有限元理论篇介绍20:接触问题的处理(上)

当我们的模型中出现两个以上的零件时,如车轮和地面、活塞与气缸、齿轮啮合等,通常会涉及到接触问题,接触是一种复杂的力学现象,在进行结构非线性问题的求解时,除了因材料性质引起的材料非线性和大变形引起的几何非线性外,还设计到接触问题特有的状态非线性。

所谓的状态非线性来自于:

1.接触面的大小、相互位置、接触状态等等都是随时间不断变化的;

2.接触两物体间原则上不应互相侵入,法向上只存在压力,切向上存在摩擦条件。因此接触问题具有强烈的非线性。

以下针对接触的处理方式、求解算法、注意事项内容进行简单介绍。(篇幅原因,这里只讲概念及注意事项,详细内容除进行有限元编程及软件开发外,无需过多了解,推导过程详见接触问题的处理(下))。

01

法向条件与切向条件

图片

图片

02

罚函数与拉格朗日对比及应用

图片

图片

罚函数接触压力

图片

增广拉格朗日接触压力

03

接触的求解算法

图片

图片

03

接触问题调整

图片

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

六六王

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值