56、发动机喷嘴振动特性分析与结构改进及机械臂自适应跟踪控制

发动机喷嘴振动特性分析与结构改进及机械臂自适应跟踪控制

1. 发动机喷嘴振动特性分析
1.1 预应力模态分析

由于不同的应力状态会导致结构的动态特性不同,为确保与实际情况一致,对喷嘴和框架进行了预应力数值模态分析。具体步骤如下:
1. 将简化的 3D 模型以 igs 格式导入 ANSYS,并设置材料属性,材料参数如下表所示:
| 材料 | 弹性模量/GPa | 泊松比 | 密度/(kg/m³) |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 40CrMnTi | 193 | 0.26 | 7.78 × 10³ |
2. 使用 10mm 四面体单元进行网格划分,共有 225216 个单元和 662889 个节点。
3. 首先进行静结构分析,对发动机模型施加预应力,固定框架底座,并对整个喷嘴沿 Y 轴负方向施加重力。发现最大静应力存在于喷嘴接头处,为 3.3MPa,最大变形发生在喷嘴口,为 0.012mm。
4. 基于静力学分析结果进行模态分析,得到预应力状态下系统的前六阶固有频率和振型,如下表和图所示:
| 阶数 | 频率/Hz | 阶数 | 频率/Hz | 阶数 | 频率/Hz |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 36.4 | 2 | 36.6 | 3 | 126.1 |
| 4 | 126.2 | 5 | 144.1 | 6 | 169.7 |

从图表中可以看出,系统的模态成对出现。系统的第一和第二阶模态分别沿 Z 轴和 X 轴振荡;第三和第四阶模态的特征是喷嘴中两个瓣的呼吸运动

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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