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The Doubly Salient Electromagnetic Generator(DSEG) is a promising candidate in aircraft generator application due to the simplicity, robustness and reliability. However, the field windings and the armature windings are strongly coupled, which makes the inductance characteristics non-linear and too complex to model. The complex model with low precision also leads to difficulties in modeling and analysis of the entire aircraft Electrical Power System(EPS). A behavior level modeling method based on modified inductance Support Vector Machine(SVM) is proposed. The Finite Element Analysis(FEA) inductance data are modified based on the experiment results to improve the precision. A functional level modeling method based on input–output characteristics SVM is also proposed. The two modeling methods are applied to a 9 kW DSEG prototype. The steady state and transient process precision of the proposed methods are proved by comparing with the experiment results. Meanwhile, the modeling time consumption, the application time consumption and the calculation resource demand are compared. The DSEG behavior and functional modeling methods provide precious results with high efficiency, which accelerates theoretical analysis and expands the application foreground of the DSEG in the aircraft EPS. 相似文献
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变频电机系统能耗分析需要对系统各环节建立准确的损耗计算模型。针对目前有限元模型建模繁琐、计算量大的现状,在考虑了变频电源谐波对铁耗电阻影响的基础上,建立了计及铁耗等效电阻的异步电机数学模型及PWM变频器主电路损耗模型,提出一种基于MATLAB/Simulink的变频电机系统实用模型,实现了变频电机系统各环节损耗准确分析。通过对不同工况下变频器、电机和系统总效率的仿真分析,揭示了传统忽略变频器能耗的损耗分析方法对系统最佳运行点估算存在一定误差。为了验证模型正确性,对一组5.5 kW变频电机系统进行了试验对比,验证了文中模型能够正确有效地模拟变频电机系统运行。研究成果为进一步研究系统能耗最优控制策略提供了重要理论支撑。 相似文献
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面向分析的产品建模技术概述 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前面向制造的产品模型对产品设计后续数值模拟阶段的适应性不足的问题,为提高产品几何模型与分析模型转换效率,分析了产品模型在数值模拟中的表达形式,总结了面向分析的建模所面临的问题,归纳出面向分析的建模需求,通过改进现有的参数化建模方法,提出了面向分析的产品建模技术及其结构框架,最后以涡轮叶片为例,创建能够适应后续数值模拟的涡轮叶片模型,在一定程度上降低了叶片设计分析一体化的难度,同时对其他高质量数字化模型的创建也有一定的参考价值。 相似文献
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目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法. 相似文献
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