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91.
涡轮冷却器动态特性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
应文江 《南京航空航天大学学报》1994,26(2):230-236
从飞机空调的温度控制系统设计的需要出发,首先用理论推导的方法求得涡轮冷却器的动态数学模型的结构形式,然后提出不用理论推导的方法求得涡轮冷却器动态数学模型的模型参数,而用辨识实验的方法求得涡轮冷却器的动态数学模型的模型参数。还推导了辨识的计算公式,论述了辨识实验的方法、步骤和结果。最后提出了涡轮冷却器动态特性的计算方法,并且以欧拉法为例论述了涡轮冷却器动态特性计算的具体公式和步骤。 相似文献
92.
智能桨叶振动自适应控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以德国宇航研究院的智能桨叶为原型,研究了智能桨叶振动控制的实时仿真。以两台高速信号处理器(DSP)为核心,辅以其他器件,构造智能桨叶振动控制实时仿真系统。其中一台DSP用于智能桨叶动态特性的实时在线模拟,另一台用于实时控制。所提出的采用MX滤波器模拟智能桨叶的动态特性和反馈与自适应前馈组合控制方法均由专用汇编程序实现。在此系统上实现了对智能桨叶在4Ω、8Ω(Ω为旋翼转速)谐和激励下桨叶振动的控制, 相似文献
93.
在解决线性参变(LPV)模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识(DCMI)算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。 相似文献
94.
针对多线圈均匀磁场优化设计中的高阶求导及优化结果可信度评估问题,提出一种基于智能优化算法和有限元法相结合的多线圈均匀磁场优化设计方法。首先,确定待优化参数,并以磁场偏差率作为目标函数;然后,采用智能优化算法对目标函数进行寻优;最后,基于优化得到的结构参数,建立相应的有限元仿真模型,检验优化结果的可信度。以2组亥姆霍兹线圈的结构参数优化为例,仿真结果表明,本文方法求得的最优参数优于传统的求导方法寻优得到的参数,且经过有限元法检验后,该优化结果的可信度得到了确认。 相似文献
95.
具有减振降噪功能的压电智能结构是智能材料与结构的一个重要分支。在航空航天领域存在一些典型结构,如飞机机舱、空间站、卫星太阳能帆板和通讯天线以及直升机旋翼等,其振动与辐射噪声造成很多不利影响。为了研究这些结构的振动与噪声控制方法,制作了几个实验模型如大型薄壁复合材料圆桶、柔性梁、钢架及旋翼系统模型,通过压电传感器、驱动器布置数量和位置的优化,采用不同的控制算法,在基于个人计算机的测控平台上进行了振动控制实验,取得了明显的减振降噪效果。 相似文献
96.
97.
非线性系统的动态神经网络自适应辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用e修正权重算法,它是BP算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性 相似文献
98.
基于行动理论的智能体模型 总被引:1,自引:0,他引:1
结合BDI模型和情境演算的优点构造了一个agent模型。在agent模型中,agent的心智状态由状态信念集、效应规则集、可行规则集、策略规则集和意向集组成。如果agent的心智状态是信息完全的且在流中添加情境变元,则它将成为Reiter提出的基于情境演算的行动理论,所以此agent模型既能表示agent的心智状态又能进行行动推理和规划,最后,文中提出了具有完全信息的agent实现目标的一种运行方式 相似文献
99.
加速度传感器具有频带宽、结构简单、重量轻等优点而获得了广泛使用,因此研究基于加速度测量的结构控制系统具有较大的实用价值。文中的只能获得加速度时,采用模态滤波器技术实现从物理加速度响应解耦得到单模态加速度的响应。然后改变Luenberger观测器的结构形式,从模态加速度响应观测得到模态们移和模态速度响应。基于模态滤波器和最优控制理论,采用独立模态空间控制策略,实现了具有密集模态的三维柔性智能桁架结构 相似文献
100.
碳敷层光纤在碳纤维复合材料智能结构中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在碳纤维复合材料结构的固化过程中,埋入其中的光纤将承受恶劣的环境,这将使光纤的光学性能发生变化,从而影响碳纤维智能复合材料结构中光纤传感系统的性能。文中对多种光纤进行了试验研究,在碳纤维复合材料固化过程中,发现普通敷层光纤的性能发生变化,而央敷层光纤的性能不会发生变化,并对这些现象的原因进行了初步讨论,从而为在碳纤维复合材料智能结构中光纤的选择提供了一定的依据。 相似文献