1、可变后掠翼动态加载机构的设计与实现

可变后掠翼动态加载机构的设计与实现

1. 引言

翼梢小翼的发展显著提高了飞机的升阻比,这促使研究人员对可变形翼梢小翼的特性展开研究。可变形翼梢小翼能在飞行任务中通过改变三个参数来重新配置自身形状,这三个参数分别是外倾角、偏航角和弯度。外倾角是翼梢小翼与机翼连接处的向上角度,偏航角对应于沿翼展方向的旋转,而弯度变化则是通过改变翼型横截面的后缘或厚度来实现。在实际应用中,为了在机翼上产生理想的升力,巡航条件下较大的外倾角是最优的,而在起降时则更倾向于较小的外倾角。

在进行研究之前,对当前飞机的静态加载和动态加载系统进行了文献综述。对于静态加载,飞机承受分布载荷,如升力、阻力或重量。固定结构的静态载荷测试方法有两种:点载荷和分布载荷。由于点载荷方法简单,因此在设计中采用了该方法,该载荷施加在平均气动中心(MAC),代表具有恒定俯仰力矩的合成气动力。对于分布载荷测试,使用沙袋和/或水袋来模拟机翼上的分布载荷。另一种分布载荷方法使用由一系列连杆组成的平衡系统,以创建均匀分布的离散载荷。这种方法可以承受拉力或压力,但较大的载荷需要系统具有足够的刚度。

对于飞机控制面(如副翼、方向舵和襟翼)的测试,通常使用动态载荷模拟器(DLS)来提供旋转。由于旋转角度范围相对较小,DLS从未考虑气动力载荷的垂直性。本文提出了一种加载机构,该机构可以动态地对可变形翼梢小翼施加恒定的力,且该力始终垂直于翼梢小翼表面。

2. 问题陈述

可变形翼梢小翼被设计为一个驱动冗余系统,由两个连接到共同末端执行器(翼梢小翼)的连杆组成,翼梢小翼绕翼梢小翼与机翼连接处的固定轴旋转。每个连杆是一个六杆空间曲柄机构,通过主从同步控制方法由线性致动器驱动。为了将整个系统安装在机翼的干燥区域

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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