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91.
研究了脉动流场不同类型的进出口边界条件,比较了端壁边界条件的不同给法,并用基于定常雷诺平均Navier-Stokes(RANS)的商用计算流体动力学(CFD)软件数值研究了进出口、端壁的边界条件和级数截断误差对气动设计的影响.研究表明:进出口边界条件的影响可忽略不计,端壁边界条件的影响较大.取傅里叶级数约前15项后,截断误差的影响可忽略不计.   相似文献   
92.
针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s.   相似文献   
93.
针对光纤陀螺温度漂移过程中,长时间序列的复杂程度分析问题,提出了一种新的排列熵计算模型.排列熵算法能够有效放大时间序列的微弱变化,且计算简单、效率高,在时间序列分析方面具有很好的效果.但时间序列长度对排列熵的影响较大,同时,长时间序列的排列熵算法效率较低.为了有效计算长漂移序列的排列熵,引入包络曲线思想并计算包络均值,...  相似文献   
94.
传统控制图应用的假设前提是从过程得到的观测值彼此独立.但许多过程存在自相关现象,并且这种自相关现象对控制图性能有严重影响.从工程实际出发,对AR(1) 过程模型提出了基于贝叶斯动态模型的自相关控制图,阐明了此自相关控制图的原理和方法;并将该控制图与基于过程模型的自相关控制图的性能进行比较.此控制图借助贝叶斯先验估计,建模迅速,不以时间序列模型为基础,对强自相关模型具有很好的性能.对强自相关过程,并要求迅速建立过程控制时,可以使用此自相关控制图,进行过程监视.   相似文献   
95.
快速Laplace逆变换   总被引:1,自引:0,他引:1  
在用积分变换法解航天器断裂问题的数值计算中,往往要求Laplace的数值逆变换。本文分别阐述用Fourier级数展开法,delta函数展开法与用移位Legendre多项式展开法来快速地求出数值Laplace逆变换。  相似文献   
96.
在系统建模理论的基础上,运用改进的动态数据建模方法,文章对某舰面温度数据进行建模并验证了模型的适用性,然后根据建立的模型进行了趋势和周期性分析。根据模型的适用性检验发现,对所研究的温度数据而言,ARMA(6,5)模型是最合适的,且其具有一定的线性趋势,但周期性不很明显。所有的建模和分析过程均在MATLAB上实现。  相似文献   
97.
研究利用航空发动机的非线性响应,辩识多个基准状态下线性模型的方法。将发动机的非线性动态模型描述为Volterra级数模型,利用一种鲁棒的自适应辨识算法实现它的辩识,将模型的高阶部分去掉,就得到了发动机的小偏差脉冲响应函数模型,然后可将其转化为其它形式的线性动态模型。利用某型涡扇发动机仿真对方法进行检验,求出若干基准状态下的线性模型,对比表明,得到的线性模型比较准确。可实现利用飞参数据辨识发动机多状态的线性模型。  相似文献   
98.
针对某款航空活塞发动机建立仿真建模,并通过实验验证了模型的准确性和适用性;根据匹配要求,进行了增压器选型分析。考虑不同飞行高度中冷器效率和各部分流动阻力变化的前提下,以增压压气机耗功最小为优化目标研究了在全飞行高度运行工况下不同压比分配对发动机增压性能的影响,探究了最适压比分配规律,以此为依据总结出一套基于实验制定二级增压压比分配方案的方法,使二级增压器能全工况运行在高效率区且保持7%以上安全裕度,为基于安全性的二级涡轮增压航空活塞发动机的研制奠定了基础。   相似文献   
99.
针对涉及动、静叶干涉的叶片气动弹性振动问题,基于Volterra级数方法,建立了尾流激励的叶片气动力降阶模型,分析了稳态条件和识别信号幅值对气动力降阶模型辨识精度的影响。结果表明:所建立的气动力降阶模型能够正确表征尾流对叶片的激励作用,不同流场稳态条件和阶跃信号幅值下气动力降阶模型的结果基本相同。  相似文献   
100.
采用超程时间建模的航空航天继电器寿命预测方法的研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出以电磁继电器超程时间为变量,运用时间序列回归分析和数理统计分析方法,建立航天密封继电器超程时间减小曲线寿命预测数学模型。预测和实测结果的比较,表明了该方法的有效性。  相似文献   
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