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111.
假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性. 相似文献
112.
JSF战机动力装置研制新特点浅析 总被引:1,自引:0,他引:1
美国军方提出以现有发动机型号F119为基础来研制第四代轻型战机JSF,既降低了新机的技术风险,缩短型号研制周期,又可大幅度地节省项目研发资金和降低型号全寿命成本,这一思路值得关注或借鉴。通过对F-35战机基本型发动机F135和备用型F136发动机的最新发展动态分析,阐述了军用飞机动力装置类型从常规的涡喷/涡扇发动机向非常规的变循环发动机转变是一个必然发展趋势;而航空动力研制方法正从”传统设计”向更先进的”预测设计”过渡。 相似文献
113.
114.
结合面参数识别是复杂结构动力学建模的关键问题。由于连接结构的接触面的大小、摩擦系数,以及安装预应力等相关参数存在不确定性,本文提出把连接结构的接触刚度及接触阻尼作为随机分布参数处理,并使用基于响应面法的模型修正方法和分布代数方法进行识别,方法可行,便于实际工程应用。研究表明,连接结构参数具有正态分布或近似正态分布的特点;用线性有限元模型加上具有正态分布的接触刚度、接触阻尼模型可以描述真实结构的动态特性。 相似文献
115.
TiNiMo形状记忆合金的相变、形状记忆效应与力学性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了TiNiMo形状记忆合金的相变特性、形状记忆效应和力学性能,结果表明:TiNiMo合金存在一个R相变,Mo的加入降低了TiNi合金的马氏体相变开始温度(Ms),Ti50Ni48.5Mo1.5和Ti50Ni48Mo2.0合金的Ms分别达到了-85℃,-103℃,这两种合金分别在8.51%和8.26%的预应变下获得了8.06%和7.71%的形状记忆效应。Ti50Ni48Mo2.0合金的屈服强度和抗拉强度分别为589MPa和799MPa,比Ti50Ni48Fe2.0的相应强度分别高73%和31%,同时Ti50Ni48.5Mo1.5的力学性能也较为优异,因而TiNiMo合金是很有发展潜力的新型的记忆合金接头材料。 相似文献
116.
ASTM承剪胶接接头力学性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对承剪单搭接胶接接头力学性能进行了有限元分析及试验验证。通过对ASTMD 5 6 5 6标准薄胶层试件的试验及其和有限元计算结果的对比 ,确定了胶粘剂材料弹塑性应力应变关系。在此基础上 ,引入等效塑性应变准则和J 积分准则对具有不同胶层厚度的ASTMD 5 6 5 6和ASTMD 31 6 5标准试件的强度进行了预测 ,预测结果与试验结果相吻合。还就含脱粘缺陷的ASTMD 31 6 5标准试件的强度进行了分析。计算结果表明 ,ASTMD 5 6 5 6和ASTMD 31 6 5标准试验测得的胶粘剂表观剪切模量和剪切强度只具有相对意义 ,确定胶粘剂材料工程常数 ,还要在计算结果的基础上进行更深入的理论分析 ;对于含脱粘缺陷的ASTMD 31 6 5试件 ,缺陷的位置对其强度有重要影响 相似文献
117.
118.
119.
考虑齿轮传动风扇发动机(GTF)风扇转子与低压转子的耦合关系,提出了转子系统简化整体模型,针对该模型给出了GTF发动机转子系统的临界转速计算方法.揭示了整体模型与单转子模型临界转速计算结果的差异,以及典型力学特征参数对GTF转子系统临界转速与模态特征的影响.计算结果表明:相比考虑耦合关系的整体模型,将风扇转子与低压转子分开计算会导致转子系统固有频率值偏移及部分临界转速丢失;齿轮箱安装支承刚度增大会使得系统临界转速上升,保持安装刚度大小在106N/m量级以下可使系统动力特性较优;传扭轴段刚度与齿轮径向啮合刚度对系统动力特性影响较小. 相似文献
120.
准确的弹道系数辨识和精确的目标状态估计是再入目标高精度跟踪与高可靠识别的关键。一方面,状态估计的误差会造成模型参数(弹道系数)的辨识风险;另一方面,模型参数的辨识偏差又会导致模型失配从而降低目标状态的估计精度。因此,需要实现再入目标的状态估计和参数辨识的联合优化。针对再入目标弹道系数未知情形,提出了一种基于期望最大化(EM)框架并采用粒子滤波(PF)平滑器实现的PF-EM联合优化算法。在E步基于粒子平滑器得到目标状态的后验平滑估计,M步采用数值优化算法更新上一次迭代的弹道系数,通过E步和M步的不断迭代,以保证状态估计和弹道系数辨识的一致性。算法仿真对比表明:所提算法的状态估计和参数辨识精度均优于传统的状态增广算法。 相似文献