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水下航行器高速斜入水冲击的探索仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
文章基于大型非线性瞬态动力软件MSC.dytran,对某型号圆盘尖拱头型的水下航行器4种姿态角的高速斜入水冲击进行了探索性的数值仿真研究。在仿真中,对MSC.dytran在高速入水冲击方面数值仿真模型的建立进行了详细论述,并对模型中欧拉网格和拉格朗日网格的尺寸比对收敛性的影响进行了测试。得到了此水下航行器高速斜入水冲击的运动学参数,例如速度时间历程和速度变化量以及过载和载荷等力学参数。这些仿真结果对水下航行器高速入水的后续弹道设计以及头部壳体强度的设计都具有很重要的参考意义。 相似文献
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重载电力机车车体的设计与强度计算 总被引:2,自引:0,他引:2
针对自主设计研发的总功率为9600kW的6轴新型重载电力机车的突出问题,要解决在纵向牵引制动载荷增加的条件下,车体挠度明显增大、工作应力大大增加,同时又要合理减重.为此,利用ANSY有限元软件,针对新型重载电力机车的特点,首先借鉴国内外车体结构技术标准和重载机车的实际运行状态研究确定了机车的载荷工况,并对车体结构的强度和剐度进行了有限元分析;根据各种工况下应力的分布特点,并基于抗疲劳破坏的观点,分析了车体结构所存在的问题,并提出了相应的改进方案.比较分析的结果表明,改进方案既保证了车体的刚度与强度,又收到了比较明显的减重效果,是一种比较合理的改进结构. 相似文献
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涡轮叶尖压力边小翼肋条对泄漏流场的数值模拟 总被引:5,自引:0,他引:5
结合基于压力修正的采用雷诺应力湍流模型加壁面函数的气维计算流体力学程序,通过在叶尖压力面表面边缘加小翼肋条的被动控制方法以期减小叶尖间隙泄漏流动带来的损失,文章对某一轴流涡轮转子叶尖间隙泄漏流场的被动控制进行了数值模拟研究,并详细分析了在不同肋条宽度下泄漏流场细节,最后计算了涡轮效率;结果表明:涡轮叶尖单压力边小翼肋条总体上减小叶尖表面压差,使得吸力面后半部分泄漏流速度减小,从而减小泄漏流动损失,但会增大通道内流动损失,涡轮转子效率下降;小翼肋条宽度有一个最佳值,小间隙下增大肋条宽度使得效率减小,大间隙下肋条宽度增大却增大涡轮转子效率;压力边小翼肋条改变了叶尖压力边附近的流场,对吸力边附近泄漏流动结构没有大的影响. 相似文献
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针对圆棒工件表面进行多圈连续进给滚压强化工艺,提出了Mare有限元的三维数值仿真模型.通过边界条件施加、滚动的实现、接触设置等有限元建模的建屯和修正,取得了与实际十分吻合的滚压成形的仿真结果;在分析残余应力形成过程的基础上,提出了改进的滚压过程模型;比较了不同进给量、网格划分及边界条件对残余应力分布的影响规律.结果表明,与以往的单圈或者不足一圈的滚压、滑动滚压,或者轧辊不转动的静止压入等简化条件下的仿真模型相比,仿真模型更接近实际的滚压过程,因而也获得了比较理想的变形和残余应力的仿真效果. 相似文献
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在传统桥梁结构静载实验的基础上,通过对桥梁刚度敏感性进行分析,并选择桥梁较为敏感部位来布置传感器,采用分级加载的方式对桥梁承载力进行验证,该方法不仅避免了传统静载桥梁试验盲目加载对桥梁结构造成的破坏,同时也对大跨度不规则非对称桥梁的传感器布置及桥梁承载力验证方法起到推动作用。 相似文献
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16V240ZJ柴油机机体疲劳寿命评价方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以16V240ZJ柴油机机体为研究对象,进行了疲劳安全评价方法的比较分析,提出了更为合理的应力幅计算方法。首先进行机体的有限元结构强度分析,并针对疲劳破坏的危险部位使用正应力法、主应力法以及Mises应力法进行了应力幅计算。分析讨论结果明确发现了目前计算应力幅多采用的主应力法和Mises应力法所存在的尚需解决的问题。同时。提出了更为合理的正应力分析方法,并且结合焊接工艺影响因素等,分析讨论了其对疲劳寿命的评价方法影响,为机车车辆的设计制造提供了重要的依据。 相似文献
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在现实生活中,数据不断累积增加,原有准则和决策之间的相互关系也随之动态变化,如何高效地计算属性约简是动态决策亟需解决的问题。增量更新方法可以有效地完成动态学习任务,因为它可以在原有知识的基础上获取新的知识。文中利用优势粗糙集方法研究了在有优势关系的数据中添加单个对象时的增量属性约简方法。首先,定义了优势集矩阵作为更新的目标,用来计算新的优势条件熵;其次,通过分析增加对象的3种不同情况,提出了优势条件熵的增量学习机制;然后,基于优势集矩阵设计了增量属性约简算法;最后,对6种不同的UCI数据集进行实验,用于比较增量和非增量算法的有效性和高效性。实验结果显示,提出的增量属性约简算法不仅在有效性上与非增量属性约简算法保持一致,而且在高效性上要远优于非增量属性约简算法。因此,所提算法能有效且高效地完成动态优势关系数据中属性约简的任务。 相似文献
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基于小波神经网络的水下航行器传感器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水下航行器系统的传感器故障诊断问题,提出了一种基于小波神经网络的传感器故障诊断方法.在对水下航行器系统的传感器故障信号进行特征提取时,发现其大部分能量都集中在低频部分.若直接以此能量分布来区分正常与故障、故障与故障的信号,将导致神经网络训练时间和分辨时间都会很长,因而不能实时地监控系统.为了很好地进行区分,凸显其差异,将低频部分能量舍去,只保留其余部分,并将其归一化,再利用径向基神经网络进行分类.利用小波分解的节点能量差异与特征提取特点以及神经网络的自我学习能力,通过大量的样本训练后,使神经网络很好地分辨出5类故障信号及正常信号.仿真结果表明:此方法简单、易于实现,适于水下航行器的传感器故障的诊断. 相似文献
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