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121.
减少特征向量导数计算空间与时间的探索 总被引:1,自引:0,他引:1
从几种不同途径初步探索了减少大型结构特征向量导数计算的时间以及对计算机内存空间的信赖,从而发现了各个不同途径中存在的问题,并指出了解决这些问题的方向。 相似文献
122.
压气机叶片外物损伤模拟的撞击能量当量法 总被引:5,自引:0,他引:5
在分析外物与叶片间的运动态势后,提出压气机叶片外物员伤模拟的撞击能当量法,即使得摆锤的势能与外物摘击叶片时可能达到的功能相等。据此,设计并制作了摆锤装置,并实验观察到钛制压气机叶片损伤形态与撞击能量间的变化关系,即随着撞击能量的增加,损伤形态产生的顺序为,压痕→突缘→裂纹→突缘呈45°剪切破坏,这与外场收集到的叶片的前缘损伤形态一致,同时,采用了TC4压气机叶片进行了相应的高周疲劳试验,验证了方法 相似文献
123.
针对电阻/超声双模态层析成像传感器配置优化问题,提出管道同一截面内配置电极与超声探头,实现对管道内同一被测对象同一时间的检测。采用数值仿真方法,考察电学敏感场与超声敏感场在管道内分布情况,优化双敏感场的互补信息获取范围,获得被测场域内同一被测对象的多敏感信息。为降低被测截面内电极对超声敏感场的影响,定义双敏感场的最优灵敏度与均匀度,利用数值仿真方法对电极与超声探头的安装结构与尺寸进行优化,最终获得16电极与16超声探头间隔放置的最优空间结构与相对尺寸。 相似文献
124.
内圆磨床床身设计参数的灵敏度分析及动态设计 总被引:6,自引:0,他引:6
机床床身在固有下的动态特性,对机床的加工精度有很大的影响,本文通过对组成框架型内圆磨床床身和双W型内圆磨床床身的主要肋板的厚度。位置等设计参数的灵敏度分析,找出了对该类型机床床身结构动态特性影响较大的设计参数,使磨床床身的设计既能保证有较好的结构动态特性,又能达到使其重量最轻的目的。 相似文献
125.
为研究超高速碰撞过程中所产生碎片云的特性,在中国空气动力研究与发展中心超高速所碰撞靶上发展了四序列激光阴影照相系统.该系统由YAG激光光源、阴影仪、成像系统和控制系统组成,在采用多光源空间分离、偏振分光、光束角放大、补偿式滤光等技术后,获得了撞击速度v=4. 6km/s时碎片云的四序列阴影照片.笔者对该系统的工作原理、调试情况及试验结果进行了介绍.调试及试验结果表明:(1)该系统可以获得最小间隔为1μs、曝光时间为10ns的4个不同时刻的超高速碰撞碎片云图像,满足碰撞试验中对碎片云照相的要求;(2)该技术可以发展为更多序列激光阴影照相系统,并应用于其它超高速瞬态过程的测量显示. 相似文献
126.
针对某型直升机在飞行过程中出现脚蹬高频振动问题,通过飞行振动数据分析,确定了故障原因为尾操纵拉杆动特性不佳导致尾操纵拉杆局部共振,从而引起脚蹬高频振动。为了满足装配要求,尾操纵拉杆与安装支座之间为间隙配合,导致尾操纵拉杆边界约束存在不确定性,因此有必要进行边界约束敏感性分析。本文采用弹簧刚度表征尾操纵拉杆边界约束,并基于Ritz法建立尾操纵拉杆理论模型,分析讨论了边界约束对尾斜拉杆安装频率的影响,同时根据计算分析结果提出了相应的解决方案。经地面动特性试验和飞行试验验证,该解决方案可以有效改善该型机脚蹬高频振动问题,同时对后续操纵拉杆设计和分析具有一定的参考意义。 相似文献
127.
复合材料抗冲击性能和结构压缩设计许用值 总被引:5,自引:0,他引:5
从复合材料结构压缩设计许用值的概念和复合材料的冲击后压缩强度性能出发,讨论按NASA标准得到的CAI值与它们的关系,指出传统的CAI值不能充分反映复合材料体系的抗冲击性能,且与结构压缩设计许用值无任何联系。在对复合材料结构完整性要求和作者的试验研究,和对国外文献总结的基础上,提出复合材料抗冲击性能应包括损伤阻抗和损伤容限两方面。大量的试验数据证实复合材料层压板抗冲击性能存在拐点现象,在对拐点附近复合材料层压板的破坏机理研究基础上,建议用拐点附近的性能建立复合材料层压板抗冲击性能的评定体系,即可以用表面层在冲击下保持其完整性的最大能力(最大接触力)来表征复合材料体系的损伤阻抗(韧性);用出现拐点后基本不变的压缩强度(破坏应变)门槛值来表征复合材料体系的损伤容限。 相似文献
128.
不确定参数结构特征值问题的概率统计方法和区间分析方法的比较 总被引:3,自引:0,他引:3
基于区间数学理论、灵敏度分析理论、Kronecker代数理论,应用Taylor级数展开、概率摄动技术,提出了具有不确定参数结构的特征值问题的区间分析方法。结合工程实例与传统的概率分析方法进行比较,给出了两种方法的数值解法及各自解法的Kronecker代数形式。数值算例的结果显示了区间分析方法在具有不确定参数结构特征值问题分析中的价值和有效性。 相似文献
129.
核线性判别准则(KLDA)是一种非线性特征提取准则。利用KLDA提取MSTAR SAR图像特征,既达到较理想的识别概率,又可克服SAR图像对方位的敏感性。但此时训练样本最多,KLDA的计算代价高。为了解决这一问题,提出一种快速特征向量选择法(FFVS)。FFVS把类别和方位相似的SAR图像分成若干组,然后快速选择各组中部分图像组成一个集合且其到高维特征空间的映射作为一组基。利用该组基的线性组合表示任一样本和投影算子,降低了KLDA中核矩阵的阶数,达到降低计算代价的目的。实验结果表明,FFVS与KLDA组合能达到理想的识别结果。 相似文献
130.