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北京航空航天大学学报 2024年

作者：蔺佳哲何磊程明周岭杨春明中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所西南科技大学计算机科学与技术学院

如何缩短飞行器的设计周期是我国航空航天领域亟待解决的难点问题，其中气动设计是飞行器设计的关键环节，快速精确获取飞行器气动特性可有力加速概念设计方案的迭代改进。基于中国空气动力研究与发展中心现有气动数据库，利用“1+N”... 详细信息

如何缩短飞行器的设计周期是我国航空航天领域亟待解决的难点问题，其中气动设计是飞行器设计的关键环节，快速精确获取飞行器气动特性可有力加速概念设计方案的迭代改进。基于中国空气动力研究与发展中心现有气动数据库，利用“1+N”模式的深度神经网络建模算法，构建来流参数、气动外形到表面压力分布数据的映射关系。为提升预测精度，结合压力分布数据原有的物面网格划分信息，改进点云分割PointNet++算法，准确识别导弹不同部件，自动增加不同部件的标签特征。测试案例表明，采用改进的点云分割算法和“1+N”模式的深度神经网络算法，战术导弹全弹压力分布预测平均相对误差基本控制在10%以内。同时，上述方法建模效率较高，适用于各类复杂外形飞行器的压力分布预测，具有较好的工程应用前景。

关键词：战术导弹压力分布预测点云分割深度神经网络

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气囊柔性压力传感器的研究与医用压力袜测试仪器开发

气囊柔性压力传感器的研究与医用压力袜测试仪器开发

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作者：李大川天津工业大学

学位级别：硕士

压力袜又称医用压力袜或弹力袜,目前基本采取渐进式分段设计,由脚踝处向上逐渐递减压力,它可以有效促进下肢静脉血液回流至心脏,预防和治疗静脉曲张、血栓等疾病。压力袜的压力测试一直是服装力学舒适性研究方面一个难点,通过对该领域... 详细信息

压力袜又称医用压力袜或弹力袜,目前基本采取渐进式分段设计,由脚踝处向上逐渐递减压力,它可以有效促进下肢静脉血液回流至心脏,预防和治疗静脉曲张、血栓等疾病。压力袜的压力测试一直是服装力学舒适性研究方面一个难点,通过对该领域的研究文献发现,现在使用的的医用压力袜测试仪器存在着较多问题,譬如测试装置太大、成本太高,测试精度较低、操作不方便且难以对不同测试模型进行改进等,难以实现标准的测量等。因此,本课题针对气囊柔性压力传感器进行研究并开发了一款医用压力袜测试仪器。首先,在气体传动的理论基础上,创新设计了一种气囊式柔性压力传感器,通过有限元模拟仿真气囊的充气过程,找到气囊充气过程的运动规律,并基于此运动规律再模拟仿真PA610、PA6、PC、PE、PVC、橡胶材料的的充气过程,通过分析应力和应变曲线找到制备气囊式柔性压力传感器基底材料的最优解为PVC材料。其次,根据力学传动原理分析了所设计传感器的工作原理和测试原理,根据模拟仿真的结果,采用PVC材料通过丝网印刷工艺和六步制备过程制备出PVC气囊式柔性压力传感器实体。然后,综合了压力袜相关的压力、温度、湿度开发并组装出一款适合于该传感器且多功能的服装压力测试系统,使用Lab View软件对其设备进行编程,使得仪器可以进行采集、保存数据,通过医用压力袜进行初步测试,实际测试检验该测试系统和传感器的工作效能良好,表明该传感器的制备研发和测试系统的开发具有:重复性好、测量精度高、制备与安装简易、测试方便、价格实惠等优点。同时通过Laplace方程对压力袜的压力进行预测,和所开发的服装压力舒适性测试系统进行对比分析,验证测试的准确性。结果表明该测试方法准确。因此,本课题PVC气囊式柔性压力传感器和服装压力测试平台所构成的服装测试系统,为服装压力领域提供了一种新的测试方法和仪器。可以解决以往服装压力测试成本高、过程复杂的难题。进一步简化了压力袜的测试过程,降低了其测试成本。也为服装压力研究提供了参考。

