周翔
- 作品数：9 被引量：17H指数：2
- 供职机构：南昌航空大学更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术电气工程文化科学更多>>
- 基于矩形板弯振驱动的两直线自由度超声电机
- 一种基于矩形板弯振驱动的两直线自由度超声电机，其特征是定子组件连接支座组件并通过驱动齿与动子组件配合，动子组件与支座组件形成高副联接。定子的主体为矩形板，板上设置驱动齿。电机选取矩形板X向的B<Sub>0，5</Sub>...
- 贺红林龙玉繁周翔
- 文献传递
- 微型扑翼飞行器的气动特性及其优化研究
- 微型飞行器(MAV)具有尺寸小、重量轻、隐蔽性好等特点,在军事和民用领域具有广泛而重要的应用价值。而模拟自然界生物飞行的微型扑翼飞行器充分利用了仿生学研究成果,具有更高的气动效率,是MAV的理想实现形式。为满足高性能MA...
- 周翔
- 关键词：微型扑翼飞行器扑翼模型数值模拟并行计算
- 文献传递
- 一种集热力学-涡扇发动机燃烧原理一体化教学演示装置
- 本发明公开了一种集热力学‑涡扇发动机燃烧原理一体化教学演示装置，包括火花塞、底座、外涵道、核心机、电动机组件、转轴、联轴器、燃料供给组件、温湿度监测组件、尾喷管，由转轴将电动机组件、外涵道、核心机连接在一起；解决了涡轮风...
- 刘鹏远杨淑青王梓淮漆志豪张泳周翔孙诗尧邹文轩
- 微型扑翼飞行器的改进非定常涡格法(英文)
- 2010年
- 为在保证较高计算精度的前提下高效地进行扑翼飞行器(MAV)气动特性计算,提出了一种MAV非定常涡格法(UVLM)的改进算法。在算法中充分考虑翼面瞬时形变及诱导阻力等对MAV流场及气动力的影响,并在其尾涡模型中增加对尾迹涡环畸变及粘性耗散等的建模,使算法模型能更好地反映MAV的翼面气动状态。编程实现并通过实例验证了算法的有效性和快速性;为将UVLM引入MAV优化迭代,还研究了尾涡剔除对算法效率及精度的影响,结果表明在算法模型中剔除MAV尾部一定距离处的尾涡后,可在保证算法精度的前提下大幅减少运行时间,表明该算法在MAV结构优化中存在一定的潜力。
- 贺红林周翔龙玉繁余春锦
- 关键词：气动计算扑翼飞行器
- 基于矩形板弯振驱动的两直线自由度超声电机
- 一种基于矩形板弯振驱动的两直线自由度超声电机，其特征是定子组件连接支座组件并通过驱动齿与动子组件配合，动子组件与支座组件形成高副联接。定子的主体为矩形板，板上设置驱动齿。电机选取矩形板X向的B<Sub>0，5</Sub>...
- 贺红林龙玉繁周翔
- 文献传递
- 基于矩形板弯振驱动的两直线自由度超声电机
- 一种基于矩形板弯振驱动的两直线自由度超声电机，其特征是定子组件连接支座组件并通过驱动齿与动子组件配合，动子组件与支座组件形成高副联接。定子的主体为矩形板，板上设置驱动齿。电机选取矩形板X向的B<Sub>0，5</Sub>...
- 贺红林龙玉繁周翔
- 文献传递
- 基于非定常涡格法的扑翼飞行器气动特性优化被引量：2
- 2012年
- 旨在为柔性扑翼飞行器的翼面选型与设计提供一定依据,研究其气动优化。建立了扑翼的非定常涡格法(UVLM)尾涡模型;采用面向对象的编程技术对该模型进行求解并引入GPU流式编程技术实现了UVLM并行计算,使其执行效率提高了3倍;以升力和推力的最大化为目标,并采用模式搜索法对扑翼的扑动与俯仰运动相位差、扑动频率与柔性扭转角以及翼面结构进行了优化。结果显示,要获得尽可能大的气动推力,翼面应设计成倒梯形且其外翼段应具较大面积,要使升力最大化则需将翼面设计成正梯形布局并应使内翼段面积较大;为进一步提高FMAV推力,应在增大扑动频率的同时适当减小翼面的柔性扭转角。研究表明,内嵌UVLM的模式搜索法可望成为FMAV气动优化的一个重要工具。
- 贺红林周翔朱保利余春锦
- 关键词：扑翼飞行器尾涡模型模式搜索法气动优化
- 柔性扑翼非定常涡格法气动计算的改进与实现被引量：7
- 2010年
- 旨在快速、准确地模拟微型扑翼飞行器(Flapping-wing MAV)周边流场,根据柔性扑翼的扑动特点,提出了微型飞行器(MAV)气动力计算的一种改进非定常涡格法(UVLM)模型,该模型中充分考虑机翼的瞬时柔性变形、诱导阻力、尾迹涡环畸变以及黏性耗散等因素对气动力的影响;给出了该模型的一个可视化实现,并通过实例验证了该模型的可行性和有效性。算法仿真表明,采用该模型可使平均升力和平均推力计算精度分别提高20%和70%左右。为了提高运算效率,还研究了剔除尾涡对UVLM性能的影响,计算结果显示,剔除距翼面适当距离处的尾涡后,可在保证算法计算精度基本不下降的前提下使运行时间减少2/3,这表明改进的UVLM可作为MAV的一种快速气动力估算工具,在MAV的优化中存在显见的应用价值。
- 贺红林周翔
- 关键词：柔性扑翼气动力非定常涡格法
- 短期负荷预测的简化LS-SVM模型及实现被引量：7
- 2011年
- 负荷预测对电力系统安全起重要作用。为适应短期负荷精密在线预测需要，在负荷预测中引入了最小二乘支持向量机（LS-SVM）。通过对影响短期负荷较大的近期历史负荷及日期类型进行建模，构建出了短期负荷预测模型；针对短期负荷变化的周期性及其与历史负荷间存在“近大远小”的相关性，规划出一种五元组样本结构，用以训练预测模型的LS—SVM算法；最后，利用真实负荷数据进行了算法仿真。仿真表明SL—SVM算法可将预测误差控制在5％之内，预测速度为ANN的2—3倍，说明LS—SVM在短期负荷在线预测中可实现实时性。
- 贺红林周翔曾劲松
- 关键词：最小二乘支持向量机仿真
