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581.
直升机舱内噪声主动控制技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
随着社会的发展和科学技术的进步,驾乘人员对直升机的舒适性提出了更高的要求,该要求使舒适性成为直升机产品竞争性的要素之一.而将直升机舱内振动与噪声保持在较低的水平则是满足舒适性的重要条件.本文针对直升机舱内噪声主动控制的研究进展进行了概述.首先简要介绍了直升机舱内噪声的产生与频谱特征,以及常见的噪声控制方法;之后针对主动噪声控制进行了分类,分别按照主动消声控制技术和主动结构声振控制技术进行了归纳总结,并讨论了所采用主动控制律的发展趋势;最后对直升机舱内噪声主动控制的发展进行了展望. 相似文献
582.
583.
584.
高超声速导弹等离子体合成射流控制数值研究 总被引:2,自引:1,他引:2
快响应控制技术已成为高超声速飞行器发展的关键技术之一,具有极快响应、零质量特性的等离子体合成射流(PSJ)已在超声速流动控制方面初步显示出优异的控制能力,极有潜力应用于高超声速飞行器的快响应控制。基于等离子体合成射流的快响应特性,提出了高超声速飞行器等离子体合成射流快响应控制技术,并通过建立简化的高超声速导弹流场控制模型,对等离子体合成射流控制高超声速导弹进行数值研究。首先,理论分析了高超声速导弹流场的典型结构特征,导弹流场中存在3个特征流场结构。在此基础上,在导弹3个特征位置前面安装等离子体合成射流激励器,研究等离子体合成射流对高超声速流场结构的控制作用,分析由此导致的导弹表面压力分布、升阻特性以及俯仰力矩特性变化。数值仿真结果表明:等离子体合成射流对高超声速导弹外流场中膨胀波和斜激波都具有控制作用,使得波的强度均变弱,且对斜激波的控制效果更为显著;导弹流场结构及气动特性变化具有很强的射流跟随性,射流作用下的导弹流场变化响应时间非常短,仅为0.2 ms;通过合理布置等离子合成射流激励器的位置,可以使得导弹表面压力分布快速改变,从而实现高超声速导弹姿态的快速控制。 相似文献
585.
分开排气式喷管喷流噪声预测及试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为揭示涡扇发动机分开排气式喷管喷流噪声的频谱分布和指向特性,对喷管缩比模型远声场喷流噪声进行了预测及试验研究,并开展了全尺寸喷管基准型及锯齿型喷流噪声的预测工作。结果表明:采用Tam & Auriault方法可以预测出喷流噪声的声压级值和空间指向分布,喷流噪声具有明显的指向性。与基准型喷管相比,锯齿型喷管具有良好的降噪效果;内外涵锯齿型喷管在中低频段的降噪效果优于内涵锯齿型喷管,在高频段的降噪效果差于内涵锯齿型喷管;在本文研究参数范围内,指向角小于88°时内外涵锯齿型喷管总声压级(OASPL)值高于内涵锯齿型喷管。 相似文献
586.
为提高流场计算收敛效率,发展了一套适用于三维混合网格Naiver-Stokes方程求解的并行广义最小残差(GMRES)隐式时间推进方法。该方法由科学计算可移植扩展工具包(PETSc)中的Krylov子空间求解器实现,线性方程系统中的系数矩阵直接以显式给出以提高算法的稳定性。为进一步提高GMRES方法的收敛速度,对非结构网格的序号进行了重排序,使得系数矩阵的非零元素尽量向主对角线靠近。利用所发展的GMRES方法,完成了对ONERA-M6机翼、AIAA阻力预测会议通用研究模型(CRM)等算例的计算,计算结果与试验结果吻合良好。通过与其他隐式推进方法进行比较,对算法的收敛特性进行了研究。结果表明,所发展的GMRES方法计算更加稳定,残差下降速度相对LU-SGS(Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel)方法更快,尤其是气动力系数向着收敛解逼近的速度更加明显,提高了计算效率。 相似文献
587.
半捷联位标器安装在弹体上,由于寄生回路的存在,使得位标器稳定跟踪控制回路和弹体姿态控制回路产生严重耦合,影响了位标器的稳定与跟踪。针对半捷联导引头稳定平台的稳定与跟踪问题,提出了一种半捷联位标器稳定跟踪控制与弹体姿态控制的一体化方法。基于反步控制原理设计了控制律,通过合理选择反馈增益可保证系统的稳定性与动态性能。最后对一体化设计与传统分离设计进行了仿真对比。仿真结果表明:考虑位标器稳定跟踪回路与导弹姿态回路耦合的一体化控制器,不仅能够保证弹体姿态控制系统快速响应,还可以提高位标器的稳定跟踪性能,并降低位标器跟踪不上高速目标的可能性。 相似文献
588.
为解决高超声速飞行器复杂结构热试验加热器设计难题,以高超声速飞行器钝头体试验样段为研究对象,对复杂结构热试验从试验方案确定,加热器详细设计,温度、应变、位移的测量及热流控制方法等相关技术进行研究。通过自行设计的红外加热器完成了钝头体试验样段的高温试验,获得了大量的温度、应变、位移等试验数据。通过本次研究,梳理了高超声速飞行器复杂结构加热器设计流程,为优化结构设计提供了重要试验数据支持。 相似文献
589.
大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。 相似文献
590.