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121.
航空发动机的智能神经网络自适应控制研究 总被引:1,自引:1,他引:1
针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性. 相似文献
122.
MTPS蜂窝夹芯结构传热性能及热应力分析 总被引:4,自引:0,他引:4
对于金属防热结构的蜂窝夹芯结构的稳态情况,基于材料的全灰体假设,同时考虑热传导和热辐射两种传热形式对温度场的耦合作用,利用热流量守恒建立了蜂窝芯层温度场的非线性积分方程。离散化后利用数值方法得到方程组的数值解。对于美国兰利研究中心的实验结果,与本文方法的对比计算结果基本吻合。进一步,利用计算结果讨论了给定面板温度边界情况下,下面板、柱体层的灰度、蜂窝结构长径比对夹芯温度场的影响。并根据温度场和近似的应力分析模型,用半解析结果讨论了稳态情况下蜂窝芯层上的热应力。 相似文献
123.
124.
螺旋锥齿轮安装误差敏感性与容差性研究 总被引:1,自引:6,他引:1
研究含刀倾法和变性法加工的螺旋锥齿轮齿面通用模型建立方法, 提出安装误差敏感性和容差性概念, 建立安装误差敏感性和容差性分析模型, 以包含安装误差的齿面接触分析方法为工具, 根据实际的齿轮副参数, 获得安装误差对接触质量的影响规律和保证接触质量的误差极限值.分析与实例计算表明:安装误差敏感性和容差性模型建立了安装误差与螺旋锥齿轮齿轮接触质量和安装工艺参数之间的联系, 为提高螺旋锥齿轮齿轮制造质量和制定科学的安装工艺参数提供了理论指导. 相似文献
125.
针对基于超磁致伸缩材料的FBG电流传感器,分析了温度对传感头各个部分和整个传感头的影响,通过试验研究了FBG、Fe—Ga超磁致伸缩棒以及传感头三个部分的温度特性。结果表明,FBG的温度特性为线性,Fe—Ga超磁致伸缩棒以及传感头的温度特性整体为非线性,Fe—Ga超磁致伸缩棒的温度响应大于FBG的温度响应,传感头的温度特性主要取决于Fe—Ga超磁致伸缩棒的温度特性。在26℃到60℃范围内,根据传感头的温度特性,可采取分段补偿的方法消除温度影响,将温度特性分为线性区和非线性区两个范围,分别得到了传感头温度特性拟合方程。 相似文献
126.
某型航空发动机燃烧室出口温度场数值模拟 总被引:3,自引:3,他引:3
由于航空发动机燃烧室内复杂的物理化学变化,利用数学模拟的方法来计算其温度场,预测燃烧室出口温度分布,对减小燃烧室研制费用,缩短研制周期具有重要意义.采用fluent软件对某型航空发动机环型燃烧室在不同工作状态下的温度场进行了数值模拟,得到了不同工况下燃烧室的出口温度分布.计算结果能够很好地反应环形燃烧室温度场的特点,对预测环形燃烧室的出口温度分布有一定参考价值. 相似文献
127.
热敏液晶测温标定及误差分析 总被引:2,自引:0,他引:2
对SPN/R30C20W型热敏液晶的特性进行了实验研究。实验以相机视角、光源强度、液晶厚度等参数作为对象,讨论了3种参数对液晶测温结果的影响。分析结果表明:在视角小于15°时,相机视角对液晶测温的影响可以忽略;光强不同导致由标定曲线计算出的最大温差达到5.5℃;液晶厚度对标定数据有较大的影响。该实验结论在液晶测温领域广泛应用。 相似文献
128.
本文应用红外测温系统对高速铣削过程中切削温度的动态变化进行在线监测.给出了铝合金高速铣削过程中不同磨损程度和不同材料的刀具加工时对应的切削温度以及切削温度随切削速度的变化规律,其结论有助于指导铝合金高速铣削加工、优化高速切削工艺. 相似文献
129.
超临界压力下航空煤油RP-3焓值的测量及换热研究 总被引:5,自引:9,他引:5
基于能量守恒原理提出了一种超临界压力下中国3号喷气燃料RP-3焓值的测量方法,同时对不同超临界压力下RP-3在323~843 K内的焓值进行了测量.结果表明当燃油温度低于其临界温度时,不同超临界压力下燃油的焓值几乎是一样的,当温度高于临界温度后,不同压力下RP-3焓值之间的差异随着压力的升高而缩小.另外,根据焓值曲线计算出的燃油温度及吸热量与先前已做的其他流动与换热实验中的测量数据进行了对比,结果表明该焓值是准确可靠的,满足未来航空发动机内空油换热器的设计要求.最后,研究了热流密度对超临界煤油换热的影响,结果显示当燃油对比温度小于1.179(760 K)时,Nu数随着热流密度的增加而增加. 相似文献
130.
一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法 总被引:3,自引:0,他引:3
高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10~+55℃温度范围、-150~+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20~+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。 相似文献