基于ZG方法的悬挂负载直升机零振荡悬停控制

能够空投并高效地完成起降、装卸货物,是悬挂负载直升机重要的优点。欲使直升机成功并安全地实现货物装卸,需要直升机成功到达目的地,而且悬挂负载直升机飞行时悬挂物不发生振荡。为了实现悬挂负载直升机的零振荡悬停控制,基于ZG方法,在悬挂负载直升机简化数学模型基础上研究零振荡悬停控制问题。首先通过使用ZG方法对数学模型进行处理,得到相应的控制公式。然后创新性地引入参数的可变性,得到了辅助控制公式,并结合得到了控制器公式组。最后在MATLAB平台上进行计算机仿真,仿真结果验证了该控制器的有效性和精确性,进而证实了ZG方法对于实现悬挂负载直升机零振荡悬停控制的可行性和有效性。     

单喷嘴蒸汽射流凝结引起的压力振荡研究

为了得到蒸汽在过冷水中浸没射流凝结引起的压力振荡规律,针对不同的过冷水温度和轴向距离对压力振荡特性进行实验研究。实验系统主要包括蒸汽发生器、稳压罐、喷嘴、水箱、仪表、可视化系统和数据采集系统。测量得到了不同轴向位置的压力振荡峰值,通过快速傅里叶变换得到了压力振荡的主频,并分析了过冷水温度和轴向距离对压力振荡特性的影响规律。结果表明:压力振荡峰值总体上随温度升高而增大,但在水温较高时出现下降趋势;主频随着水温的降低而增大,但不随轴向距离的增大而变化。同时,利用前人提出的公式对本实验条件下的主频进行了计算,计算值与实验值具有相同的变化趋势,且吻合得较好。     

基于WASD神经网络的日本国债预测结果与分析

日本是发达国家中国债和GDP的比值最高的国家.在过去的20年中,日本国债规模增长迅速.根据日本财务省官方公布的数据显示,截至2020年6月底,日本国债总额已达到1159.0289万亿日元.为了预估日本中央政府未来的债务风险,对日本国债规模进行预测是有必要的.研究利用权值和结构确定(WASD)神经网络对日本2017年3月—2020年6月一共14个季度的国债规模成功进行了预测,预测结果与官方数据的相对误差在4％以内.此外,利用校验误差最小的神经网络更进一步地完成了2020年9月—2022年12月一共10个季度的短期预测.结果表明,短期内日本国债规模仍将缓慢上升.