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801.
利用Kane法多体动力学基本理论,建立适用于空间框架型多模块柔性太阳电池阵的展开机构多体系统动力学模型,进行了框架型电池阵展开机构的展开方式和展开过程的仿真分析,并与ADAMS软件计算结果进行了对比,获得了机构组成部件在展开过程中的几何位置、速度、加速度等动力学特性,分析了框架展开机构各个铰接点受力的作用规律。结果表明:Kane法模型计算得到的单模块框架展开机构根铰转动规律与ADAMS分析结果基本相同,说明了Kane法建模的有效性和正确性;对于4模块框架展开机构,距离框架根部固定点越远的铰接点,其线速度和线加速度曲线在框架展开末期变化幅值越大;中间铰接点在展开初始状态所受的垂直于展开平面的作用力最大,在展开过程中逐渐减小;合理控制框架展开机构各运动部件的驱动力矩是保证框架按照确定规律展开的必要条件。研究结果可为空间框架型柔性太阳电池阵展开机构设计提供参考。 相似文献
802.
综述了2009 年以来国内外在形状记忆复合材料方面的最新研究进展,重点介绍了热致感应型、
电致感应型形状记忆复合材料的情况。在热致感应型中,出现了双向记忆复合材料。应用方面,研究人员发现
形状记忆复合材料可以应用于复合材料结构的自修复。同时总结了国、内外科研机构在该领域的研究走向,指
出了形状记忆复合材料在应用方面遇到的瓶颈问题,并提出对未来发展的建议。
相似文献
803.
为了在航空发动机总体设计阶段准确快速的预估轮盘转子的重量,正确把握轮盘结构形式的发展趋势,建立基于等强度型面的轮盘尺寸设计和重量预估模型并开发计算程序,利用程序对某型涡扇发动机的轮盘转子进行重量预估,研究在不同轮盘中心孔半径、不同叶片应力参数(AN2)值下的轮盘尺寸和重量的变化规律,研究轮盘重量在不同轮盘中心孔半径、不同AN2值下随转子叶片材料的变化。结果表明:在满足一定的强度负荷限制和结构限制的条件下,存在轮盘应力和轮盘中心孔半径的最优组合,使得轮盘重量最小;转子叶片采用密度更小的新材料后,轮盘的中心孔半径增大,进而可能演化为叶环结构,转子部件重量大幅下降。 相似文献
804.
针对民用涡扇发动机设计多变量控制器,提出将多变量增广LQR控制算法引入到民用涡扇发动机的方法。将发动机控制量作为增广的状态向量引入LQR算法设计,并根据控制系统回路的性能需求,设计期望动态响应曲线;期望动态响应与实际动态响应的差值范数作为优化目标用来调整、确定LQR控制算法的权阵取值;设计的控制器与民用涡扇发动机非线性模型仿真验证。结果表明,多变量增广LQR控制器满足民用涡扇发动机的控制需求。 相似文献
805.
U型槽对高负荷低压涡轮叶型攻角特性影响 总被引:3,自引:1,他引:3
以某高负荷低压涡轮叶型为研究对象,分析了该叶型在低雷诺数下的攻角特性,并应用了表面嵌壁式U形槽的被动控制方法来提高该叶型的攻角裕度.数值模拟的结果表明:相比较大的正攻角流动状况,叶型较大的负攻角并不会引起吸力面大的流动分离,从而减小了叶型损失;表面嵌壁式U型槽通过推迟分离、加速再附来减小分离泡甚至减小湍流湿面积,从而降低叶型损失;表面嵌壁式U型槽能否提高该叶型的攻角裕度与开槽位置和深度有关系,在±15°攻角范围内72%轴向弦长位置处开槽明显的降低了叶型损失而开槽深度为0.40mm时叶型损失最小. 相似文献
806.
在试验数据缺失无法获得中位寿命时,为避免偶然因素导致个别试验结果偏低而造成技术寿命偏低,浪费寿命的情况,提出了基于任意两点试验信息的寿命分散系数法.推导了基于对数正态分布小子样任意两点试验信息的寿命分散系数计算公式,计算了给定置信度下相应的寿命分散系数.算例表明:利用提出的方法及相应寿命分散系数,得到的技术寿命与基于中位寿命获得的技术寿命结果接近,方法合理.最后给出了该方法的适用范围. 相似文献
807.
小样本下基于偏最小二乘回归的航空发动机性能参数预测 总被引:1,自引:0,他引:1
排气温度(EGT)是反映民用航空发动机运行状态的重要性能参数之一,本文基于发动机各个性能参数存在相关性研究的基础上,针对小样本、贫信息量、多自变量影响的情况,结合偏最小二乘回归分析,提出了一种小样本条件下考虑发动机众多因素对EGT影响的发动机性能短期预测模型。作为试验验证,文中选取了某民用飞机发动机实际飞行数据对模型进行检验,并与大样本、足信息条件下建立的多元线性回归预测模型进行对比,结果表明该模型在贫信息下也可以达到很高的预测精度,为少数据条件下发动机性能参数短期预测提供了一个有效途径。 相似文献
808.
应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法 总被引:2,自引:4,他引:2
提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。 相似文献
809.
810.