基于动态神经网络非线性结构辨识的研究

利用Ｅｌｍａｎ动态递归神经网络,对非线性结构进行黑箱辨识,建立了它的非线性状态方程;提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明,动态递归网络模型优于传统辨识模型,适于非线性、不确定结构的辨识。     

判别保守系统平衡稳定性的一种方法

1.理论推导研究具有 n 个自由度的完整、定常约束的保守力学系统,选取 n 个广义坐标 q_1,q_2,…,q_n,系统的势能可表示为 V(q_1,q_2,…,q_n),势能的增量     

Elman动态递归神经网络在陀螺仪系统建模中的应用

本文针对Ｅｌｍａｎ 动态递归神经网络的特点,提出了一种基于Ｅｌｍａｎ 动态递归神经网络建立陀螺仪系统模型的方法。文中给出了Ｅｌｍａｎ 网络的网络结构和学习方法,并对建立起的网络模型进行了仿真,仿真结果表明,该方法是可行的。     

流体动压轴承主轴系统的动态特性实验研究

选用螺旋槽轴承代替球轴承 ,建立了螺旋槽轴承主轴系统模拟试验台 ,研究了螺旋槽轴承主轴系统的动态特性 ,并考察了载荷、速度、轴承间隙以及润滑剂等对其动态特性的影响 .结果表明 :随着转速提高 ,螺旋槽轴承主轴系统的径向和轴向不可重复误差 ( N RRO)均减小 ;载荷对主轴的径向动态特性影响很小 ,但对其轴向动态特性影响较大 ,随着载荷增大 ,轴向 N RRO逐渐减小 ;主轴的径向和轴向 N RRO均随轴向间隙减小而减小 ;随着润滑剂粘度增大 ,主轴径向 NRRO逐渐减小 ,而轴向 NRRO受润滑剂的影响不明显 ;润滑剂粘度越大 ,主轴所消耗的功率越大     

基于神经网络方法的包装件非线性特性识别的研究

结合模糊集合理论，将结构化神经网络方法用于包装件缓冲垫层非线性特性识别问题．对于两种典型的包装件缓冲垫层材料模型的模拟识别结果表明，据此方法可以较好地获得其非线性特性．模糊自适应技术的引入，提高了网络训练速度，减少了对于训练参数的人为干预，使得结构化神经网络方法更适于实际应用．     

电流变阻尼器的动态特性实验研究

设计制造了一种多层滑动极板式电流变阻尼器，使用自制的电流变液，采用正弦激励，进行了这种电流变阻尼器的阻尼特性试验。研究了电流变阻尼器的载荷－位移迟滞特性和载荷－速率迟滞特性，同时研究分析了这种电流变阻尼器的周期能耗特性及等效粘性阻尼特性。结果表明，阻尼器的周期能耗量随外加电场强度的增加而增加，外加电场强度越大，阻尼器的等效阻尼系数越大。阻尼器的阻尼特性体现为库仑阻尼和粘性阻尼的组合，其中随外加电场强度可控的主要是库仑阻尼力，而且库仑阻尼力不仅与外加强度有关，也与阻尼器的运动速度有关。该阻尼器系统是一个强非线性系统，极板间电流变液在低剪切应变率时表现为Bingham塑性流体，在高剪切应变率时流变性态比较复杂，导致载荷－速率迟滞环出现多区域闭合现象。     

陀螺仪启动漂移特性的神经网络建模研究

本文针对某型陀螺启动特性进行了试验研究,在陀螺启动漂移特性试验数据基础上,用神经网络建立了启动漂移速率温度的非线性模型,并对模型进行了检验,证实了神经网络的有效性.     

界面裂纹尖端的动态奇异特性

本文研究了界面裂纹尖端的动态应力场的奇异特性.引入尖端无摩擦接触的界面裂纹模型并采用具有运动边界的控制积分方程.证明了在动态界面裂纹尖端仅存在平方根奇异的应力场.数值结果表明接触区中的正应力确保持为压应力.为表现界面裂纹的动态特性,给出了应力强度因子和裂纹面接触区尺寸的数值结果.     

