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951.
航空发动机的智能神经网络自适应控制研究 总被引:2,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
952.
在分析差动变压器式位移传感器整个设计流程的基础上,提出开发位移传感器专家设计系统。按照实际流程,将专家设计系统分为参数设计、分析仿真、三维建模三个部分,并简要介绍了整个系统的结构、功能及实现。 相似文献
953.
基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化 总被引:5,自引:0,他引:5
轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。 相似文献
954.
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959.
一种高效的基于可靠性的多学科设计优化方法(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
Fan Hui* Li Weiji School of Aeronautics Northwestern Polytechnical University Xi’an China 《中国航空学报》2008,21(4):335-340
Design for modem engineering system is becoming multidisciplinary and incorporates practical uncertainties; therefore, it is necessary to synthesize reliability analysis and the multidisciplinary design optimization (MDO) techniques for the design of complex engineering system. An advanced first order second moment method-based concurrent subspace optimization approach is proposed based on the comparison and analysis of the existing multidisciplinary optimization techniques and the reliability analysis methods. It is seen through a canard configuration optimization for a three-surface transport that the proposed method is computationally efficient and practical with the least modification to the current deterministic optimization process. 相似文献
960.
《中国航空学报》2021,34(5):27-38
Studies show that different geometries of a Variable Cycle Engine (VCE) can be adjusted during the transient stage of the engine operation to improve the engine performance. However, this improvement increases the complexity of the acceleration and deceleration control schedule. In order to resolve this problem, the Transient-state Reverse Method (TRM) is established in the present study based on the Steady-state Reverse Method (SRM) and the Virtual Power Extraction Method (VPEM). The state factors in the component-based engine performance models are replaced by variable geometry parameters to establish the TRM for a double bypass VCE. Obtained results are compared with the conventional component-based model from different aspects, including the accuracy and the convergence rate. The TRM is then employed to optimize the control schedule of a VCE. Obtained results show that the accuracy and the convergence rate of the proposed method are consistent with that of the conventional model. On the other hand, it is found that the new-model-optimized control schedules reduce the acceleration and deceleration time by 45% and 54%, respectively. Meanwhile, the surge margin of compressors, fuel–air ratio and the turbine inlet temperature maintained are within the acceptable criteria. It is concluded that the proposed TRM is a powerful method to design the acceleration and deceleration control schedule of the VCE. 相似文献