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471.
472.
针对一种三元整体叶轮,采用B样条方法对叶片中性面上顶部和根部的两组数据点进行了插值曲线的反算,进而构造出直纹面形式的叶片中性面和叶片曲面;研究了在五坐标机床上采用球头棒铣刀侧铣加工叶轮时的刀位计算方法,给出了在UG环境下的叶轮曲面建模方法及其数控加工仿真步骤。 相似文献
473.
三通管复合胀形过程模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了三通管复合胀形的三维弹塑性有限元模型,研究了三通管液压复合胀形中,反压大小、加载路径以及加载时间等对胀形成形的影响。 相似文献
474.
为降低捷联惯导系统误差参数标定过程对高精度转台的要求,提出一种基于最大似然估计的模观测标定方法。在考虑噪声影响的情况下建立加速度计的误差参数模型,运用最大似然估计法对误差参数进行标定计算,并将标定结果的精度与所考虑参数模型的克拉美限相比较。结果表明,与传统标定方法相比,该方法标定精度相当,降低了对标定转台的要求,减少了标定时间,有较高的工程应用价值。 相似文献
475.
介绍了模糊Petri网矩阵推理算法,并对模糊Petri网中的元素进行了抽象定义,同时,为了仿真实现矩阵推理算法,定义了用于存储模型数据和中间计算结果的动态数组,并给出具体代码建模流程图。最后,作为验证实例,应用飞机前轮更换轮胎对该维修保障活动仿真软件进行验证。结果表明,该软件可对该维修保障活动进行建模,即直观清晰地体现出飞机某环节维修保障活动的进程,同时也可以根据相关参数进行分析,将能为在航空系统产品保障效能评估中找出可靠性、维修性、测试性和保障性设计存在的薄弱环节提供技术支持。 相似文献
476.
提出了基于确定与随机Petri网(deterministic and stochastic Petri nets,DSPN)的航天测控系统(tracking,telemetry and command,TT&C)任务可靠性定量分析方法,旨在对相关航天测控方案进行可靠性预计.通过对TT&C系统任务剖面进行时序弧段划分,考虑实际系统中测控单元阶段依赖、单元故障可修以及各单元参与任务起止时间不同等其他建模方法难以处理的复杂因素,建立了“单元层-系统逻辑层-阶段层”3层相互关联的TT&C系统任务可靠性DSPN模型.通过对模型仿真运行,实现了对给定测控方案下TT&C系统任务可靠性定量化评估.分析表明:仿真结果随着仿真次数增加逐渐收敛,与Markov解析方法求得的精确值对比误差控制在1%以内. 相似文献
477.
涡扇发动机传感器故障诊断的快速原型实时仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速高效地完成涡扇发动机传感器故障诊断算法的硬件在环仿真试验,构建了以NI CompactRIO为核心的传感器故障诊断系统的快速原型实时仿真平台.基于一簇卡尔曼滤波器,在LabVIEW编程环境中建立了传感器故障诊断系统.分别在涡扇发动机模型稳态和动态工作时完成了对单个传感器故障的检测、隔离和重构的硬件在环仿真试验并验证了算法精度.经过大量试验,结果表明:基于卡尔曼滤波器理论的诊断算法能在传感器故障情况下确保控制系统安全运行,诊断精度最高可达1.4%;同时表明,该快速原型实时仿真平台的设计是成功的.研究工作为发动机传感器故障诊断系统的半物理仿真试验奠定了基础. 相似文献
478.
周向平均方法在某风扇/增压级分析中的应用简 总被引:1,自引:1,他引:1
通过对三维(3D)Navier-Stokes方程进行周向平均,得到了通流模型的控制方程,对其采用时间推进有限体积方法进行数值求解。为实现风扇/增压级在设计初期的快速性能评估,考察了周向平均方法在风扇/增压级分析中的准确性。分别利用NUMECA三维数值模拟软件和周向平均通流模型(CAM)对某高通流风扇/增压级进行了性能分析,从对比结果来看,周向平均通流模型在近设计点给出了与三维数值模拟十分接近的特性参数,最大误差不超过2.0%。在风扇转子中,由于周向平均通流模型能捕获通道激波,其物理本质与三维平均结果有所区别,因此径向参数分布与三维有所差异。而在亚声速流动下的增压级及外涵道各叶片排出口参数的径向分布与三维数值模拟结果都能很好地吻合。 相似文献
479.
针对目前对鸟体撞击风扇部位影响分析不全的问题,计算了鸟体飞向叶片不同部位和穿过支板间隙的概率,在此基础上分析了鸟体撞击旋转状态第1级风扇叶片不同位置的概率。基于数值模拟技术,建立了鸟体撞击叶片的有限元模型,模拟鸟撞击风扇叶片叶尖、叶中、叶根部位,在分析引起叶片不同位置塑性变形的基础上,进一步确定了风扇损伤最大的位置。针对4种不同的鸟体撞击速度,对发动机第1级风扇叶片鸟体撞击部位损伤进行了分析。得到鸟体穿过叶尖部位支板间隙的概率约为50%,撞击叶尖部位概率约为16.7%,是最容易撞击的部位,受到的损伤也较大。计算结果可以为确定发动机风扇叶片鸟体撞击损伤提供参考。 相似文献
480.
采用比例-积分-微分神经网络(PIDNN)的控制算法,集合了传统PID控制及神经网络各自的优点,控制发动机在不同工况下的空燃比,实现发动机在不同工况间切换时,能够快速地控制空燃比至目标值.在AMESim软件中建立发动机模型,在MATLAB软件中建立PIDNN控制算法,进行模型在环仿真,仿真结果表明:在不同海拔高度下,PIDNN控制算法都能够准确地把空燃比控制在目标值,当发动机在不同工况间切换时,PIDNN能够在0.5s内把发动机空燃比控制至目标值,并且保证过量空气系数超调量在0.2之内,改善了发动机的动力性、经济性,提高了发动机的响应能力. 相似文献