考虑外圈局部缺陷的滚动轴承非线性动力特性

 建立了考虑滚动轴承外圈局部缺陷、非线性轴承力和径向游隙等非线性因素的滚动轴承系统动力学微分方程,并用Runge-Kutta-Felhberg算法对其求解。利用分岔图、Poincaré映射图、频谱图以及均方值、峰值因子、峭度等时域参数,分析了滚动轴承的响应、分岔和混沌等非线性动力特性。结果表明：考虑外圈局部缺陷的滚动轴承系统存在多种周期、拟周期和混沌响应;滚动轴承系统进入混沌的主要途径是倍周期分叉;峰值因子比率在中、低速,峭度比率在低速时可以很好地识别外圈局部缺陷。均方值比率除了在与轴承动力特性有关的个别转速外,可以在较大的转速范围识别外圈局部缺陷。     

一种基于正弦图的工业CT系统转台旋转中心自动确定方法

构建一个工业CT成像系统,转台旋转中心的确定是非常关键的步骤,其定位误差会引起CT图像上的伪影。本文在详细分析了现存旋转中心确定方法不足的基础上,提出了一种新方法,该方法利用隐含在正弦图中的对称投影信息,并根据经过旋转中心的射线束在两个对称投影视角下透过的物体路径相同这一规律来定位旋转中心。相对现有算法,该方法适用于射线源与旋转中心的连线不严格垂直于探测器的情形,无需使用模体,亦无需知晓任何几何参数,实时且基本不受随机噪声影响。实验数据验证了该方法的有效性。     

镍基单晶合金蠕变研究:试验、机理及材料模型

在镍基单晶合金高温蠕变建模研究工作的第一部分,通过对DD6镍基单晶合金不同中断时间的高温蠕变试验及透射电镜(TEM)观察,结合单晶合金蠕变机理的研究成果阐明了单晶高温蠕变的机理,并从Orowan方程出发,在晶体塑性理论框架下建立描述晶体滑移系上位错演化规律的方程,发展了以位错密度变化表征镍基单晶高温蠕变的材料模型.该模型考虑了较宽温度与载荷范围内单晶的主要蠕变机理,可较好地建模750～1100℃范围内镍基单晶的各向异性蠕变行为.      

基于遗传算法的液体火箭发动机参数优化

建立了液体火箭发动机系统设计的仿真模型和多目标优化模型,采用组合优化策略和遗传算法,针对全流量补燃循环发动机,进行了不同设计变量和目标函数下发动机性能参数的优化,求得全局最优解.计算结果表明,遗传算法是解决该类问题的有效方法,可为其它类似发动机的优化提供一定的指导作用.      

基于多模型预测的再入飞行器制导方法

在具有控制和轨迹约束的再入制导中,提出了一种新的基于多模型预测再入飞行器纵向制导方法。首先对再入飞行器的纵向运动方程沿着标准轨道线性化,基于分段仿射约束系统建模理论逼近原非线性系统,并采用线性矩阵不等式(LMIs)优化技术离线将保证闭环系统稳定的终端二次代价项求出;然后,在每个制导周期内,基于多模型预测在线求解构造好的有限时域优化目标,从而获得控制量的增量,并把第一个控制增量分量与标准轨道的控制量叠加后形成全量控制,用于实际再入轨道的制导,而在下一个制导周期基于新的状态参数重复上面的优化过程。数字仿真结果证实了所提方法的有效性。     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

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.      

科氏质量流量计非线性振动特性研究(英文)

科氏质量流量计(Coriolis mass flowmeter,CMF)当测量管振动幅度较小时,一般被认为是线性系统,但CMF输出信号频谱中具有倍频成分。结合CMF传感器的数学模型,在适当简化测量管边界条件的情况下,建立了考虑非线性因素和外部激励的直管型CMF测量管运动方程,并运用Galerkin方法对运动方程进行离散处理,由离散后的结果可以看出,系统含有多组非线性影响因素成分。针对测量管的闭环谐振和标准正弦信号受迫振动,分别采用激光测振仪对其振动状态进行测量,测量结果均含有非线性因素成分,证实了非线性分析的准确性;针对测量管的不同振动幅度进行了测量精度实验,验证了测量管振动幅度越大非线性影响越严重。理论分析结果和实验结果对CMF性能的进一步提高具有指导意义。     

无轴承开关磁阻电机平均悬浮力控制策略

 无轴承开关磁阻电机是一个复杂的非线性系统,因此其控制策略的研究非常重要。高速时由于反电势的增加,使悬浮绕组开通时刻电流难以跟踪,导致瞬时悬浮力难以控制,因此有必要研究基于平均悬浮力和平均转矩的无轴承开关磁阻电机控制策略。根据无轴承开关磁阻电机的悬浮原理和数学模型,设计平均悬浮力和平均转矩的控制策略。主绕组电流和悬浮绕组电流均采用方波控制。推导了平均悬浮力与绕组电流之间的关系,以及主绕组电流和悬浮绕组电流的计算公式。给出了超前角和绕组电流的计算流程。针对12/8结构的无轴承开关磁阻电机,设计了以数字信号处理器TMS320C2812为核心的控制系统。通过实验给出了绕组电流波形和转子位移波形。实验结果显示了电机的稳定悬浮,验证了此控制策略的可行性。     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

基于优化智能网络的发动机推力指令模型

针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17％和单一极端学习机最大14.5％的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性.