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161.
基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模 及其实验验证 总被引:1,自引:0,他引:1
为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在线模型。为了验证该方法的可行性,针对一台12/8结构的SRM样机进行仿真和实验,结果表明SRM的离线模型和在线模型在仿真和实验条件下均能正确地估计SRM的磁链特性,而且在线模型的估计精度高于离线模型,验证了本文的研究方法合理有效。 相似文献
162.
163.
研究了由一个中心刚体带有一对柔性梁的航天器的神经网络控制问题。使用广义卡尔曼滤波训练算法对辨识神经网络和神经控制器进行在线训练,使用间接模型参考自适应控制算法对受控对象进行控制,提出了一种当被控对象的某些状态变量无法量测时进行在线辨识、控制的解决办法。仿真结果表明,此控制方案可以实现刚体由静止到静止的姿态机动,并且对附件振动有很强的抑制作用。 相似文献
164.
基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计 总被引:2,自引:1,他引:2
在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性. 相似文献
165.
166.
167.
168.
为提高多段翼型增升效能,开展包括襟/缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明:采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。 相似文献
169.
为满足某涡轴发动机平原、高原、高寒以及海洋环境下的全疆域设计需求,综合采用尺寸优化和拓扑优化对核心机转子盘体形状进行了减重优化。首先提出了一种基于本征正交分解的径向基神经网络代理模型构造方法,通过在关键区域补充采样,在样本总数相当的前提下,提高了寻优效率,缩短了优化所需的时间。利用该方法对核心机转子盘体尺寸进行优化,优化后结构重量减轻,应力分布和强度储备更趋合理。然后采用变密度法对涡轮盘螺栓孔附近区域进行拓扑优化,得到一种带凸耳形状的螺栓孔创新构型,解决了由于优化后盘体减薄而导致的螺栓孔应力上升过多的问题。结果表明:在转子强度、寿命满足规范要求的前提下,优化后的核心机转子减重15%,满足了全疆域设计需求对转子重量的要求。 相似文献
170.