28、铝管能量吸收特性与包装行业工作测量研究

铝管能量吸收特性与包装行业工作测量研究

在工业领域,结构的能量吸收特性以及生产流程的优化都至关重要。本文将探讨铝管在不同结构下的能量吸收情况,以及包装行业中如何运用工作测量技术优化生产流程。

铝管能量吸收特性研究
  1. 研究背景与目的
    为了提高安全性,结构应在尽可能小的峰值力下吸收更多能量。因此,研究了不同配置的单壁管(SWT)和双壁管(DWT),包括平行和菱形排列,以及等长和不等长的情况。
  2. 几何细节

    • 使用市售的挤压方形铝柱,有两种不同横截面的薄壁方管,分别为 25.4 mm × 25.4 mm 和 50.8 mm × 50.8 mm(外部尺寸),长度均为 150 mm,厚度为 1 mm。
    • 单壁管有 SWT1 和 SWT2 两种,双壁管有平行(DWT - P)和菱形(DWT - D)两种排列方式,还有不等长的双壁管(Un - 147 - P、Un - 147 - D、Un - 153 - P、Un - 153 - D)。具体信息如下表所示:
      | 试样名称 | 横截面 (mm) | 长度 (mm) | 排列方式 |
      | ---- | ---- | ---- | ---- |
      | SWT1 | 25.4 × 25.4 | 150 | 无 |
      | SWT2 | 50.8 × 50.8 | 150 | 无 |
      | DWT - P | 两根管 | 150 | 平行 |
      | DWT - D | 两根管 | 150 | 菱形 |
      | Un - 147
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值