13、纤维增强复合材料与搅拌摩擦焊接接头的性能研究

纤维增强复合材料与搅拌摩擦焊接接头的性能研究

1. 纤维增强复合材料的研究

纤维基复合材料因具有高的强度 - 重量比,在众多领域得到广泛应用,可作为金属材料的替代品,对于提高运输车辆的燃油效率具有重要意义。本次研究聚焦于单向玻璃纤维和碳纤维基片材的硬度和冲击强度,采用 Izod 冲击试验和硬度测试,对玻璃 - 玻璃、碳 - 碳和玻璃 - 碳三种复合材料组合进行了研究。

1.1 复合材料的类型
  • 玻璃纤维 400 GSM :由 AB Chemicals Ltd 制造,织物设计厚度为 0.172 毫米,纤维密度为 2.56 克/立方厘米。其优点包括拉伸载荷能力强、易于获取、耐腐蚀、易于成型、低密度、不燃性、高隔热性以及高电气和隔音性能。
    |属性|数值|
    | ---- | ---- |
    |密度 (g/cc)|2.56|
    |模量 (N/mm²)|76,000|
    |失效应变 (%)|2.8|
    |强度 (N/mm²)|3400|

  • 碳纤维 400 GSM :同样由 AB Chemicals Ltd 制造,织物厚度为 0.255 毫米,纤维密度为 1.82 克/立方厘米。具有高刚度、高拉伸强度、高抗压强度、低重量、耐高温和低热膨胀等优点。
    |属性|数值|
    | ---- | ---- |
    |密度 (g/cc)|1.82|
    |模量 (N/mm²)|230,000|
    |失效应变 (%)|1.7|
    |强度 (N/mm²)|4000|

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内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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