非连续带材缠绕张力控制技术研究

 非连续带材缠绕是布带缠绕的一种,广泛地应用于复合材料成型中,在大拉伸比缠绕时更能突显其优势。针对非连续带材的缠绕,在认真分析复合材料成型工艺过程和可能存在的技术难点的基础上,对影响缠绕制品质量的张力、布带拉伸比、布带自动续接及自动纠偏等因素的控制方法及相互作用机理进行了较为深入的研究,并设计出了切实可行的机械装置和控制方案。经应用验证,该方案既实现了非连续带材缠绕成型过程的自动化,又保证了缠绕制品的质量,解决了非连续带材成型过程的关键控制技术难题。     

网格结构纤维缠绕计算原理

一、引言 纤维缠绕网格结构可做筛孔类制品,如滤管、滤筒等。还可做内网格、外网格加强筋与夹芯壳体,成为当今比较理想的轻型受力薄壁结构形式。 本文给出的典型制品是纤维连续缠绕均匀外网格肋加强圆柱薄壳结构。实验证明,它具有显著的结构稳定性。     

挤压孔边残余应力的测定与计算

 本文提供了一种确定冷挤压孔边残余应力的工程方法。采用无损检测的普通密栅云纹方法,分别测定芯棒挤入和挤出两个状态下的孔边应变值;基于这些实测的应变值,采用追踪加载路线的方法,推算出孔边的残余应力。     

机械手的神经网络自适应滑动模控制器设计

 针对多关节机械手的鲁棒跟随控制器设计问题，提出了一种新的机械手神经网络自适应滑动模控制器设计方法，机械手的动力学非线性假设是完全未知的。在提出的控制结构中，高斯径向基函数神经网络用于在线补偿机械手的动力学非线性，参数学习律由稳定性理论得到。给出了系统稳定性和参数收敛性的证明。最后提出方法的可行性通过仿真得到验证。     

2324铝合金厚板内部残余应力分布特征及其影响

 采用了新改进的宏观应力释放法测定 2 32 4铝合金厚板内部残余应力,比较了 T39和淬火状态厚板残余应力分布特点,分析其成因,探讨了 T39状态特殊残余应力分布的成因及对加工性能的影响。结果表明 :T39状态残余应力分布特点为中心受压,与淬火态相反,且应力水平比淬火态低一个数量级,这导致了切削加工中特别的变形     

钉载孔挤压强化元件疲劳寿命研究

 <正> 钉孔挤压强化能大幅度地提高构件(试件)的疲劳寿命〔1〕。但由于钉孔挤压后的变化，钉载孔疲劳寿命的预测增加了难度，目前尚无成熟的办法。本文提出了一种钉孔挤压强化疲劳寿命计算的实际工程应用办法。首先计算孔挤压后的残余应力场，然后计算挤压孔的疲劳寿命。     

基于细观刚度模型的缠绕复合材料结构有限元分析方法

 缠绕复合材料结构分析是缠绕复合材料力学性能研究及应用的重要基础。发展了一种缠绕复合材料结构分析有限元方法,该方法基于缠绕复合材料细观刚度模型,通过建立细观刚度场与整体结构的映射关系,将缠绕复合材料细观刚度模型引入缠绕复合材料结构有限元分析中。采用各向异性单元,几何模型与网格划分等过程不需要进行复杂的处理,单元材料属性采用细观刚度模型计算,并通过已建立的细观刚度场和整体结构的映射关系输入。建立了缠绕复合材料结构有限元分析的流程,采用MATLAB程序编写了细观刚度场计算程序,采用ANSYS提供的APDL语言开发了几何建模、分网、读入刚度矩阵等相应分析程序,最后进行了算例分析。算例结果表明,缠绕复合材料内部各层应力应变呈周期性分布,应力应变在纤维交叉和波动区域有所变化,纤维波动对局部应力具有放大作用;纤维走向的交替造成内部剪切应力的正负交替;纤维弯曲引起的局部刚度下降造成局部的应变较大。与传统的经典层合板理论或有限元方法相比,在缠绕复合材料有限元分析中,采用基于傅里叶级数的细观刚度模型,可以反映材料内部细观结构对应力应变分布的影响;同时,方法简单,便于程序实现。     

喷丸产生的残余拉应力场及材料的内部疲劳极限

 本文采用大型弹塑性分析有限元程序ADINA-84计算了40Cr钢9种规范的喷丸残余应力场,获得了残余拉应力场的计算表达式,并根据疲劳试验结果,提出了内部疲劳极限概念及喷丸强化的内部疲劳极限理论。     

基于径向基神经网络的不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

 针对能够采用仿射非线性表示的含有不确定动态的非线性系统 ,提出了一种鲁棒自适应控制方法 ,该方法根据离线辨识出的受控对象的已知部分 ,采用神经网络在线辨识其未知部分 ,并针对辨识得到神经网络模型采用反馈线性化方法设计出自适应控制器 ,同时引入滑模控制方法以增强控制系统的鲁棒性 ,从而实现鲁棒自适应控制。通过对具有未建模动态的非线性直升机空气动力学模型 ,设计了总距通道系统。仿真表明该方法是有效的。     