有杆抽油系统动态特性的计算机仿真

本文建立了有杆抽油系统动态特性仿真的综合数学模型．即应用数值积分法建立转子运动规律的仿真模型和应用差分法建立抽油杆柱纵向振动的仿真模型。本文提出了一种叠代方法较好地解决了两子系统之间相互耦合的问题，给出了一种便于应用的井下边界条件的仿真方法。     

旋转式硅油阻尼器动态特性实验研究

通过弹簧－质量－刚杆－阻尼器系统模拟了扭振阻尼减振系统,提出利用功率谱函数识别系统阻尼的方法,并通过有关实验对阻尼器的阻尼特性及其温度效应进行研究,最后揭示了阻尼的非线性特性。     

圆筒结构动态特性全场激光扫描试验研究

利用全场激光扫描仪对圆筒结构开展了动态特性试验研究,准确获得了结构的模态参数,结果与有限元计算相比最大相对偏差仅为3.5%,且全场激光扫描能在短时间内完成信号瞬态采集、实时显示与处理,整个扫描测量不引入额外电噪声,并能提高测试准确度.     

粘弹性复合桁架动态特性温度影响的实验研究

通过实验研究了一种可用于桁架结构阻尼控制的粘弹性阻尼构件的动力学特性和温度特性。在此基础上,进一步就环境温度变化对粘弹性复合结构动力学特性的影响作了实验分析。实验结果表明：粘弹性阻尼构件对结构阻尼控制的效果明显,环境温度的变化直接影响粘弹性阻尼担构件的动力学特性,并通过阻尼构件引真情整体结构动力学特性的改变。     

电磁轴承—转子系统的动态特性

本文提供了一个闭环控制电磁轴承-转子试验系统,在电磁力的控制作用下,重量为4公斤、直径为50毫米的转子完全悬浮于二个径向电磁轴承之中,转速可达3000转/分。本文还建立了此闭环控制系统的数学模型,通过数字仿真分析了其动态特性,探讨了控制器参数对转子运动的控制效果以及与电磁轴承动刚度之间的变化关系。     

含压电材料智能结构动态特性的研究

本文推导了含压电材料智能结构有限元动力方程,讨论了智能结构系统的动态特性,得到了模态形状和相应的模态电压以及考察了具有分布的压电传感器和执行器的四边简支方板的各阶固有频率随以馈增益的变化规律,这些结果将在智能结构控制的优化设计中起到了很大的作用。     

全平衡钢索提升式升船机组合结构自振特性

提出了全平衡钢索提升式升船机组合结构的动力模型。在多重子结构分析中利用子空间迭代完成了整体组合结构的自由振动计算，同时对升船机运行系统的稳定性进行了分析和讨论。     

钽-钨合金动态响应特性研究

用冶金技术与冲击波物理实验相结合的方法,研究了钽 钨合金不同初始状态和不同钨含量时的材料动态响应特性,给出了Ta12W 合金材料的动态断裂强度、Hugoniot 弹性极限、屈服强度以及理想弹 塑性本构关系中包含的其它本构参量。     

滑动油膜轴承动态特性系数的迭代识别法

本文主要研究油膜轴承动态特性系数的现场识别方法,针对现场识别无法施加人工激振、测点较少,转子不平衡量未知,测点偏离轴承中心等实际限制条件,文中提出一种迭代识别法,直接利用转子不平衡响应(位移时间历程)来识别实际工况下油膜轴承的动态特性系数,最后通过计算机仿真算例分析,取得了满意的结果.     

摩擦表面边界膜温度特性的神经网络模型

采用非线性变换单元组成的多层前馈神经网络建立了丝杆螺母磨擦副表面边界膜温度特性的磨损自补偿教学模型,该模型可用于准确地预测边界膜对摩擦学特性的影响。采用Ｌ－Ｍ规则进行神经网络学习训练使网络收敛快且误差小,所得网络输出结果与实验结果有较好的吻合性。该神经网络可为工程设计人员进行摩擦学设计提供有效的计算工具。     

制动器非线性动态特性的动力学仿真

本文通过制动器力学分析模型的建立研究了制顺的非线性动态特性及其对车轮防滑制动的瞬态响就这数值仿真曲线的比较和讨论，为制动器的动态设计提供了若干理论依据和设计准则。