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题名飞行器乘波前体/Bump型面优化设计方法研究
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作者
邱家林
黄俊
舒鹏
王庆凤
刘志勤
乔文友
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机构
西南科技大学计算机系
西南科技大学燃烧空气动力学研究中心
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期686-699,共14页
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基金
四川省自然科学基金(2022NSFSC0894)
四川省自然科学基金(2022NSFSC0446)
1912项目(2019-JCJQ-DA-001-057)。
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文摘
飞行器前体和Bump型面是乘波体思想在飞行器部件设计中的两大经典案例,可有效提升飞行器总体气动性能,已经成为飞行器总体设计的核心技术。为寻求乘波前体和Bump型面的最优设计以提升飞行器设计效率,提出了一种可应用于乘波前体和Bump型面的优化设计方法。采用密切锥理论和圆锥绕流流场生成初始的乘波前体和Bump型面,并通过面元法快速预估气动性能;结合BP神经网络建立的代理模型和遗传算法NSGA-II对乘波前体和Bump型面快速优化;利用数据挖掘方法分析乘波前体和Bump型面的流动机理。优化后的乘波前体升阻比提升了25.6%,体积提升41.4%。Bump型面阻力系数减少10.9%,横向压力梯度增加12.1%。研究结果表明,提出的优化方法能够有效应用于乘波前体和Bump气动型面的设计优化,对飞行器整体气动性能的优化具有指导意义,在工程应用中具有重大潜力。
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关键词
乘波前体
Bump型面
NSGA-II
高超声速
优化研究
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Keywords
waverider forebody
Bump profile
NSGA-II
hypersonic velocity
optimization research
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于Web的开放实验室管理系统
被引量：26
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作者
袁晓辉
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机构
西南科技大学计算机科学系四川绵阳
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
2005年第7期55-58,共4页
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文摘
以培养能力为主的素质教育,使实验在教育中的比重不断加大,从而对实验教学管理工作也提出了更高的要求。本系统是从实验教学管理的实际管理需要出发,针对实验教学管理的现状,开发了一个综合,实用的信息管理系统。
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关键词
浏览器/服务器
动态服务器主页
环球网
信息管理系统
开放实验室
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Keywords
browser/server（B/S）
active server pages（ASP）
web
information manage ment system
open laboratory
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于虚拟仪器的质量检测机器视觉系统
被引量：2
- 3
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作者
刘玉成
袁晓辉
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机构
重庆科技学院电子信息工程学院
西南科技大学计算机科学系
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出处
《可编程控制器与工厂自动化（PLC FA）》
2006年第5期108-110,共3页
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文摘
对机器视觉、虚拟仪器各自应用的特性作了比较,指出了机器视觉和虚拟仪器相互结合的技术优点,探讨了基于虚拟仪器的质量检测机器视觉系统的物理实现问题。文章比较详细地讨论了光源设计、摄像机、图像采集卡选取和系统软件设计等方面的技术实现细节。
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关键词
虚拟仪器
机器视觉
图像处理
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Keywords
Virtual Instruments Machine Vision Image Processing
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP216
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名蔡氏电路及蔡氏振荡器中非线性电阻实现的研究
被引量：6
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作者
王姮
张华
王牛
李幸
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机构
西南科技大学信息与控制工程系
西南科技大学计算机科学系
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出处
《西南工学院学报》
2000年第3期11-16,共6页
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文摘
作为一类能产生混沌行为的最简单自治电路 ,蔡氏电路及蔡氏振荡器广泛应用于混沌现象在非线性电路理论的研究当中。该类电路中仅含有一个二端非线性电阻 ,该电阻的实现成为研究电路中的混沌现象极为重要的一个方面。本文给出了用于演示蔡氏电路及蔡氏电路族中的混沌现象的几种非线性电阻的实现 。
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关键词
蔡氏电路
蔡氏振荡器
非线性电阻
混沌现象
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Keywords
Chaos
Chua's circuit
Chua's oscillator
nonlinear resistor
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分类号
TN750.3
[电子电信—电路与系统]
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题名基于时序模式匹配的k-近邻分类在流失预测中的应用
被引量：2
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作者
赵冬梅
刘贵全
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机构
中国科学技术大学计算机系
西南科技大学计算机系
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期274-276,共3页
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文摘
为了解决电信行业中如何预测用户流失的问题,该文提出了一种基于时序模式匹配的k-近邻分类方法。与传统的预测方法(如基于决策树的方法)相比,该方法分类时序数据时,不需要将时序数据离散化为非时序数据。该文详细描述了算法的设计以及在真实的电信数据上的应用。与C4.5方法的实验结果比较,表明了该方法有效地保留了时序的完整性,在一定程度上提高了预测准确率。
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关键词
k-近邻分类
时序模式匹配
流失预测
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Keywords
k-nearest neighbors classification
Time-series pattern matching
Churn prediction
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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