汽车水平外形参数对气动阻力影响的仿真分析

针对现有的汽车气动性能优化研究大多集中于纵向外形参数上,缺乏对水平外形参数研究的问题,选取水平外形参数中车尾收缩角和后风窗收缩角作为气动优化研究对象.利用数值仿真软件建立车体模型并进行仿真,求解获得水平外形参数的变化对气动阻力的影响规律.将水平参数的变化与对应的纵向外形参数的减阻效果进行对比分析.结果表明：水平外形参数的变化引起尾流结构显著变化,且与对应的纵向外形参数相比其减阻效果更好.因此,水平外形参数对汽车气动性能优化具有积极影响.     

高空远程滑翔UUV数值仿真研究

研究滑翔翼优化气动特性,高空远程滑翔UUV是一种集无人空中飞行器技术和水下航行器技术于一体的新概念远程UUV,为了能获取各种气动参数,应用计箅流体力学的数值仿真方法对高空远程滑翔UUV的相关气动特性进行了研究.针对高空远程滑翔UUV的气动外形,通过求解自适应笛卡尔网格欧拉方程,用高空远程滑翔UUV的三维绕流流场进行了数...     

面向汽车外形空气动力学优化的代理模型方法

针对代理模型在汽车外形气动优化上的适应性研究较少的现状,运用不同数量样本点构建径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型、多项式模型和Kriging模型等3种常用代理模型.对比发现,在样本点相同的情况下,RBF模型的精度最高,最优解更好.在样本点增加的基础上,多项式和Kriging模型的精度提高,但计算量也大幅增加;多项式最优解更接近RBF模型的最优解,而Kriging模型最优解仍不理想.综合评估可知RBF模型更适用于汽车外气动优化.     

平流层飞艇外形的设计优化

平流层飞艇是依靠浮力升空的飞行器.飞艇外形对于平流层飞艇的设计至关重要,为了获得能够满足动力结构和重量等各个学科要求的最优艇形,将综合设计优化技术引入到飞艇外形设计中,提出了适用于优化的飞艇外形生成曲线,分析了与外形有关的气动、结构和重量等因素,建立了飞艇气动阻力、表面积和最小环向应力的模型,构造了复合目标函数,并针对某飞艇外形进行了优化设计.仿真结果证明,利用蒙特卡罗算法优化设计后的艇形优于传统艇形.     

水下自航行器外形及水动力性能优化

研究水下自航行器(AUV) 外形及水动力性能优化的问题,为使得AUV具有较小航行阻力的同时拥有较大承载能力,需要不断进行AUV模型重建以及水动力结果分析,人工完成将会耗时很长,Isight多学科优化设计平台搭载常用的优化算法—NSGA-II遗传算法,整合Solidworks、Gambit、Fluent三大集成模块实现数据交换以进行AUV外形的建模、仿真并完成设计过程的自动化和智能的设计探索,确定最佳设计参数;仿真结果表明,最终优化后的AUV不仅减小了航行阻力并且拥有更大的承载能力;因此采用多学科优化软件Isight能够有效提高AUV外形及水动力性能优化的准确性和效率,提升其整体水动力性能。     

结构优化设计软件Tosca初探

一、前言 Tosca是标准的无参数结构优化系统,可以对具有任意载荷情况的有限元模型进行拓扑和外形优化.在优化过程中,可以直接使用已经存在的有限元模型.Tosca进行结构优化的每一迭代过程均在外部求解器中进行求解,通过采用众多业界认可的标准求解器从而保证了计算结果的高质量.     

旋翼桨叶参数化建模及代理模型研究

大多数旋翼结构动力学优化不具备桨叶参数化建模的能力.要想实现真实工程桨叶的优化设计,需要一个从桨叶参数化建模到载荷计算的反复迭代自动化流程,而其桨叶参数化建模和剖面特性特性分析模块在优化过程中非常耗时.为解决以上难题,首先提出一种典型C型梁结构的复合材料桨叶剖面建模方法,并基于Catia知识工程模块,实现桨叶气动外形和内部组件的参数化建模.然后引入拉丁超立方试验设计和多项式响应面代理模型,建立桨叶结构参数和剖面特性的映射关系.通过对模型桨叶和“海豚”直升机桨叶剖面建模,剖面特性误差分析不超过5％,有良好的计算精度,满足工程设计要求.对某复合材料桨叶建立代理模型,用标准方差、平均误差和确定系数来评估精度,表明建立的近似模型对剖面特性具有较好的预测性.     

基于FLUENT的新型跨介质航行器气动水动特性研究

针对目前水下航行器和空中航行器难以以单一外形同时满足水空两种航行环境的特点,提出一种通过改变机体外形实现水空介质跨越的新型航行器.应用FLUENT对航行器的气动水动特性进行数值仿真,得到了航行器水中、空中航行的阻力、升力曲线.对结果的分析发现,通过改变外形能够满足航行器水中、空中的航行和机动要求,新型航行器的流体受弹体扰动较大,升阻特性有一定减弱,水空跨介质航行器的外形还有较大的优化空间.     

基于遗传算法的高速列车头型多目标优化

高速列车的气动阻力与列车的外形,特别是头部外形有着密切的关系.为了改善列车气动性能降低列车运行的气动阻力,建立高速列车的三维参数化模型,以高速列车头部所受的阻力和升力为优化目标,通过FLUENT软件与Isight软件多学科优化联合仿真分析方法,利用Sculptor软件对车头部分网格自动变形,基于计算流体力学,实现对高速列车流线型头型进行减阻的多目标自动优化设计.优化完成后,得到影响优化目标阻力和升力的关键设计变量,并对优化设计变量和优化目标之间的非线性相关性进行分析.通过对比原始流线型列车气动性能发现,列车头部的长度对阻力的影响比较大,列车头部的高度能够对列车所受到的升力产生较大的影响.     

面向分级设计优化的飞行器参数化建模方法

针对飞行器气动隐身外形综合设计优化问题,提出合适的面向分级设计优化流程,建立适应该流程的渐进分层参数化建模方法;用基于敏度分析的参数影响程度分析方法筛选复杂设计变量;采用多学科设计优化（Multidisplinary Design Optimization,MDO）理论和差分进化算法进行飞行器气动隐身外形的综合设计优化.将该方法用于某飞行器外形设计优化,结果表明：该方法合理可行,可为飞行器外形多学科设计优化提供一定参考.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.