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RBCC发动机可多模态工作,能适应宽广的飞行包线,因而其火箭尾流剪切作用变化强烈、流道截面变化大,喷油规律复杂,给发动机建模与控制研究带来困难。针对RBCC发动机的地面直连实验构型,采用三维CFD计算分析RBCC流场特点,研究发动机状态变量特征,并基于CFD计算结合拟合法的建模思路,建立了RBCC状态空间模型,模型的计算结果与三维CFD的计算结果有较好的吻合度,均方差满足要求。研究表明,在一定范围内增加计算特征数据点个数,可提高建模精度,但当计算特征数据点的个数超过20时,继续增加点的个数对精度的提高非常有限。 相似文献
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基于RBF神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用RBF神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H^∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后给出的算例验证了该方法的有效性。 相似文献
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民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究.提出了诸多模型和方法。针对目前空中交通流量预测中存在的缺陷与不足,提出并建立了一种适用于民航的新型组合预测模型。将趋势外推法拟合的结果作为多元回归分析法的复合时间变量组,并利用主成份分析法实现了复合时间变量组与其他影响因素变量的有机结合,建立了趋势外推法和多元回归分析法的组合预测模型。以上海终端区的空中交通流量预测为例,借助SPSS数据统计软件进行研究分析,通过对预测结果的各项精度检验,与传统方法相比较,证实本预测模型的优越性。 相似文献
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基于粒子群算法的翼型优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
采用粒子群算法(PSO)对层流翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计。翼型的设计达到了设计要求,优化设计后的翼型气动特性也有显著地改善,这表明了粒子群算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,粒子采用递减惯性权重,以加强粒子初期的全局搜索能力与后期的局部搜索能力。翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于二维欧拉方程的流场数值解来提供。 相似文献
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