基于神经网络建立液态挤压成形管、棒材工艺参数知识库

 采用人工神经网络方法,将８１组实验数据用于神经网络的建模及检测,建立了液态挤压成形管、棒材工艺参数知识库,可以对该工艺的关键参数进行较为准确的预测,从而为推动该金属成形新工艺的实际应用奠定了基础。     

神经网络动态逆方法在飞控系统设计中的应用

探讨了神经网络与非线性动态逆方法相结合的神经网络动态逆方法，研究了神经网络动态的网络结构。为进一步改善直接动态逆控制器的性能，对由动态逆和原系统构成的伪线性系统，给出了两种综合方案，并将这种方法用于飞机指令增稳系统的设计。通过一种方案的仿真研究表明，综合控制策略不仅能够改善系统的动态性能，而且具有良好的鲁棒性。研究成果显示了神经网络动态逆方法的有效性和可行性及其在飞控系统设计中所具有的潜在能力。     

一种动态面神经网络鲁棒飞行控制律设计

提出一种基于RBF(Radial Based Function)神经网络和动态面控制的飞行控制律设计方法。针对飞机气动参数变化引起的非线性和不确定性,通过RBF神经网络在线逼近。动态面飞行控制律消除了反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个鲁棒因子项来补偿外界干扰和神经网络的逼近误差,提高了系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界,并且通过适当选择设计参数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。最后,通过飞机俯仰运动飞行的数值仿真验证了该方法的有效性。     

未知控制方向的严反馈非线性系统神经网络自适应控制

针对一类未知控制方向的单输入单输出严反馈非线性系统,提出一种神经网络自适应控制方法。首先应用Nussbaum型函数解决控制系数符号未知问题,然后应用RBF神经网络和反演设计方法对系统进行系统化设计。该控制方法放宽了现有文献中许多苛刻的条件,如匹配条件、增长条件等,避免了控制器奇异问题,同时解决了反演设计中的“计算膨胀”问题,并应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局稳定性。最后给出了数字仿真实例,证明了该设计方法的有效性。     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

干扰和执行器故障系统的自适应神经网络控制

针对一类存在未知外部扰动和执行器故障的过驱飞行器系统的控制问题,提出了一种非线性自适应控制方案。在自适应控制方案中,设计了神经网络补偿算法逼近未知干扰项来消除环境干扰对系统的影响,提高了系统的鲁棒性。同时,控制律的输出作为控制分配器的输入,设计自适应控制分配算法来补偿执行器故障或输入饱和,从而提高了系统的稳定性和操作性,并利用李亚普诺夫稳定理论证明了所设计的控制系统能使误差系统最终一致渐近有界。最后,给出了一个数值仿真算例,验证了控制方法的有效性。     

模糊神经网络在过失速机动飞行中的应用

模糊逻辑控制技术和神经网络有机的结合 ,拓宽了模糊逻辑方法和神经网络方法的适用领域。利用神经网络具有自学习能力的优势 ,采用反向传播学习算法 ,通过对传统模糊逻辑控制器中的模糊逻辑控制规则和隶属函数有关参数进行训练学习 ,设计了模糊神经网络控制器 ,应用于飞机的过失速机动“里程碑”之一—— 70°迎角定常飞行仿真计算 ,获得了令人满意的结果。     

航空发动机神经网络反步控制方法

针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的反步控制方法.采用径向基神经网络估计未知系统方程,并用一种平滑切换法有效避免了控制器奇异问题.反步法的设计基于Lya-punov稳定性原理,保证了闭环系统一致渐近有界.最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了高压转速控制器,仿真结果验证了该方法的有效性.      

直升机动态逆神经网络模型

以SH－2G直升机辨识模型为对象，采用天并作用函数的多层感知器网络，建立了直升机的动态逆神经网络模型，在直升机越障机动飞行仿真的同时，利用直升机操纵信号和对应的状态作为网络的训练样本，对直升机逆模型进行在线辨识，并给出了仿真结果及其分析。结果表明，该网络对直升机动力学逆模型具有良好的在线辨识效果。     

弹道导弹飞行时间的BP神经网络控制方法

时间协同攻击是提高弹道导弹突防能力和作战效能的一种重要手段。由于发动机推力偏差等干扰因素造成导弹的飞行时间偏差较大,为精确控制弹道导弹的飞行时间,运用BP神经网络算法,建立了一种适用于较大飞行时间偏差修正的飞行时间调控模型。该模型用视加速度偏差表征推力偏差等干扰的影响,根据视加速度偏差调整导弹飞行中某一时段的程序角来实现对飞行时间的精确控制。由BP神经网络建立满足飞行时间偏差要求下视加速度与飞行程序角速率、转弯结束时间之间的映射关系。导弹实际飞行时,根据实际视加速度,由BP神经网络在线计算出飞行程序角速率及转弯结束时间,使导弹在干扰条件下仍以预定飞行时间到达目标。最后,通过仿真验证了该模型的有效性和可行性。     

基于神经网络的自动着陆飞行鲁棒自适应逆控制

针对飞机自动着陆飞行提出了基于神经网络的鲁棒自适应非线性动态逆控制器设计方案。首先采用非线性动态逆方法设计着陆飞行的基本控制律,再利用多层感知器神经网络设计适当的权值调整规则使其能够自适应地逼近和补偿逆误差。仿真结果表明,所设计的飞行控制系统是有效的,系统能够克服动态逆误差对着陆飞行控制带来的不利影响。