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61.
采用了直接过滤的Navier-Stokes(N-S)方程组对高速可压缩湍流进行研究。针对高超声速湍流的非线性流动特性,对N-S方程直接过滤推导了大尺度湍流流场的控制方程,更精确地反映高速湍流的可压缩性,建立了可压缩湍流的大涡模拟TDM模型。使用传统的Smagorinsky模型的非线性推广,采用基于非Favre过滤的超声速可压缩湍流的大涡模拟模型,应用Caylay-Hamilton定理,建立可压缩湍流大涡模拟的非线性亚格子模型,并发展为动力学模式,模型中的两个常数通过当地流场动态的确定,消除了可调经验常数的影响。针对构造的高超声速湍流大涡模型开发相应的高效并行算法。 相似文献
62.
研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。 相似文献
63.
基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在标准径向基函数(RBF)神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。 相似文献
64.
研究叶尖气隙和滚动轴承共同作用下轴流压缩机的非线性动力特性及稳定性。采用有限元法和非线性滚动轴承模型,建立压缩机转子系统动力学模型,其中转子旋转时非均匀分布叶尖气隙引起的气动失稳力(即Alford力)根据已有实验数据和计算模型求得。通过计算分析发现叶尖气隙和滚动轴承分别激起系统的反进动和正进动共振频率,其共同作用造成压缩机转子系统的失稳,很好地解释了已有实验中出现的失稳现象。表明滚动轴承反力和Alford力的共同作用对压缩机转子系统的动力性能和稳定性有显著影响。 相似文献
65.
机载红外搜索跟踪系统只能测量目标的方位、俯仰角度信息,而无法直接获取目标的距离信息。因此需通过载机平台的机动运动,提高系统可观测性,从而对目标距离进行解算,为火控系统提供完整的目标运动参数,实现对目标的被动攻击。通过建立红外搜索跟踪系统(IRST)单机运动测距的数学模型,针对伪测距的非线性滤波的有偏特点进行了去偏处理,获得无偏的单机运动测距模型,并通过数字仿真进行算法模型的仿真验证,验证了算法的有效性。 相似文献
66.
飞行控制系统设计是飞机设计的一项重要内容,它的先进性很大程度上决定了飞机的先进性。首先,概述了飞行控制系统及控制律的设计过程;然后,对国外先进飞机控制律设计现状进行评述。飞行控制律的设计存在两类主要的方法:经典设计方法和多种先进控制方法。着重论述了目前国内外在飞行控制系统设计中重点研究和发展的几种方法,包括最优控制、动态逆控制、鲁棒控制和智能控制等的基本原理、应用现状和工程实现问题,并指出多种方法综合控制是控制律设计的发展方向。 相似文献
67.
68.
在常态Lipschitz非线性的基础上,考虑状态参数不确定性。针对这类Lipschitz非线性系统的反馈控制问题,运用Lyapunov方法给出了该系统渐近稳定的充分条件,并提出了应用线性矩阵不等式(LMI)来求解优化反馈增益矩阵,通过定理和Matlab仿真实例得出设计的观测器有效,具有良好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
69.
基于滑模变结构控制,提出一种MIMO(multiple input multiple output)的飞行重构控制系统的频域设计方法.将滑模变结构控制与飞行重构控制相结合,解决了飞行重构控制技术中故障检测和系统参数辨识的问题.引入渐近观测器和hedge模型增加重构控制系统对衍生未建模动态的鲁棒性;引入作动器模型、输出饱和限制和驾驶员模型,使变结构重构控制系统设计方法变得更为有效和实用;以某型飞机的横航向飞行控制系统为例,进行设计模拟.结果表明:在飞机气动参数大幅突变和操纵面严重受损的情况下,飞机仍能保持良好的性能. 相似文献
70.
基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制 总被引:2,自引:0,他引:2
基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。 相似文献