Bernoulli-Euler梁振动的人工神经元网络控制方法

分析了Bernoulli-Euler梁的振动特性,从控制系统的角度得出梁振动控制系统的传递函数,并采用人工神经元网络的方法对其进行控制,辨识器及控制器均采用非线性神经元网络, 最后用matlab对振动控制系统进行仿真。     

C/C复合材料切削表面粗糙度的测量评定与影响因素研究

通过对航空航天领域广泛应用的典型复合材料的切削表面进行三维表面粗糙度测量实验,研究了C/C复合材料切削表面粗糙度的三维评定参数与二维评定参数之间的差别,并基于三维评定参数对影响C/C复合材料切削表面粗糙度的因素进行了研究。     

基于人工蜂群算法与NURBS的吸附式叶型优化设计

为提高轴流压气机吸附式叶型优化设计的质量,设计了一套基于人工蜂群(ABC)算法和非均匀有理B样条(NURBS)的自动优化设计系统.对人工蜂群算法的运行机制进行了深入分析,并与目前广泛使用的遗传算法(GA)进行了对比.对比发现人工蜂群算法可以更好地逼近全局最优值且收敛效率提高50%.使用NURBS对叶型进行参数化,并研究了参数化过程中的畸变问题.将抽吸参数与叶栅参数同时作为优化变量,使用该系统对一吸附式叶栅进行了优化.结果显示:抽吸槽设置在58.44%轴向弦长位置处流动损失下降明显,与优化前未抽吸叶型相比流动损失降低64.8%,气流分离得到有效抑制.     

用转捩模型预测转捩及确定最佳粗糙带高度

采用SST k-ω二方程湍流模型,附加γ-Reθ转捩模型对不同迎角下的NACA0012翼型绕流进行了转捩预测,计算预测的转捩位置与实验结果符合较好,说明γ-Reθ转捩模型对转捩位置具有较好的预测能力。进一步用模型对带有粗糙带的翼型进行转捩预测,获得了不同雷诺数下刚好激发转捩又不引起过大局部压力扰动和附加阻力的最低粗糙带高度,对固定转捩风洞实验有指导意义。     

GH4169高速铣削参数对表面粗糙度影响研究

采用正交试验法,使用整体硬质合金刀具进行GH4169高温合金的高速铣削试验,分析了各切削参数对表面粗糙度的影响规律,建立了表面粗糙度的预测模型,运用方差分析法,检验了模型的显著性。结果表明:每齿进给量对表面粗糙度的影响最大,其次是铣削深度,铣削速度的影响最小。较高的切削速度和较低的进给速度的交互作用对提高表面质量是有利的。     

基于改进人工势场法的多机改航路径规划

恶劣天气是航空运输中造成航班延误的主要因素,实施改航策略是减少延误的一种有效方法,多航空器路径规划是改航策略的关键环节.针对恶劣天气造成大量航班延误情况,提出了采用人工势场法进行多机改航路径规划.根据航空器所受引力和斥力建立了传统人工势场模型,为解决在改航期间航空器受力出现局部最小值的问题,在航空器之间、航空器与恶劣天气之间引入不同的旋转控制力.仿真结果表明,改进的人工势场法规划的路径更短、更平滑,没有大角度转弯和反复振荡的情况,且计算效率提高了33％.     

采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法开发高载荷透平动叶片

为了提高透平的内效率及降低制造成本，采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法，开发了一种高载荷动叶片。该叶片是以5个截面的重心沿径向积叠而成。每个截面的内背弧是以基于叶型中弧线的Bezier曲线来构造。三维流动分析表明，新叶片提高效率0．5％。通过减少叶片数约15％，新开发的高载荷动叶片不仅有效地提高了透平的内效率，同时降低了透平重量和制造成本。     

核翼比法进行表面粗糙度的标定及测量

介绍了一种表面粗糙度标定及测量的新方法。通过标定一组标准样块的核翼比，可以实现该标定范围内待检样块的粗糙度测量，该方法稳定可靠，试验装置简单，数据处理方便，为表面粗糙度的非接触测量提供了较好的方案。     

带人工雨线的斜拉桥拉索模型测压试验研究

斜拉桥拉索风雨激振是当今国际风工程和桥梁工程研究人员非常关注的问题.为了掌握风雨激振时拉索的气动力特性,研究人员对风向角为0°时带人工雨线的拉索模型进行了测力试验.但至今人们尚未测量过风向角不为0°时带人工雨线的拉索模型上的气动力.本文设计、制作了可方便调节拉索模型倾角和风向角的试验装置以及用于测压试验的带人工雨线的拉索模型,并在风洞中进行了细致的试验.试验得到了具有典型倾角的拉索在不同风向角下,拉索模型上的平均风压和脉动风压系数,以及气动力系数.这些结果为建立精细的理论模型提供了基础.     

基于物理模型的拟人智能控制

回顾了自动控制理论与智能控制的过去和现在,讨论了它们存在的问题,提出基于物理模型的拟人智能控制。通过介绍一个成功的实例"平面运动单级倒立摆"的控制来阐明拟人智能控制的机理以及设计控制律的流程。对于复杂的非线性被控对象,只要知道其物理模型,应用拟人智能控制方法可以得到很好的结果。