进行分类。经实验验证,该方法可达到98.98%的故障识别准确率,相比基于MDE(故障识别准确率为95.99%)和RCMDE(故障识别准确率为97.60%)的方法,能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,提高承故障分类的准确性。 相似文献