25、航空燃料热沉积特性与飞机高强度出动能力研究

航空燃料热沉积特性与飞机高强度出动能力研究

航空燃料RP - 3热沉积特性实验

在航空领域,燃料在管道内的热沉积特性对发动机的性能和可靠性有着重要影响。本次研究聚焦于航空燃料RP - 3在5小时热持续时间下,在不锈钢管(SS321,1Cr18Ni9Ti)和内表面钝化管中的沉积特性,实验温度范围为400 - 723K,压力为5MPa。

  • 实验系统
    实验系统如图1所示,部分细节在以往研究中已有介绍。测试设备和表面沉积称重程序与之前的研究相同。同时,管段、总热沉积重量和单位面积局部表面沉积的不确定度分别为±0.07mg、±0.32mg和±0.07mg/cm²。测试后,对不同管段(B:x/L = 0.169,C:x/L = 0.466,D:x/L = 0.516,E:x/L = 0.754,F:x/L = 0.95)的沉积SEM显微照片和成分质量百分比进行了分析。
graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    Tank1(Fuel Supply):::process --> Valve1(Valve):::process
    Valve1 --> Filter1(Filter 1):::process
    Filter1 --> PistonPump(Piston Pump):::process
    PistonPump --> PulsationDamper(Pulsation Damper):::proces
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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