21、应力棒长度对应力波力平衡响应的影响及脑电信号在疼痛刺激下的频率子带相对功率变化研究

应力棒长度对应力波力平衡响应的影响及脑电信号在疼痛刺激下的频率子带相对功率变化研究

应力棒长度对应力波力平衡响应的影响

应力波力平衡是一种用于测量脉冲空气动力设施中力的技术。在冲击隧道和风洞等空气动力设施中,准确测量力至关重要,而模型和平衡器的形状与尺寸对力的准确测量有着重要影响。其中,安装在模型内部的平衡器(内部平衡器)尺寸取决于模型的内径,但应力棒长度的影响与模型尺寸无关。

应力波力平衡技术简介

应力波力平衡技术通过在模型上施加负载产生应力波,模型与由柔性钢丝支撑的长杆状应力棒相连,使得模型在受力时能自由移动。应力波在模型和支撑结构中传播和反射,由于传播时间短,模型和支撑之间无法达到稳定平衡。通过应变片或压电薄膜测量应变历史,可恢复产生应力波的输入力。

该技术最早于1991年由Simmons和Sanderson使用,最初是单分量力平衡,用于测量锥形模型的阻力。后来,研究人员对其进行了改进,以测量更大模型的多分量力。例如,Mee等人研究了使用应力波力平衡进行三分量力测量,以测量轴向力、法向力和俯仰力矩;Tuttle等人在高超声速流中使用比Simmons和Sanderson更长的模型测量阻力。此外,研究人员还使用压电薄膜进行应变测量,如Smith和Mee在超高速膨胀管中使用压电薄膜测量应变以获得阻力。同时,研究人员也使用有限元分析来验证力平衡的设计和准确性,如Daniel和Mee通过有限元分析获得阻力、升力和俯仰力矩,Robinson等人对再入飞行器的应力波力平衡进行有限元模拟以获得阻力。

有限元分析

研究人员在CREO中对应力波力平衡的模型 - 平衡器组件进行了三维几何建模,并在ANSYS WORKBENCH

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神经网络与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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