25、未来交通与能源系统创新技术探索

三大创新技术驱动未来交通与能源

未来交通与能源系统创新技术探索

1. eVTOL个人飞行器助力城市空中交通

城市地面交通多年来一直面临着诸如韧性不足和拥堵等问题。城市空中交通(UAM)这一新兴概念的提出,为缓解交通拥堵和节省通勤时间带来了新的希望。UAM具有低成本的优势,在城市内部交通中具有很大的应用潜力。

1.1 eVTOL飞行器研究

研究聚焦于采用个人飞行器(PAV)的新型UAM交通模式,并展示了电动垂直起降(eVTOL)飞行器的实验和数值模拟结果。在对螺旋桨的数值分析中,发现与实验值存在30%的偏差,这可能是由于所考虑的计算域尺寸较小和网格单元尺寸较大所致。较小的网格尺寸虽然在某些方面有优势,但会对涡度和流动反转等方面产生不利影响。

为了获得准确的结果,入口速度应与实际运行条件下相同距离处流体的速度大小相等。此外,螺旋桨后方的流动反转和涡旋等因素也需要深入研究,以确保模拟结果与实验条件相符。在UAM系统进行大规模生产之前,还需要考虑螺旋桨和框架的应力 - 应变分析,以及不同配置(如反向旋转、共面螺旋桨)的影响。

1.2 螺旋桨性能结论

螺旋桨的实验和数值模拟结果表明,它能够产生足够的气动力,满足悬停和巡航条件的要求。因此,配备这种螺旋桨的eVTOL飞行器在实际UAM运营中具有很大的应用价值。

2. 大坝水排放与洪水预测预警系统保障安全

2.1 系统背景与目标

大坝是重要的发电来源,与化石燃料相比,水电清洁且可再生。同时,大坝也是重要的旅游景点。然而,大坝放水时如果没有适当的预警,可能会导致水流突然增加,危及人们的生命安全。此外,当大坝水位过高时,为防止大坝决堤而放水,往往

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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