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541.
基于QPSO-ELM的某型涡轴发动机起动过程模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机(QPSO-ELM)的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发动机起动试验数据,采用QPSO-ELM算法对该起动模型进行辨识,试验结果表明:燃气发生器转子转速、发动机输出轴转速和燃气涡轮后温度的辨识结果都良好地逼近了实测数据,最大相对误差的均值分别为1.358%、1.628%和2.195%,满足实际应用的精度需求,并且QPSO-ELM的辨识精度优于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络。 相似文献
542.
543.
针对变循环发动机压缩系统多模式和多工况的工作特点,开展了核心机驱动风扇级(CDFS)多状态和多目标兼顾设计,CDFS、前涵道引射器和高压压气机气动一体化设计,大攻角范围、低损失可调导叶和静子设计。针对压缩系统的气动设计难点,在设计点选取、叶片造型、流场设计、调节规律设计方面提出了解决措施和优化方向。数值模拟与试验结果表明:实现了压缩系统在多模式下的性能兼顾,达到了预期的流量调节范围和涵道比调节范围,满足了设计指标要求。 相似文献
544.
机器学习在湍流模型构建中的应用进展 总被引:1,自引:0,他引:1
借助于高性能计算机和数据共享平台的发展,研究者可以获取大量的高分辨率湍流计算数据。近年来,随着深度神经网络等人工智能技术的发展,数据驱动的机器学习方法也开始应用于湍流模型中不确定度的量化以及模型的改进和构建中。湍流大数据与人工智能相结合是湍流研究的一个新领域。研究者在取得一定成果的同时也面临着诸多困难和挑战,例如模型的泛化能力和鲁棒性等。模型构建过程包含了数据处理、特征选择以及模型框架的选取与优化等诸多方面,这些方面在不同程度上影响模型的性能。本文从机器学习在湍流建模过程中的实现方法和模型的不同作用两方面分析总结了目前主要的研究工作进展,并对这类问题面临的挑战和未来的研究展望进行了阐述。 相似文献
545.
欠驱动指爪机构具有抓取不同目标物的自适应性,可满足操作任务的多样化需求。其欠驱动特性使得被动弹性元件的参数对抓取性能的稳定性和自适应能力有很大影响。若弹簧刚度选择过小,欠驱动指爪的稳定性会降低;若弹簧刚度选择过大,指爪的自适应能力会下降。因此,本文基于抓取状态平面法,对欠驱动指爪的被动弹性元件参数进行优化设计。首先,在欠驱动指爪静力学分析的基础上,建立弹簧刚度与驱动力的平衡方程。然后,通过对不同抓取模式拓扑转换的定量分析,获得欠驱动指爪与目标物之间不同的接触状态;同时为了保证稳定抓取,考虑了不同抓取模式下指爪弹性元件刚度与驱动力矩的参数匹配关系。在此基础上,基于抓取状态平面法建立被动弹性元件刚度与机构稳定区域关系的解析表达,并基于稳定区域面积最大化的思想,进行弹簧刚度的最优设计。最后,基于不同的抓取状态模型对弹簧刚度进行了优化设计,为后续欠驱动指爪机构设计和控制应用奠定理论和技术基础。 相似文献
546.
547.
提出了一种固液相变冲压发动机概念,即在常温下存放时燃料为固体状态,工作时通过微波驱动相变为液体,该发动机改善了液体冲压发动机的某些缺点。文中阐述了固液相变发动机原理,建立了固液相变燃料概念,提出了该类发动机评价体系指标,同时对该类发动机设计技术、相变驱动技术、相变燃料特性以及可能的应用领域进行了阐述和分析,对采用双下侧进气道的原理样机进行了地面模拟条件试验。以直链烷烃为主的相变燃料存放安全、成本低、不怕玻璃化,适合极低温环境存放和使用。 相似文献
548.
太阳电池阵驱动机构的通用化、系列化和组合化设计 总被引:1,自引:1,他引:1
简要介绍了北京控制工程研究所太阳电池阵驱动机构"三化"产品的主要设计原则,划分系列产品的方法.通过三化工作已初步形成了3个系列的产品.最后介绍了3个系列产品的基本性能指标以及太阳电池阵驱动机构的近期工作. 相似文献
549.
550.
过驱动并联机器人驱动力矩的特解构造法 总被引:2,自引:1,他引:2
以一种平面三自由度过驱动并联机构为研究对象,分析其运动学方程,并采用虚功原理和等效力方法推导了该机构的动力学模型.讨论过驱动机构的容错性,给出了故障前后驱动关节力矩突变的定义.分析过驱动机构逆动力学方程解的不确定性,从提高机构的可靠性以及容错性角度出发,提出一种新的过驱动机构驱动力矩分配思路,以驱动器集可靠度作为系数乘子,采用故障后力矩分配的确定解构造过驱动机构输入力矩的不确定解.将这种方法与传统的力矩分配方法所得到的各关节力矩突变之和进行比较,数据计算结果表明该方法具有更好的容错性能. 相似文献