本文關(guān)鍵詞：低音速非線性氣動彈性機(jī)翼的主動控制研究

  更多相關(guān)文章： 主動控制 模糊滑模控制 神經(jīng)滑�？刂� 氣動彈性機(jī)翼 顫振

【摘要】：本文以非線性氣動彈性二元機(jī)翼為研究對象,研究非線性氣動彈性機(jī)翼的顫振主動控制,用于抑制飛行器因空氣動力、彈性力、慣性等各種因素引起的顫振問題,提高飛機(jī)的穩(wěn)定性、機(jī)動性、安全性。主要研究內(nèi)容為:推導(dǎo)了非線性氣動彈性二元機(jī)翼模型及其運動方程,分析了其開環(huán)響應(yīng)、平衡點、顫振臨界速度及時間響應(yīng)圖。然后,研究分析了滑模控制理論和模糊控制理論,對其概念、原理、特性、設(shè)計方法、存在問題及注意點,進(jìn)行了認(rèn)真的研究,在能對簡單系統(tǒng)設(shè)計的基礎(chǔ)上,以復(fù)雜機(jī)翼系統(tǒng)為對象,進(jìn)行控制器的設(shè)計,給定初始不穩(wěn)定狀態(tài),在Simulink中仿真,記錄其時間響應(yīng),與普通自適應(yīng)控制相比較,得出該模糊滑�？刂品椒�(FSMC)能有效抑制顫振。其次,研究了RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與滑�？刂葡嘟Y(jié)合,以復(fù)雜機(jī)翼系統(tǒng)為對象,進(jìn)行神經(jīng)滑模控制器的設(shè)計,并在Simulink中仿真,仿真結(jié)果也比較好,并與FSMC比較其控制穩(wěn)定性和時效性。最后做出全文總結(jié)和展望。本文采用推導(dǎo)、計算、分析,探討其運動狀態(tài),設(shè)計相適應(yīng)的控制器,并進(jìn)行仿真調(diào)試,使能有效抑制顫振。提出了一種基于模糊滑�？刂�(FSMC)方法解決非線性氣動彈性的浮沉和俯仰二元機(jī)翼的顫振問題。同時探討了神經(jīng)滑模控制方法(NSMC)作為解決低音速機(jī)翼顫振問題的主動控制方法,并與模糊滑�？刂品椒ㄏ啾容^,模糊滑模控制穩(wěn)定性、收斂性更好一些。這些優(yōu)勢表現(xiàn)在飛機(jī)上,就是飛機(jī)對于強(qiáng)氣流的穩(wěn)定性好,能夠很好地將顫振及時地抑制,從而最大程度的保證飛機(jī)的安全。
【關(guān)鍵詞】：主動控制 模糊滑模控制 神經(jīng)滑�？刂� 氣動彈性機(jī)翼 顫振
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V215.34;TB535
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 選題的理論意義和實用價值11-13
• 1.1.1 氣動彈性問題概述11
• 1.1.2 氣動彈性問題研究簡史11-12
• 1.1.3 主動控制技術(shù)12
• 1.1.4 現(xiàn)有控制方法及其缺陷12-13
• 1.1.5 研究內(nèi)容及選題的意義13
• 1.2 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述及研究進(jìn)展13-16
• 1.2.1 主動控制的進(jìn)展13
• 1.2.2 機(jī)翼顫振抑制研究進(jìn)展13-15
• 1.2.3 待深入研究的問題15-16
• 1.3 本研究課題的來源及主要研究內(nèi)容16-17
• 1.3.1 本研究課題的來源16
• 1.3.2 主要研究內(nèi)容16-17
• 第二章 二元非線性氣彈機(jī)翼模型17-27
• 2.1 二元機(jī)翼系統(tǒng)的氣動彈性分析17-19
• 2.1.1 攻角瞬態(tài)變化一Wagner函數(shù)17-18
• 2.1.2 諧和振蕩翼型的氣動升力和氣動力矩18
• 2.1.3 振蕩氣動導(dǎo)數(shù)18-19
• 2.1.4 氣動阻尼和氣動剛度19
• 2.2 二元非線性氣彈機(jī)翼的建模19-22
• 2.3 開環(huán)響應(yīng)與極限環(huán)22-23
• 2.4 超音速機(jī)翼模型23-25
• 2.5 超音速機(jī)翼的顫振穩(wěn)定性分析25-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第三章 模糊滑模控制27-47
• 3.1 滑�？刂�27-36
• 3.1.1 滑模控制的基本概念27-28
• 3.1.2 滑模變結(jié)構(gòu)控制的數(shù)學(xué)描述28-29
• 3.1.3 滑模變結(jié)構(gòu)控制的三個基本要素29-32
• 3.1.3.1 滑動模態(tài)的存在性29
• 3.1.3.2 滑動模態(tài)的可達(dá)性及廣義滑模29-30
• 3.1.3.3 滑模運動的穩(wěn)定性30-31
• 3.1.3.4 滑模變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的動態(tài)品質(zhì)31-32
• 3.1.4 滑模變結(jié)構(gòu)控制的設(shè)計方法32-34
• 3.1.4.1 切換函數(shù)的選擇32-33
• 3.1.4.2 變結(jié)構(gòu)控制的求取33-34
• 3.1.5 滑模變結(jié)構(gòu)控制存在的問題34-35
• 3.1.6 滑模變結(jié)構(gòu)控制的發(fā)展現(xiàn)狀35-36
• 3.2 模糊控制36-38
• 3.2.1 模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)36-37
• 3.2.2 模糊控制器設(shè)計的基本方法37
• 3.2.3 模糊控制器的編寫37-38
• 3.3 模糊滑�？刂破鞯脑O(shè)計38-46
• 3.3.1 模糊滑模控制系統(tǒng)的設(shè)計39-41
• 3.3.2 模糊滑�？刂频姆抡�41-43
• 3.3.3 模糊滑模控制器的設(shè)計二43-44
• 3.3.4 模糊滑�？刂破鞯脑O(shè)計二的仿真44-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模變結(jié)構(gòu)控制47-60
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)48-54
• 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念48-52
• 4.1.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理49-50
• 4.1.1.2 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP學(xué)習(xí)算法50-51
• 4.1.1.3 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)51-52
• 4.1.2 RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)52-54
• 4.1.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)的選擇52-53
• 4.1.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近性能53-54
• 4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制器設(shè)計54-59
• 4.2.1 控制器的設(shè)計54
• 4.2.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑�？刂�54-55
• 4.2.3 神經(jīng)滑模控制仿真實現(xiàn)55-58
• 4.2.4 模糊滑�？刂婆c神經(jīng)滑模控制比較58-59
• 4.3 本章小結(jié)59-60
• 總結(jié)與展望60-62
• 全文工作總結(jié)60-61
• 后續(xù)工作展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66

【參考文獻(xiàn)】

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1 丁千,陳予恕;用胞映射法分析雙線性結(jié)構(gòu)剛度的機(jī)翼顫振[J];空氣動力學(xué)學(xué)報;2002年02期

2 劉濟(jì)科;二元機(jī)翼顫振的分叉點類別的判定[J];力學(xué)與實踐;1998年03期

3 劉伏虎;馬曉平;;立方非線性二元機(jī)翼突風(fēng)響應(yīng)仿真研究[J];計算機(jī)仿真;2012年11期

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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本文編號：553046