14、翼型段流动控制研究

翼型段流动控制研究

1. 研究背景与目标

在航空航天等领域,翼型的流动控制至关重要。此前已有研究将介质阻挡放电(SDBD)等离子体激励器应用于涡轮发动机、风力发电机等。例如,Greenblatt 提出将其用于风力发电机,通过激励器使风力发电机净功率提高了 7%。本次研究聚焦于在雷诺数(Re)为 2.0 × 10⁵ 的条件下,对带有 SDBD 的翼型进行二维雷诺平均纳维 - 斯托克斯(RANS)方程模拟,旨在分析激励器位置和频率变化对翼型流动的影响。与多数以往研究使用商业软件不同,本研究采用开源软件 OpenFOAM 进行模拟。

2. 流动方程

为模拟翼型周围的流动,使用 RANS 方程。考虑到流动为不可压缩,且激励器消耗的大部分电能转化为动能,可忽略温度变化,因此仅需连续性方程(1)和动量方程(2):
[
\begin{cases}
\frac{\partial \overline{u_j}}{\partial x_j} = 0 & (1) \
\frac{\partial \overline{u_i}}{\partial t} + \overline{u_j}\frac{\partial \overline{u_i}}{\partial x_j} = -\frac{1}{\rho}\frac{\partial \overline{p}}{\partial x_j} + \frac{\partial}{\partial x_j} \left[ (\nu + \nu_t)\frac{\partial \overline{u_i}}{\partial x_j} \right] + \frac{f_b}{\rho} & (2)

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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