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基于近似技术的协同优化方法在机翼设计优化中的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
将多学科设计协同优化方法与近似技术相结合,实现某机翼涉及结构和气动两个学科的设计优化。在对某机翼的协同优化设计中,采用基于均匀设计的二次响应面技术得到近似的协同优化模型,利用基于动态松弛近似的协同优化得到合理的结果。研究表明,将协同优化方法与近似技术相结合,能够有效地解决复杂工程的设计优化问题。 相似文献
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滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献