磁轴承控制器的设计及仿真研究

介绍了磁轴承系统的组成,对控制器性能的基本要求及控制方案的选择,分析了典型ＰＩＤ控制器存在的两个弊端,提出了磁轴承控制器的四种模型。通过对这四种模型的仿真研究,分析了各模型中比例系数、积分时间常数、微分时间常数及局部反馈系数对系统性能的影响,并给出了各参数较为理想的参考值及阶跃响应曲线,仿真结果对制作模拟控制器及数字控制器有一定的借鉴作用。     

基于行动理论的智能体模型

结合BDI模型和情境演算的优点构造了一个agent模型。在agent模型中,agent的心智状态由状态信念集、效应规则集、可行规则集、策略规则集和意向集组成。如果agent的心智状态是信息完全的且在流中添加情境变元,则它将成为Reiter提出的基于情境演算的行动理论,所以此agent模型既能表示agent的心智状态又能进行行动推理和规划,最后,文中提出了具有完全信息的agent实现目标的一种运行方式     

基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

考虑不确定性因素的多学科设计优化方法

将基于单循环方法的可靠性分析(SLBRA)与多学科可行(MDF)设计优化相结合,提出了一种基于可靠性的多学科设计优化(RBMDO)方法.在优化过程中使用Kriging近似模型以不断提高模型精度,解决了MDF方法反复进行多学科分析、计算量较大的问题.该方法在可靠性分析过程中避免了优化迭代,从而提高了计算效率.以涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求.与双循环方法相比,优化效率明显提高,证明了该方法在工程应用中可行且有效.     

基于贝叶斯网络的发动机燃油系统故障诊断

在构建某型发动机燃油系统故障诊断贝叶斯网络模型的基础上,提出逆向推理的最强依赖路径算法,通过该算法可以对故障可能的原因按概率大小进行排序,进而快速、准确地对故障进行定位,从而大大提高复杂系统故障诊断的效率。     

经典模型降阶方法述评

大系统模型降阶是一个活跃的研究领域,比较成熟的经典降阶方法主要有;Pade逼近法,时间矩法,连分式法,Routh逼近法及混合法等。本文综述了这一领域的现有文献,介绍了每种降阶方法的基本思想、优缺点和适用范围,特别指出了一些新的经典模型降阶方法的进展。文中最后提出了模型降阶方法的可能研究方向。     

黑板框架的知识表达方法

本文介绍了黑板框架知识表达方法的设计思想和技术。黑板框架是由框架、知识源和黑板模型组成,是产生式规则、谓词、框架等多种知识表达功能的组合形式,它将知识表达和知识处理结合成一体,既能表达静态的知识,又能表达动态的知识;既能方便地表达断言性知识,又能自然地表达结构性知识。表达功能强、灵活性大;方便知识调度,加快推理速度,提高推理效率;方便知识获取并有利于机器学习。 黑板框架是一种能表达特定领域复杂知识结构的良好的方法,具有表达充分、推理充分、推理效率和获取效率高的特点。 文中还对目前各种知识表达方法进行了评价,对黑板模型、知识源、黑板框架的概念进行了描述,并对黑板框架给出了严格的BNF定义。 黑板框架的知识表达方法,已在医学专家系统开发工具BFBEST中获得了成功的应用,并取得满意的效果。     

银行印鉴的模糊识别方法

印鉴的计算机自动识别在金融电子化进程中是一个关键问题,也是一项十分难以解决的课题,目前国内外已提出了一些算法,但仍然在存在若干未能解决的问题,本文结合遗传算法,图像分析,模糊识别等方法,提出了一套完整的印鉴识别方法,能适应不同形状,大小的印鉴,配准精度高,特征提取较为全面,有效,分类准确,且能较好的消除背景干扰,基本达到实用要求。     

失重性骨质疏松腰椎力学性能研究

航天员在长期失重环境影响下,会容易造成椎体失重性骨质疏松。为了探究骨质流失对腰椎承载能力的影响,设计了不同骨密度的腰椎力学仿真,通过图像处理建立了腰椎三维模型,利用有限元算法得到腰椎应力分布,对比了不同材料属性腰椎模型应力结果。结果表明:骨质疏松腰椎的应力值较正常腰椎变小,而形变量却明显增大。可以看出,骨质流失时,会导致腰椎骨骼材料性能发生变化,使腰椎形变量增大,并且使腰椎结构承载能力降低。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

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%。