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701.
针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速ng、输出轴转速nr和涡轮后温度T4都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。  相似文献   
702.
本文从2.5维机织复合材料细观几何结构出发,讨论了织造及成型工艺对材料实际细观几何结构的影响,并分析了不同纱线截面及路径假设所建立代表性体积胞的优缺点。对考虑工艺因素的代表性体积胞是否具有统一性和体素单元法建模的合理性做出对比分析。在代表性体积胞的基础上,重点讨论了2.5维机织复合材料刚度的数值预测方法,并将其与刚度的理论预测方法作了简单对比。基于刚度的数值预测方法,分析了各种机织参数对刚度系数的影响,并且对比了不同代表性体积胞模型的应力场。此外,还讨论了2.5维机织复合材料叶片的建模分析技术与刚度设计方法。最后,指出了当前2.5维机织复合材料细观建模及刚度预测方法存在的问题与不足,并且对其力学性能研究的发展趋势进行了展望。  相似文献   
703.
基于叶片非接触式动应变重构理论,开展动应变重构不确定性量化方法研究。基于方差合成定理建立重构叶片动应变不确定性量化分析模型;以模拟转子叶片为研究对象,开展旋转叶片叶端定时试验,利用周向傅里叶算法获取不同叶端定时传感器布局下的测点振幅,通过最大熵方法拟合振幅分布概率密度函数,确定叶端定时测振的不确定性参数;结合Kriging代理模型和试验共振频率数据对叶片有限元模型进行修正,获取关键测点位移-应变转换因子,并获取考虑共振转速以及测点位置不确定性的转换因子不确定性参数;获取重构动应变的均值、标准不确定度和包含区间,与应变片测量数据作对比。结果表明,除5号叶片A测点外,测量动应变均位于重构动应变的95%置信度下的包含区间内,且所有叶片的应变片测点动应变重构误差不超过15%。  相似文献   
704.
在精密GPS测量中,大气折射改正误差是最大的误差源之一。研究大气折射理论,建立更加符合实际的模型,推导精确的改正公式,已成为GPS测量研究中最重要的课题之一。文章对大气层折射理论进行了深入研究,建立了新的大气层模型,推导出了新的更精确的折射改正公式  相似文献   
705.
灰色灾变预测模型及其应用   总被引:12,自引:0,他引:12  
灰色系统是信息不完全系统,不少论文提出了"灰数"、"灰平面"、"灰色统计"等一系列全新概念,为不确定性,信息不完全的数的研究提供了一种新的分析处理方法.灰色方法即是对一些离散的原始数据采用累加生成及其逆进行处理,使之转化为适合用微分方程等方法来建模的有序数列的新方法.本文使用双向差分方法建立了一种灾变预测的灰色预测模型,并对某地区历年来的旱、涝灾数据进行灰色处理,进一步预测到旱、涝灾情将再发生的时间.最后分析了灰色预测模型的拟合精度.  相似文献   
706.
航空发动机模型参考自适应控制(MRAC)初探   总被引:1,自引:0,他引:1  
航空发动机是一个非常复杂的多变量控制对象,参数变化范围非常大,因此选择合适的控制方法保证高性能的控制品质最优至关重要。目前的控制理论研究中,自适应技术的发展为发动机控制系统的设计提供了新的思路。采用基于李亚普诺夫稳定性理论设计模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive Control),参照F100发动机设计数据设计参考模型,并根据发动机转速变化情况进行了数字仿真。  相似文献   
707.
本文阐述了一种将运量在运输线路上的配置和投资在项目上的分配相结合的启发式方法的模型。文章对这种方法的原理与应用进行了研究探讨。  相似文献   
708.
709.
应用智能控制对某型发动机的加速控制进行了研究,提出了系统结构、智能控制的基本原则、特征模型的划分和智能控制规律的构成,并在此基础上,进行了仿真计算,结果表明,系统具有良好的动态品质。  相似文献   
710.
产品数据管理系统中PPOR模型研究与实践   总被引:3,自引:0,他引:3  
面对数量和体积急剧增长的产品设计信息,企业必须加强产品数据信息管理.尽管从不同的产品数据管理的观点看,有不同的产品数据管理系统,但仍然有一些基本特性是一致的,总结并提出了产品数据管理应当满足的几项原理.PDM(Product Data Management)内涵是集成并管理与产品有关的信息与过程,因此对产品数据管理中的数据管理模型的研究是实现产品数据管理系统的关键步骤.PPOR模型分别是指产品(Product)管理模型、过程(Process)数据管理模型、组织(Organization)管理模型和资源(Resource)管理模型,各模型之间相互关联,构成了产品信息管理的框架.这些模型都用EXPRESS-G语言描述,并且按此实现了基于STEP标准的原型系统.  相似文献   
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