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X舵大型UUV垂直面水动力系数仿真
2025年
在无人水下机器人(UUV)朝着大型化的发展中,更多的大型UUV搭载X型舵。为了获取X舵大型UUV的水动力系数和可视化的流场矢量图,本文采用计算流体力学(CFD)的方式,首先在STAR-CCM+中以SUBOFF艇型为标准建模X舵大型UUV,再进行斜航、回转以及PMM仿真,拟合数据求得相应的水动力系数。最后将得到的无因次水动力系数和动稳定性系数和十字舵型SUBOFF作对比,结果显示X舵的大型UUV速度系数与SUBOFF较为一致,角速度系数相差在30%以内,加速度系数差别较大,整体系数绝对值高于十字型舵,在垂直面具有更好的动稳定性。该研究对搭载X舵的大型水下航行器的水动力性能研究和运动控制有重要参考意义。
倪小萌刘闯李龙飞王旭阳
关键词:CFD水动力系数
动力系数预测模型的构建方法及装置
本申请提供了一种气动力系数预测模型的构建方法及装置,其中,方法包括:获取飞行器的气动力训练集及对应的流场训练集,对流场训练集进行降阶处理,得到降阶流场特征;基于气动力训练集和降阶流场特征训练得到流场预测模型;将流场预测模...
赵渊时晓天高军吕蒙
一种颗粒近壁面气动力系数测量装置和测量方法
本申请提供了一种颗粒近壁面气动力系数测量装置和测量方法,包括气流管道、颗粒注入组件和电场发生组件。其中,气流管道内设有稳定流向的洁净气流,颗粒注入组件用于向气流管道内注入带电颗粒,电场发生组件用于在气流管道内形成流向电场...
孙琦彭威王晓钟
一种特高压输电线路分裂导线气动力系数计算方法
本发明涉及电力工程技术领域,具体地说,涉及一种特高压输电线路分裂导线气动力系数计算方法,其包括以下步骤:(1)参数化建模;(2)程序化绕流场分析;(3)自动化数据处理与模型优化;(4)计算特高压输电线路分裂导线在不同覆冰...
李志国郑武略东广正孟祥张晓辉赵庆鹏袁文俊王叶飞刘东甲陶雄俊刘盼高乔林
基于优化动力系数的市域(郊)铁路基床结构设计
2025年
完善低设计速度铁路基床结构设计方法对市域(郊)铁路建设具有重要意义。首先调研结合大量实测路基动应力提出200 km/h及以下路基表面动应力取值方法;其次,基于优化动力系数计算路基动应力,按照列车荷载产生的动应力与自重应力之比为0.2的原则确定基床厚度。结果表明:市域(郊)铁路行车速度80~200 km/h时路基动力系数可在1.05~1.35间线性插值,5~80 km/h动力系数取1.05,5 km/h以下动力系数取1.00。与TB 10624—2020《市域(郊)铁路设计规范》相比,对于市域(郊)铁路有砟轨道路基,正线及与正线处于同一路基的配线,设计速度120~160 km/h时基床底层厚度可减小0.13~0.19 m;对于双块式无砟轨道路基,正线及与正线处于同一路基的配线,设计速度120~160 km/h时基床底层厚度可减小0.13~0.24 m,与正线分开设置的配线基床底层厚度可减小0.35 m。
丁光文姚成志尧俊凯姚洪锡杭红星
关键词:铁路路基动力系数基床结构
应用贝叶斯岭回归模型辨识水下航行器水动力系数研究
2025年
针对水下航行器水动力系数求取问题,研究了应用贝叶斯岭回归模型进行水动力系数辨识的方法。首先,建立水下航行器六自由度运动模型并令其以指定方式运动,经白噪声调和、数据采样得到航行器空间运动仿真试验数据;然后,利用贝叶斯岭回归模型辨识获得一组新的水动力系数,并据此预报了航行器水平面Z形、回转运动;最后,通过与原模型的水动力系数、运动轨迹的对比分析发现:除敏感度不高的少数耦合项外,应用贝叶斯岭回归模型辨识水动力系数均具有良好的精度;相较于原模型,辨识所得一阶水动力系数偏差小于5%、二阶系数偏差小于20%,Z形、回转运动参数预报偏差小于6%。
向国欧勇鹏陈君杰王威
关键词:水动力系数参数辨识
一种调谐液体阻尼器内部阻尼构件水动力系数的计算方法
一种调谐液体阻尼器内部阻尼构件水动力系数的计算方法,包括以下步骤:步骤S11,在随机荷载作用下,通过多个波高计分别采集TLD自由表面的波高响应信号;步骤S12,采用数据驱动随机子空间法对波高响应信号进行参数识别,以得到T...
