电励磁双凸极电机角度提前控制的分析研究

双凸极电机采用标准角度位置控制时，在高速运行换相时，电流的上升率较小，制约了电机的输出转矩和功率。转子角度位置提前控制对双凸极电机特别是高速运行时的输出转矩和输出功率有很大的影响，本文详细分析了电励磁双凸极电机角度位置提前控制的关系对电机性能的影响，并给出了提前角度与与输出转矩和输出功率之间的关系，实验结果表明适当的角度提前控制可以有效地提高电机高速运行时的输出转矩和输出功率。     

主、被动振动控制一体化理论及技术(Ⅱ)--组合控制

本文是系列讲座的第二篇，涉及组合振动控制的基本问题，重点介绍近几年的研究结果。包括：各种阻尼材料及其性能，筒型粘弹性阻尼器特性及设计方法，自由和约束阻尼层结构以及粘一弹性复合结构的分析，直线式压电作动器PZT-AM和TOKIN的特性、试验及设计；在此基础上，以空间桁架为例，讨论了组合振动控制实现问题，涉及动力学特性分析和试验，用评价函数描述被动振动控制参数对主动振动控制的影响，作动器和阻尼器的优化配置等。从工程应用角度，本文指出应当建立相应的数据库，用来指导结构设计。     

直升机阵风响应缓和控制律设计

阵风响应缓和研究对于具有强耦合和振动的直升机非常重要，阵风扰动不仅影响直升机的乘座品质和武器投放精度，而且影响直升机的疲劳载荷和强度。本提出直升机抑制阵风扰动的最优控制律设计方法。优化性能指标要求在阵风扰动下驾驶员处法向过载、飞机姿态变化以及控制信号能量损耗最小。最终所综合的系统工程实现简便，只需在直升机姿态控制系统基础上增加垂直升降速率反馈通道即可。最后使用C语言实现控制律并进行半物理仿真。仿真结果表明，控制律优化及数字化实现的效果是令人满意的。     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

项目决策阶段的造价控制措施

从分析项目投资决策的重要性人手,针对项目决策过程中存在的问题,分别采取相应措施,以控制工程造价,达到预期的经济效益和社会效益目标。     

扫描式总压耙在高超声速推进风洞流场测量中的应用

在风洞实验中,为了保证实验结果的可靠性,首先需要了解流场的品质。笔者自行设计研制了用于高超声速推进风洞流场测量的带有水冷装置的可移动式扫描总压耙。对于出口截面为300mm×187mm的风洞喷管,通过计算机程序控制,可在3s时间内实现全截面间歇式或连续式扫描,最大移动速度可达250mm/s,而且定位准确。通过扫描结果,分析了流场压力均匀性、稳定性以及实验结果的可重复性,同时还给出了风洞喷管出口截面的总压与马赫数等值线图。从而为超燃冲压模型发动机实验提供参考数据。     

综合TF／TA飞行的航迹控制与仿真

在超低空突防过程中．有效的航迹跟踪控制算法是飞行器顺利完成综合地形跟随／地形回避(TF／TA)飞行任务的保证。在综合TF／TA飞行过程中，由于飞行器需作大机动飞行，纵、横向之间存在严重耦合，常规的航迹跟踪控制算法亦不适用。本文将六自由度飞机状态方程描述为纵、横向两个子系统所构成的关联大系统，并在一定的假设条件下将两者之间的耦合成分分别看作纵、横的控制量的一部分，然后利用大系统变结构控制理论，对TF／TA飞行的纵、横向的轨迹控制律进行独立设计，降低了理论研究和工程实现的难度。仿真例子表明这一方法是可行的。     

基于市场的最适宜质量水平模型

以企业利润最大化为目标，引入效用的概念，提出了一个基于市场的最适宜质量水平模型。该模型突破了现有的质量经济学理论仅以质量成本确定最适宜质量水平的模式，将质量水平与产品成本，效用和市场绩效联系起来，使模型具有更为方法的适用性，本文还就市场不确定性，消费者偏好，技术进步，市场竞争等因素对模型的影响展开了讨论，揭示了质量，销量，价格，成本，技术与竞争之间的关系，为企业产品决策，技术改造决策和质量策划提供了参考依据。     

2.4m风洞M数和稳定段总压控制策略研究

我国自行研制成功的 2 .4m风洞现已投入使用。该风洞控制系统与国内现有风洞相比 ,控制执行系统多而复杂。该风洞成功地采用了所有试验工况M数与稳定段总压同时控制的运行方式。针对被控对象的复杂性 ,分别对神经网络控制、模型跟随自适应控制、自校正控制、智能控制及智能学习控制在该风洞上应用的可行性进行了分析。最后给出了一种智能控制策略 ,调试结果说明该风洞采用的这种控制策略是成功的     

基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文)

磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性