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题名非线性气动弹性系统的鲁棒稳定性分析
被引量：3
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作者
员海玮
韩景龙
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机构
南京航空航天大学振动工程研究所
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期329-334,共6页
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基金
教育部博士点基金资助项目(20040287019)
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文摘
基于结构奇异值理论和特征多项式的值域方法,研究了带有结构和气动参数不确定性的非线性二元机翼的鲁棒稳定性问题。机翼模型包括非线性的扭转弹簧和能够反映失速效应的非线性气动模型。针对零摄动,使用μ方法分析线性化系统在平衡点的鲁棒稳定性。针对非零摄动,将平衡点位置看作关于不确定参数的函数并展开为泰勒级数,从而在μ方法的框架下考虑平衡点的不确定性。此外,计算不确定特征多项式的值域范围,并使用除零条件来判断其鲁棒稳定性。仿真数值结果给出了鲁棒颤振速度的上下界,表明了方法的有效性。
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关键词
非线性气动弹性系统
鲁棒颤振分析
μ方法
值域方法
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Keywords
nonlinear aeroelastic system
robust flutter analysis
μ-method
value set approach
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分类号
TH113
[机械工程—机械设计及理论]
O322
[理学—一般力学与力学基础]
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题名基于神经网络的非线性气动弹性系统辨识
被引量：5
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作者
窦立谦
冀然
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机构
天津大学电气与自动化工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
2017年第6期236-241,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(91016018
61074064)
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文摘
由于气动弹性系统的非线性和不确定性的存在,传统的辨识方法在工程中难以满足。针对这种情况提出了一种模糊小波神经网络(FWNN)辨识方法。首先,采用区间2型模糊逻辑系统和小波神经网络结合构建FWNN网络结构,能够较好地逼近具有不确定性的非线性AE系统;然后,考虑到辨识的快速性和准确性,系统采用一组模糊IF-THEN规则,对模糊后件采用单隐层小波神经网络结构;参数学习采用基于Lyapunov稳定性的滑模学习算法,保证系统存在参数不确定的情况下,辨识误差能更快地收敛。最后,对结构非线性二元翼段进行仿真研究,验证了该模型的有效性。
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关键词
系统辨识
非线性气动弹性系统
模糊小波神经网络
滑模算法
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Keywords
System identification Nonlinear aeroelastic system Fuzzy wavelet neural network Sliding mode algorithm
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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