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581.
582.
基于小波神经网络的航空发动机建模研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出将多个多输入单输出小波神经网络(WNN)组合构造多输入多输出(MIMO)的WNN来逼近MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法,并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间。采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训练,建立了全包线适用的动态小波神经网络航空发动机模型,用交叉验证的方法检验表明在全包线内有较高的精度及泛化能力。与反传算法神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)建立的动态模型在精度及泛化能力等方面做比较,结果表明WNN建立的模型训练精度高而且泛化能力强。 相似文献
583.
提出了一种用于柔性机器人操作臂控制的模糊自适应控制策略。由于柔性臂的结构特点,在进行其操作臂的控制研究时,必须考虑系统的振动特性才能达到末端的高精度控制。本将拉格朗日法和假设模态法相结合,建立了单自由度柔性臂系统的动力学方程,提出了一种模糊自适应控制策略。在柔性操作臂末端带有不同载荷的情况下,分两种类型进行了控制仿真实验:定位控制和轨迹跟踪控制。仿真结果与传统的PD控制仿真实验结果相比较,表明模糊自适应控制器在轨迹跟踪和系统的振动抑制方面反映出更好的稳定性和鲁棒性,适用于柔性机械臂系统的动力学控制。 相似文献
584.
585.
研究了RBF网络行为的过拟合现象,提出了基于R2+准则与Jackknife校验的改进算法。以润扬大桥南汊悬索桥为背景,在对其吊索损伤分析的基础上,构建了RBF损伤定位网络。研究表明,本文提出的改进RBF网络可以较好地对吊索进行损伤定位。 相似文献
586.
基于Kriging模型的结构耐撞性优化 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于Kriging模型的耐撞性优化方法。首先就Kriging模型的构造方法及其精度评估问题进行了讨论;然后,以薄壁管为研究对象,采用瞬态非线性有限元分析程序作为计算核心,以薄壁圆管的直径和壁厚为优化变量,以最大撞击载荷为目标函数,薄壁管的最大压缩量等作为约束函数,构造了基于Kriging模型的全局近似函数来逼近真实的优化目标函数与约束函数;随后,提出了提高全局近似函数精度的Kriging模型更新方法,改进了优化设计分析流程;最后,在所构造的全局近似函数的基础上,采用遗传算法进行优化分析。算例分析结果表明,该方法构造的最大撞击载荷与最大压缩量的全局近似函数在最优解处与真实解非常吻合,说明了Kriging模型的有效性。 相似文献
587.
使用低雷诺数 k-ε模型、标准 k-ε模型和改进的 k-ε模型计算了半封闭圆形冲击射流的紊流流场 ,并将结果作了对比。其中 ,改进的 k-ε模型在其模化过程中重新考虑了 ε方程中的脉动压力扩散项。结果表明 :低雷诺数 k-ε模型、标准 k-ε模型的计算结果很差 ,而改进的 k-ε模型的结果却要好得多 ,特别是对紊动能的改进尤其明显。因此可以认为 :标准 k-ε模型的计算结果很差是由于它在模化中没有考虑脉动压力扩散项 ,而并不是文献中所认为的是由于在近壁区使用了壁面函数法。 相似文献
588.
589.
根据神经网络与PID算法相结合的思想, 针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题, 提出基于径向基函数神经网络(RBF)辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制, 并给出控制系统的控制结构及原理.仿真结果表明, 该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好, 能够有效地减小各回路之间的耦合影响, 并保证控制系统具有良好的稳态和动态性能, 适合航空发动机控制. 相似文献
590.