隨著科技的發(fā)展和使用要求的提高,傳統(tǒng)的航空發(fā)動機很難滿足高精度,高靈活性的作戰(zhàn)需要。新一代變循環(huán)發(fā)動機融合了渦扇發(fā)動機和渦噴發(fā)動機的優(yōu)點,成為當前航空發(fā)動機領(lǐng)域的研究重點。變循環(huán)發(fā)動機由于可調(diào)部件增多,導(dǎo)致控制變量增多,回路之間的耦合程度增強,控制系統(tǒng)復(fù)雜性增強等問題。本文依托某部委“XX發(fā)動機基礎(chǔ)問題研究”項目,針對某型變循環(huán)發(fā)動機,提出了一種基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變循環(huán)發(fā)動機智能控制方法,并基于某型變循環(huán)發(fā)動機機理模型進行仿真驗證。具體內(nèi)容包括:1.變循環(huán)發(fā)動機部件級模型研究。通過對變循環(huán)發(fā)動機國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析,在部件級建模方法框架下,依據(jù)變循環(huán)發(fā)動機變幾何特性、外涵道穩(wěn)態(tài)特性映射關(guān)系、可變幾何部件性能關(guān)系,基于功率平衡方程、能量平衡方程及流量平衡方程等,明確了某型變循環(huán)發(fā)動機非線性部件級建模方法,并對發(fā)動機性能進行了仿真,為后續(xù)設(shè)計動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器奠定基礎(chǔ)。2.基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過大,逼近效果較好但是容易出現(xiàn)過擬合和網(wǎng)絡(luò)泛化能力差;網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過小,學(xué)習(xí)能力較弱,易導(dǎo)致訓(xùn)練精度不夠的問題,提出了基于誤差的結(jié)構(gòu)增長算法和基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的結(jié)構(gòu)修... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 變循環(huán)發(fā)動機研究現(xiàn)狀
        1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及論文安排
2 變循環(huán)發(fā)動機部件級模型
    2.1 概述
    2.2 變循環(huán)發(fā)動機結(jié)構(gòu)
    2.3 部件級模型
        2.3.1 變循環(huán)發(fā)動機各部件模型
        2.3.2 共同工作方程
        2.3.3 幾何部件調(diào)節(jié)仿真
    2.4 本章小結(jié)
3 基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.1.2 BP算法原理
    3.2 灰色關(guān)聯(lián)分析法
    3.3 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
        3.3.1 結(jié)構(gòu)增加算法
        3.3.2 基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的結(jié)構(gòu)修剪算法
        3.3.3 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)流程
        3.3.4 仿真結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變循環(huán)發(fā)動機智能控制
    4.1 變循環(huán)發(fā)動機控制方法設(shè)計
        4.1.1 參數(shù)選擇
        4.1.2 控制器性能指標要求
        4.1.3 控制器的結(jié)構(gòu)
        4.1.4 穩(wěn)態(tài)工作點選擇
    4.2 獲取訓(xùn)練樣本
        4.2.1 數(shù)據(jù)采集
        4.2.2 數(shù)據(jù)處理
    4.3 變循環(huán)發(fā)動機仿真
        4.3.1 地面工作狀態(tài)
        4.3.2 亞聲速巡航模式
        4.3.3 超聲速巡航模型
        4.3.4 仿真結(jié)果對比分析
    4.4 本章小結(jié)
5 變循環(huán)發(fā)動機智能控制仿真軟件開發(fā)
    5.1 軟件需求分析和開發(fā)計劃
        5.1.1 軟件的需求分析
        5.1.2 系統(tǒng)的開發(fā)計劃
    5.2 軟件總體方案設(shè)計及關(guān)鍵技術(shù)
        5.2.1 軟件總體方案設(shè)計
        5.2.2 技術(shù)特點
    5.3 軟件的功能開發(fā)
        5.3.1 用戶登錄模塊
        5.3.2 原始模型仿真
        5.3.3 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        5.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]航空發(fā)動機控制發(fā)展趨勢分析[J]. 過雨湫.  內(nèi)燃機與配件. 2019(23)
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[5]核心機驅(qū)動風(fēng)扇級二維仿真模型與變循環(huán)發(fā)動機零維仿真模型耦合方法的研究[J]. 宋甫,周莉,王占學(xué),張明陽,張曉博.  推進技術(shù). 2020(03)
[6]變循環(huán)發(fā)動機調(diào)節(jié)機構(gòu)研究現(xiàn)狀[J]. 解俊琪,賈志剛,袁善虎.  航空動力. 2019(04)
[7]基于改進NS-SOMA的變循環(huán)發(fā)動機解耦控制方法[J]. 何鳳林,李秋紅,陳尚晰.  航空發(fā)動機. 2019(04)
[8]基于改進遺傳算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[J]. 文常保,馬文博,劉鵬里.  計算機工程與科學(xué). 2019(05)
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博士論文
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碩士論文
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[2]變循環(huán)發(fā)動機控制技術(shù)研究及仿真驗證[D]. 舒文君.南京航空航天大學(xué) 2019
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的DC-DC控制器設(shè)計[D]. 張治學(xué).東南大學(xué) 2018
[4]三涵道變循環(huán)發(fā)動機建模及控制規(guī)律研究[D]. 陳浩穎.南京航空航天大學(xué) 2018
[5]基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的半夏質(zhì)效評價研究[D]. 曾頌.廣東藥學(xué)院 2013
[6]變循環(huán)發(fā)動機多變量控制及性能尋優(yōu)[D]. 薛益春.南京航空航天大學(xué) 2012
[7]BP算法的改進及其應(yīng)用[D]. 劉翔.太原理工大學(xué) 2012
[8]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法的研究及應(yīng)用[D]. 趙壽玲.蘇州大學(xué) 2010
[9]航空發(fā)動機智能控制算法研究[D]. 孫曉東.南京航空航天大學(xué) 2009
[10]BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定算法的研究及仿真[D]. 唐磊.中國石油大學(xué) 2008



本文編號：3063763