王安东张蓝方余先锋石碧青谢壮宁
基于三种神经网络的覆冰输电导线气动力系数预测研究
2025年
为了对覆冰输电导线气动力系数进行精确预测,基于风洞试验获取了覆冰导线气动力系数,利用SVR(support vector regression,SVR)、BP(back propagation,BP)和RBF(radial basis function,RBF)3种神经网络方法开展了机器学习预测。比较了SVR、BP和RBF神经网络在覆冰输电导线气动力系数预测中的效果。通过对数据集的训练和测试,结果表明:SVR、BP和RBF神经网络均能有效预测气动力系数的数值变化,但RBF神经网络在不同冰厚和风速下的整体预测效果优于SVR和BP神经网络。多组数据的预测实验进一步验证了RBF神经网络模型具有较强的适用性和更高的准确性。RBF神经网络模型可以作为覆冰导线气动力系数预测的有力工具,能有效进行气动力系数预测。
蔡萌琦梁俊豪闵光云包婉玉周林抒胡茂明
关键词:SVRRBF神经网络气动力系数数据预测
一种基于船模试验的波浪中船桨舵干扰水动力系数预报方法
本申请公开了一种基于船模试验的波浪中船桨舵干扰水动力系数预报方法,涉及船舶技术领域,该方法利用波浪中舵水动力表达式中的船体和螺旋桨尾流对舵前来流速度的干扰系数,以及舵对船体水动力的干扰系数来表征船桨舵耦合影响,然后利用船...
韩阳师超李壮壮周德才邱耿耀
基于SVR的船舶简化分离型模型水动力系数辨识研究
2025年
[目的]为解决船舶分离型(MMG)模型水动力系数辨识存在的共线性和参数漂移问题,提出一种基于支持向量回归(SVR)的三自由度简化分离型模型建模方法。[方法]首先,在样本数据的基础上提出一种数据预处理策略,以提升样本的有效性;然后,通过Lasso回归算法筛选对模型影响较显著的水动力系数,以减小多重共线性的程度;接着,针对分离型模型推导水动力系数辨识的回归模型,通过SVR进行水动力系数辨识;最后,采用差分法和数据中心化重构回归模型,以削弱参数漂移对水动力辨识误差的影响。[结果]试验结果显示,水动力系数预报值与数值模拟结果吻合较好,均方根误差(RMSE)和相关系数(CC)的计算结果均在良好范围内。[结论]通过SVR算法可以成功辨识出分离型模型的水动力导数,辨识得到的水动力系数精度较高,并且所建立的模型具有较好的预报能力和鲁棒性。
宋利飞王毓清彭伟李培勇刘禹杉张永峰
关键词:船舶操纵性水动力学支持向量回归

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李永乐
作品数:488被引量:1,703H指数:22
供职机构:西南交通大学
研究主题:风洞试验 斜拉桥 气动特性 风洞 数值模拟
耿少波
作品数:134被引量:117H指数:6
供职机构:中北大学
研究主题:抗爆 动力系数 塑性阶段 爆炸荷载 结构阻尼
顾明
作品数:685被引量:3,241H指数:30
供职机构:同济大学土木工程学院土木工程防灾国家重点实验室
研究主题:风洞试验 高层建筑 风荷载 超高层建筑 数值模拟
向活跃
作品数:118被引量:405H指数:11
供职机构:西南交通大学土木工程学院
研究主题:风洞试验 风洞 气动特性 斜拉桥 桥塔
刘小兵
作品数:123被引量:381H指数:11
供职机构:石家庄铁道大学
研究主题:风洞试验 斜拉索 风向角 气动力 气动干扰