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331.
基于粒子群算法的翼型优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
采用粒子群算法(PSO)对层流翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计。翼型的设计达到了设计要求,优化设计后的翼型气动特性也有显著地改善,这表明了粒子群算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,粒子采用递减惯性权重,以加强粒子初期的全局搜索能力与后期的局部搜索能力。翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于二维欧拉方程的流场数值解来提供。 相似文献
332.
用于识别两颗故障卫星的RAIM算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种可以识别两颗故障卫星的接收机自主完好性监测算法.将最优奇偶矢量法应用于两颗故障卫星识别,指出由于故障偏差可能会抵消而使得正确识别率较低.对最优奇偶矢量法进行了改进,利用对单颗卫星故障敏感的最优奇偶矢量对所有可能的两颗故障卫星组合分别构造两个新的奇偶矢量,用于两颗故障卫星的检测和识别.计算机仿真结果显示,改进后的算法与直接利用最优奇偶矢量法相比,可以显著提高两颗故障卫星正确识别率,识别率可超过90%.同时,改进算法的奇偶矢量构造方法简单,计算量将减少90%以上,更有利于工程实现. 相似文献
333.
利用不同时刻系统测量噪声具有独立同分布的特点,对脉冲响应进行相关处理,可以提高信噪比。为解决传统的基于脉冲响应的模态辨识算法的辨识精度问题,用某点脉冲响应同参考点响应之间的相关函数代替该点的脉冲响应以形成基于脉冲响应相关函数的模态辨识算法,并从理论上证明脉冲响应相关函数算法的辨识精度优于传统的脉冲响应算法。通过对一个四自由度系统模态频率和阻尼比的仿真辨识,验证了脉冲响应相关函数辨识算法的有效性。 相似文献
334.
航空发动机神经网络自适应控制研究 总被引:6,自引:6,他引:0
本文研究神经网络自适应控制方法及其在航空发动机控制中应用。结合某型航空涡喷发动机,首先研究采用神经网络进行非线性动态系统辨识,包括神经网络模型辨识的格式、输入信号形式等问题。然后,提出了一种神经网络自适应控制方法,阐明了该方法基本结构、原理。最后,在选定的设计点处进行发动机控制系统设计,当偏离设计点时,利用神经网络很强的学习、适应能力,通过在线修正神经网络参数,使控制系统仍保持良好性能。 相似文献
335.
336.
聚合物基纳米复合材料的理论研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了国内外关于聚合物基纳米复合材料的理论研究,包括聚合物/层状结构硅酸盐PLS(Polymer-Layer Silicate)纳米复合材料的热力学、动力学和微观力学,以及聚合物/颗粒状无机纳米复合材料的纳米微粒分散原理、纳米粒子尺寸与复合材料性能之间的关系等. 相似文献
337.
基于L-M网络的涡扇发动机动态过程辨识 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了多层前馈网络的Levenberg-Marquardt (LM)算法,对涡扇发动机动态过程的数学模型进行了分析和简化,运用多层前馈网络L-M算法对涡扇发动机进行加力推力变换时的非线性MIMO动态过程的数学模型进行了辨识,辨识所用样本数据和测试数据均为试飞实测数据.辨识结果表明,这种方法收敛快精度高,非常适合于涡扇发动机非线性动态过程的建模. 相似文献
338.
振动结构的多输入/多输出实时辨识控制与试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
发展了一种多输入/多输出、具有实时辨识和控制能力的自适应控制方法和控制系统,并将其应用于某自由-自由结构的振动控制。采用最小均方算法统一处理系统的实时辨识与控制问题,在没有任何受控结构特征信息的情况下,实现了对结构振动的自适应控制。控制系统由TMS320C30数字信号处理器和多通道数据采集卡构成,辨识与控制方法由TMS320C30数字信号处理器实现。对周期激励,在激励信号恒频率/恒振幅、变频率、变振幅时,受控结构的振动显著减小,各传感器测得加速度的平方和为无控时的1%或更小。 相似文献
339.
The axial and tangential velocities of gas and particle phases and particle concentration for turbulent swirling and recirculating gas-particle (simulating gas-droplet) flows in a cold model of a dual-inlet sudden-expansion combustor with partially tangential central tubes, proposed by the present authors, were measured by using a 2-D LDV system and a laser optic fiber system combined with a sampling probe. The results show that there are both gas and particle strongly reverse flows and swirling flows in the head part of the combustor. The velocity slip between gas and particle phases is remarkable. The particle concentration is higher near the wall and lower near the axis. There are two peaks in the concentration profiles near the inlet tubes. The above-obtained flow characteristics are favorable to ignition, flame stabilization and combustion. The results can also be used to validate the numerical modeling. 相似文献
340.