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为实现推力矢量飞机的大迎角机动控制,提出一种基于自抗扰控制的三通道解耦控制策略.以第三代战机F16公开数据为基础,添加推力矢量模型,利用双发推力矢量喷管组合偏转产生大迎角机动的期望三轴力矩.在纵向、横向和航向通道分别独立设计自抗扰控制器,将系统中未建模动态、不确定性以及通道间的强耦合视作总扰动进行估计并补偿,并在纵向和航向通道引入角速度阻尼反馈项,使原始飞行器开环动力学闭环近似为一个广义对象,降低了自抗扰控制器的设计阶次.选取眼镜蛇机动和赫伯斯特机动两种典型的过失速机动动作进行控制策略验证,数值仿真结果表明,所设计的三通道独立自抗扰控制器能够消除通道间的强耦合,完成推力矢量飞机的大迎角机动控制.蒙特卡罗仿真测试表明,所提控制策略具有较强的鲁棒性
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物理量仅是时间的函数一常微分方程 普遍性、共性 物理量仅是时间和空间的函数一偏微分方程 必须考虑对象所处的“环境”—边界条件 求解具体问题 必须考虑对象所处的“历史”初始条件 边界条件和初始条件反应了具体问题的特定环境和历史,即问题 的特殊性、个性.在数学上,边界条件和初始条件合称定解条件 物理问题的共性一物理规律的数学表示:数学建模,通俗地讲, 就是把物理规律用数学语言“翻译”出,体现为物理量在时空中的变 化关系.这种关系通常是偏微分方程
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物理量大都带有量纲,其中基本量纲通常是质量(用M表示 )、长度(用L表示)、时间(用T表示),有时还有温度 (用日表示)。其他物理量的量纲可以用这些基本量纲来表示,如速度的量纲为LT1,加速度的量纲为LT2,力的量纲为MLT2,功的量纲为ML2T2等。 量纲分析的原理是:当度量量纲的基本单位改变时,公式 本身并不改变,例如,无论长度取什么单位,矩形的面积总等于长乘宽,即公式S=ab并不改变。此外,在公式中只有量纲相同的量才能进行加减运算,例如面积与长度是不允许 作加减运算的,这些限止在一定程度上限定了公式的可取范 围,即一切公式都要求其所有的项具有相同的量纲具有这 种性质的公式被称为是“量纲齐次”的
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采用FLAC3D程序和离散裂隙网络技术构建的遍布节理岩体模型能同时考虑节理岩体中节理和岩体的作用,具有概念清晰、建模快捷、计算效率高等特点.首先对现场结构面测绘数据进行统计分析,获得其概率分布特征参数,在此基础上分两尺度考虑节理并确定其离散裂隙网络模型;其次基于离散裂隙网络模型构建相应的节理岩体模型,研究其强度特征并获取工程岩体单轴抗压强度;结合Hoek-Brown、Mohr-Coulomb准则及最大围压拟合综合确定节理岩体力学参数;最后将拟合所得参数用于边坡稳定性分析,分别运用强度折减法和极限平衡法计算两种模型的安全系数,对比发现计算结果基本一致,表明所提出的研究思路用于确定节理岩体参数是可行的
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分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义
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为提高储氢反应器的传热及吸放氢速率, 对现有金属氢化物反应器进行了系统的综合分析与评价.基于强化传热传质特性, 设计优化出了一种高效的新型椭圆螺旋微管束反应器(ESMBR), 其具有结构紧凑、传热效果好、反应速度快及操作方便等特点.对研究的储氢反应器进行了建模, 并通过实验验证了该模型的准确性和有效性.通过COMSOL软件对比ESMBR、圆形螺旋微管束反应器(SMBR)和直管微管束反应器(MTBR)的数值模拟结果得出, ESMBR在储氢时具有优异的传热传质性能.进一步的敏感性分析结果表明, ESMBR中椭圆螺旋管结构参数的敏感性顺序为主直径(Dc) >椭圆截面长轴(A) >椭圆截面短轴(B) >节距(Pt) >螺旋角度(α).采用多元价值取向模型对不同的反应器方案进行了系统的分析评估, 结果表明: ESMBR的综合优度高达0.845, 对比结果也明显优于其他反应器, 在氢能领域将有广阔的应用前景
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EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计
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