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41.
大型空间抛物柱面星载天线具有口径大、约束弱、刚度低、质量小等特点,其机构的空间稳定性直接决定天线的使用寿命和信息传输的可靠性。为准确获得大型空间星载天线在轨稳定性能参数,依据星载天线的高精度和长寿命的设计需求,提出一种新型抛物柱面星载天线结构形式,利用有限元仿真对该新型星载天线作模态分析,并分析相关参数。结果表明:采用Al7075材料的新型抛物柱面星载天线基频满足设计要求。同时,增加上下支杆和上下斜撑杆的截面尺寸可有效提高天线结构的固有频率。该研究为我国大型抛物柱面星载天线设计提供了理论支撑和技术参考。 相似文献
42.
超级电容储能系统(SCESS)主要通过对双向DC/DC变换器进行控制来快速平抑直流母线电压的波动。为了抑制控制过程中所产生的一些分岔和混沌现象,提出了一种应用于SCESS的混沌控制方法。分析了该方法的控制原理,并根据非线性动力学理论建立了双向DC/DC变换器的离散迭代模型;然后设计了一种能够自动调节补偿斜率的混沌控制信号;最后对该信号作用下的异步切换函数和同步切换映射式进行了数值求解,从而绘出系统分叉图。通过仿真和试验证明,该方法能够有效抑制SCESS的分岔和混沌现象,提高了系统的稳定工作范围和动态响应速度。 相似文献
43.
考虑外圈局部缺陷的滚动轴承非线性动力特性 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了考虑滚动轴承外圈局部缺陷、非线性轴承力和径向游隙等非线性因素的滚动轴承系统动力学微分方程,并用Runge-Kutta-Felhberg算法对其求解。利用分岔图、Poincaré映射图、频谱图以及均方值、峰值因子、峭度等时域参数,分析了滚动轴承的响应、分岔和混沌等非线性动力特性。结果表明:考虑外圈局部缺陷的滚动轴承系统存在多种周期、拟周期和混沌响应;滚动轴承系统进入混沌的主要途径是倍周期分叉;峰值因子比率在中、低速,峭度比率在低速时可以很好地识别外圈局部缺陷。均方值比率除了在与轴承动力特性有关的个别转速外,可以在较大的转速范围识别外圈局部缺陷。 相似文献
44.
设计了一种基于三角原理的精密柔性定位机构,机构由压电叠堆作为驱动元件,经由柔顺机构输出缩小的位移.进行了理论计算和有限元分析并在样机上进行了静态特性的实验,结果表明该柔顺机构可以实现预期的运动. 相似文献
45.
46.
随机响应面法在结构随机响应计算中的应用 总被引:2,自引:3,他引:2
传统的响应面方法以一般多项式逼近结构的随机响应,但这种方式并不能保证收敛性.以随机多项式为基础的随机响应面方法,可以弥补这一不足.两个数值例子和一个发动机轮盘实例来验证这一方法的有效性.结果表明:随着随机多项式次数的增加,随机响应面所得到的响应概率密度曲线愈加趋近于由蒙特卡罗方法所得到的概率密度曲线. 相似文献
47.
飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析(Fast ICA)盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数(LE)方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。 相似文献
48.
为了实现星载光学设备的精密跟瞄,以自行研制的宏/微双重驱动复合作动器为主动元件,设计了合理的平台构型,选择并装配了铰链等关键部件,组装完成了具有振动主动控制和大幅跟瞄能力的Hexapod平台原理样机。利用牛顿-欧拉法建立了Hexapod平台线性动力学模型。采用改进的自适应振动消减器(ADC)方法进行了平台主动隔振的控制仿真与实验研究。由仿真结果可知,当Hexapod平台底部受到方向不同的双频正弦微振动干扰时,控制可以隔离干扰向平台上平面的传播;在实验中,平台上平面处于水平位置及转动一定角度时,底部微扰动引起的各杆振幅均下降了90%左右。结果表明了所研制的Hexapod平台用于主动隔振的可行性、建模的有效性以及改进的ADC方法的合理性。 相似文献
49.
变循环发动机总体结构和模式转换机构研究 总被引:9,自引:0,他引:9
根据1种涡扇发动机的总体结构设计方案,围绕变循环特征的适应性进行了改进设计,给出了变循环发动机的总体结构初步方案,设计了模式转换原理及其结构实现方案;以其可调面积涵道引射器的设计为例,进行了模式转换机构运动仿真及其关键件的有限元分析,从机构运动和强度分析方面确定了该方案的可行性. 相似文献
50.
研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。 相似文献