外掠百叶板流动在工程中十分常见,由其引发的流场自持振荡现象能够导致流场压力持续波动,使周围结构承受持续作用的周期载荷,造成结构疲劳安全隐患.采用数值模拟方法,针对外掠百叶板流场自持振荡问题进行研究.计算结果表明:低马赫数条件下,外掠百叶板流场中产生的自持振荡现象属于纯流体动力学问题,其形成原因为流场剪切层振荡所引发的大尺度涡团的形成与迁移.同时,随之产生的压力振荡具有持续性及周期性.自持振荡频率是空间均匀的,而幅值在主流方向上呈先急剧增大后稳定,最后小幅减小的趋势.随着百叶板内侧的空腔体积不断增大,振荡频率变化较小,振荡幅值逐渐增大并在空腔体积达到一定值后保持稳定

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

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