不同锥-柱连接结构舱段力学特性对肋骨初挠度敏感度研究

为给不同锥-柱连接结构加工时的偏差控制提供参考,根据类圆柱壳结构肋骨初挠度测量经验,建立了数学模型描述单根肋骨初挠度沿周向的形态变化,并将其施加到有限元模型中;分析了锥-柱结合壳、厚板削斜过渡环以及锥-环-柱结合壳应力、舱段弹性失稳压力以及极限载荷对肋骨初挠度敏感度的差异。得到结论如下:锥-环-柱结合壳较锥-柱结合壳及厚板削斜过渡环,其内表面纵向应力抵抗肋骨初挠度不利影响的安全裕度更大;含锥-环-柱结合壳或厚板削斜过渡环的舱段弹性失稳压力对肋骨初挠度的敏感度相当;肋骨初挠度控制在规范允许上限值的3倍以内时,含不同凸型锥-柱连接结构舱段的极限载荷对肋骨初挠度均不敏感。     

跳跃-滑翔弹道扰动引力自适应网格快速赋值方法

为实现高超声速跳跃-滑翔弹道扰动引力的快速赋值,提出自适应网格赋值模型,并根据反距离加权理论,优化广义延拓逼近算法,对模型的逼近误差进行分析。该赋值模型的网格划分为两级,第一级网格根据标准弹道空域进行划分,第二级网格根据滑翔导弹实际弹道在线生成。根据一级网格节点数据,通过优化广义延拓逼近算法计算二级网格节点数据,最后根据二级单元内插计算实际弹道点的扰动引力值。仿真结果表明:在同等大小的网格划分下,优化广义延拓自适应网格模型的逼近精度高于一般赋值方法;在同等精度要求下,该赋值模型的最大单元格边长大于一般赋值方法,从而减少了单元格划分数量,进而降低弹上数据存储量;针对不同滑翔方向以及不同滑翔距离的跳跃-滑翔弹道,该模型逼近误差对应的落点偏差小于5 m,具有较好的适应性。该赋值模型在满足计算速度的前提下,提高了传统赋值方法的逼近精度,降低了弹上存储量,具有一定的工程应用价值。     

高精度CFD程序的内外子区域划分异构并行算法

对计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)程序CNS提出一种Offload模式下对任务内外子区域划分的异构并行算法,结合结构化网格下有限差分计算和四阶龙格-库塔方法的特点,引入ghost网格点区域,设计了一种ghost区域收缩计算策略,显著降低了异构计算资源之间的数据传输开销,负载均衡时CPU端的计算与MPI通信完全和加速器端的计算重叠,提高了异构协同并行性。推导了保证计算正确性的ghost区域的参数,分析了负载均衡的条件。在"CPU(Intel Haswell Xeon E5-2670 12 cores×2)+加速器(Xeon Phi 7120A×2)"的服务器上测得该算法较直接将任务子块整体迁至加速器端计算的异构算法性能平均提升至5.9倍,较MPI/OpenMP两级并行算法使用24个纯CPU核的性能,该算法使用单加速器时加速至1.27倍,使用双加速器加速至1.45倍。讨论和分析了性能瓶颈与存在的问题。     

基于非局部理论的黏弹性基体中压电纳米梁热-机电振动特性

基于非局部Euler梁理论和Hamilton原理建立黏弹性基体中压电纳米梁的热-机电振动特性分析模型。综合考虑非局部效应、压电效应、温度场、电场等复杂因素影响,推导出黏弹性基体中压电纳米梁振动特性分析的振动控制方程,并利用分布参数传递函数方法求解出一般边界条件下压电纳米梁的固有频率及相应振型。以锆钛酸铅压电陶瓷-4材料制成的某压电纳米梁为例,给出了四种典型边界条件下该压电纳米梁的前四阶固有频率,并系统分析了非局部效应、外部电压、温度载荷、黏弹性基体等因素对压电纳米梁热-机电振动特性的影响规律。分析结果表明:所建立的振动特性分析模型及其求解方法在分析黏弹性基体中压电纳米梁的热-机电振动特性问题中准确有效。     

多普勒盲区条件下的目标点迹-航迹关联方法

机载预警雷达存在着固有的多普勒盲区问题,该盲区不仅易引起目标航迹中断和重起批,还容易引起数据关联的错误。基于此,提出了一种新的多目标点迹-航迹关联方法,该方法引入了由多普勒盲区造成的第二类空量测,将点迹-航迹关联作为最优二维分配问题求解,同时,为延长航迹寿命,采用多普勒盲区先验信息对传统航迹撤销准则进行了修正。仿真结果表明:在杂波、多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断率较传统方法有明显下降。     

基于Volterra级数的航空年事故率预测方法

针对当前航空年事故率传统预测精度不高的问题,从分析混沌特性入手,对事故数据重构相空间,构建了航空年事故率预测的Volterra级数模型。对航空年事故率数据进行预处理,采用0-1混沌特性判定方法判断时序的混沌特性;在混沌时序的基础上,应用互信息法和假近邻法确定相空间的参数,重构相空间;基于此,构建二阶Volterra自适应预测模型,并采用NLMS算法实时获取模型的最优参数;最后,应用模型对美国空军飞行事故万时率进行预测,能够将相对误差控制在2%以内,优于传统灰色时序组合预测模型,所建的模型反映了航空装备的安全状况。     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。