关键词：医用压力袜气囊柔性压力传感器压力测试系统压力分布预测

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基于有限元力学模型的文胸-胸部接触仿真研究进展

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丝绸 2022年第12期59卷 71-80页

作者：左凯悦王永荣温惠华吴婵辉东华大学服装与艺术设计学院上海200051 东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室上海200051 广东九极生物科技有限公司广州510000

文胸-胸部有限元力学模型可用于分析服装与人体间接触力学问题,有必要探索二者作用机制。文章从文胸-胸部有限元力学模型的构建过程出发,对文胸和胸部的几何模型构建、材料属性设置、网格划分及接触关系的研究进展进行了总结,并归纳出... 详细信息

文胸-胸部有限元力学模型可用于分析服装与人体间接触力学问题,有必要探索二者作用机制。文章从文胸-胸部有限元力学模型的构建过程出发,对文胸和胸部的几何模型构建、材料属性设置、网格划分及接触关系的研究进展进行了总结,并归纳出目前该类模型在压力分布预测、塑形效果预测和位移分布预测方面的应用。最后指出,胸部模型构成及材料属性设置不够完善、文胸模型类别单一和压力分布的探讨多集中于乳房区域是目前研究中的不足。

关键词：文胸乳房几何模型材料属性压力分布预测有限元分析法

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基于卷积神经网络的翼型气动系数预测及优化设计研究

基于卷积神经网络的翼型气动系数预测及优化设计研究

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作者：徐东强哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着人工智能和计算机软硬件的快速发展,以深度学习为代表的机器学习方法在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了巨大成功。气动优化设计是飞行器设计的关键环节,对飞行器的气动性能的提升具有重要影响,已有研究学者... 详细信息

近年来,随着人工智能和计算机软硬件的快速发展,以深度学习为代表的机器学习方法在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了巨大成功。气动优化设计是飞行器设计的关键环节,对飞行器的气动性能的提升具有重要影响,已有研究学者以此为深度学习与空气动力学的结合点,开展了诸多有益的探索和尝试,但仍存在一些亟待解决的问题。因此,探究深度学习技术在气动优化中的应用形式,提升飞行器的智能优化水平,具有重要的学术和工程应用价值。本文开展了基于卷积神经网络的翼型气动系数预测及优化设计研究,主要研究工作如下:首先开展卷积神经网络及贝叶斯优化理论研究。对卷积神经网络的基本理论进行了介绍,针对卷积神经网络中大量超参数的设置及择优问题,利用贝叶斯优化算法对超参数进行优化,并利用典型的深度学习数据集对卷积神经网络及贝叶斯优化算法的有效性进行了验证,通过合理设置网络结构和超参数,卷积神经网络具有很好的预测效果。其次进行基于卷积神经网络的翼型气动系数预测研究。以RAE2822翼型为研究对象,通过基于形函数/类函数变换的翼型参数化方法和拉丁超立方采样获取翼型几何数据库,对每一样本的数值计算获得其气动性能和流场信息,从而构建出可用于卷积神经网络学习的翼型数据集。针对工程需求,依次开展了基于卷积神经网络的翼型气动力系数预测、表面压力分布预测及流场预测研究。卷积神经网络能够对翼型的几何特征实现较好的识别与提取,在气动力系数预测、表面压力分布预测及流场预测中都具有较高的精度,相比于CFD计算更加方便快捷。最后进行翼型的优化设计研究。将基于卷积神经网络的气动系数预测模型与遗传算法相结合,构建翼型的智能优化设计体系,开展了以升阻比最大化为目标的单目标优化和基于表面压力分布预测的反优化设计研究。升阻比最大优化后翼型气动性能明显提高,升阻比提高了约44.10%,并在此基础上通过对设计点压力分布调整进行反优化设计,实现了对翼型设计点及非设计点气动性能的优化,验证了本文所构建的智能优化体系的可靠性和高效性。

关键词：卷积神经网络气动力系数预测压力分布预测流场预测优化设计

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