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951.
叶片是关系到发动机性能的高负荷零件.严格控制叶片的制造质量,是叶片制造中的关键问题.因此,叶片的检测技术非常重要,在叶片制造的总工作量中叶片检测工作量占相当大的比例. 相似文献
952.
通过对飞机全电刹车系统模型的分析,结合迭代学习控制的特点设计出一种新的全电刹车系统的控制律。通过在matlab/simulink中仿真,取得了理想的效果,表明控制律的设计基本合理、可行。 相似文献
953.
随着功能强大的单片机在控制领域应用的不断深入,容错控制系统也在不断地发展,在一些特定的场合下,如在航空航天、军事、铁路、石油、化工、电力等重要部门和在恶劣工作环境下工作的计算机控制系统,对系统安全性、可靠性、可用性的要求更高.双冗余系统的两个模块同时执行一样的操作,在其中一个模块出现故障的时候,可以自动判断切换,以保证系统稳定、可靠、不间断的工作.双冗余不仅有较高的可靠性,而且有很高的安全性,因此在控制领域中可广泛应用. 相似文献
954.
三、可重复使用的高超声速空天飞行器 可重复使用的高超声速空天飞行器集飞机、运载器和航天器的众多功能于一身,能在大气层内高速飞行,也能进入外层空间在轨运行.这种飞行器的飞行马赫数可以超过20,能快速反应,做到全球"即时到达",既可以作为高速运输工具,又可担负空间武器发射平台和实施侦察预警及对敌攻击的任务,是21世纪进入空间、控制空间和争夺制天权的关键武器装备. 相似文献
955.
956.
为了改善电力系统在干扰信号下的稳定性,在单机无穷大电力系统的基础上,提出了一种基于平方和方法的H_∞最优励磁控制设计方法。本文电力系统属于非多项式系统,而所提方法利用泰勒公式将非多项式系统等效转化为多项式系统,并保留高阶无穷小项。在给定扰动抑制率,以及利用平方和方法构造Lyapunov函数、控制器参数优化方面的优势前提下,可以将哈密顿-雅克比-伊萨克等式问题松弛为不等式约束表示的最优问题,最终结合策略迭代方法,实现了H_∞最优励磁控制器设计,提高了仿真的真实度。仿真结果表明所设计最优控制器可以有效改善系统性能,增强系统抗干扰能力。 相似文献
957.
涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。 相似文献
958.
高雷诺数状态下,自然层流技术(Natural laminar flow,NLF)是减小机翼表面湍流摩擦阻力的有效方法。然而由于层流翼面上大范围顺压梯度的存在使得后缘处的恢复压差更大,产生更强的激波。因此在减小摩擦阻力的同时又增加了激波阻力。本文采用后缘装置(Trailing edge device,TED)来控制翼型后缘处的激波强度,基于线性稳定性理论(Linear stability theory,LST)的eN方法对流动进行转捩判断,进而应用多岛并行多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)以获得大范围层流区域和弱化激波强度为目标对翼型进行优化设计。优化结果表明合作均衡策略耦合进化算法可以快速地捕捉到该多目标问题的Pareto阵面解,阵面上翼型的波阻力和摩擦阻力性能较初始翼型大大改善。同时,采用后缘装置控制激波强度时,无论在设计点还是偏离设计点时,优化后翼型均具有良好的升阻力特性和鲁棒性。 相似文献
959.
舰载机自动着舰引导与控制综述 总被引:2,自引:0,他引:2
引导与控制是舰载机自动着舰的关键技术,为此本文对该技术进行综述。给出了舰载机进场航线和几种着舰工作模式,概述了基于跟踪雷达的着舰引导系统和基于卫星的着舰引导系统的工作原理及关键技术,着重分析了自动着舰的几种控制技术,包括控制律设计技术、直接力控制技术、推力矢量控制技术、甲板运动预估与补偿技术、舰尾气流抑制技术、动力补偿技术以及着舰安全控制技术。最后,从多系统集成着舰控制技术、多体制融合着舰引导技术两方面对自动着舰引导与控制技术进行了展望。 相似文献
960.
基于深度混合模型评分推荐 总被引:2,自引:0,他引:2
从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。 相似文献