风荷载下伸臂桁架-ATMD组合系统最优伸臂桁架位置研究

基于虚拟激励法和最优控制理论,提出伸臂桁架-主动调谐质量阻尼器(ATMD)组合系统的风振最优控制模型。首先推导伸臂桁架主体结构与ATMD耦合后的控制运动微分方程组并基于虚拟激励法求解该方程组,发展新的伸臂桁架-ATMD组合系统数值简化模型。基于新提出的组合系统数值简化模型,应用固定点理论求解ATMD最优控制力,获得伸臂桁架-ATMD组合系统的最优控制力模型。将新提出的伸臂桁架-ATMD组合系统数值简化模型和最优控制力模型进行有效数值组合,构建该组合系统的整体最优控制模型。将本文提出的基于固定点理论的最优控制模型与基于线性二次规划方法的最优控制模型、被动最优控制模型和无控制模型进行对比分析。最后应用基于固定点理论的最优控制模型对伸臂桁架-ATMD组合系统的最优伸臂桁架位置进行单参数敏感性分析,研究最优伸臂桁架位置对不同结构影响因素的敏感性以及ATMD对不同类型伸臂桁架系统的抗风控制效果。研究结果表明：主体结构伸臂桁架系统类型不同,不同控制方案的作用效果不同,且主动控制方案对加速度响应的控制效果优于对位移响应的控制效果;与纯伸臂桁架系统相比,风荷载作用下主动调谐质量阻尼器对组合系统的最优伸...     

主动数据库中规则合流性问题的一个解决方案

提出一种解决主动数据库中规则管理的合流性问题的新方法, 并与优先数方法进行比较     

车内噪声主动控制系统次级声源布置分析

为了有效提升车内噪声主动控制系统的效果,研究次级声源设备布置对降噪效果的影响。运用ANSYS软件对驾驶室模型进行声学仿真分析,得出其各阶声模态图以及声频率为230 Hz时驾驶室内的声压云图;搭建了以滤波x最小均方(filtered x Least mean square, FxLMS)算法为基础的自适应噪声主动控制试验平台,将仿真结果与实车环境结合,对比分析了不同设备布置下的降噪效果。试验结果表明,不同的设备布置对噪声降低值、效果稳定性等有着显著影响,并得出了4种布置方式中降噪效果最佳的方案,实现最大15 dB的降噪幅值。研究结论可为实车主动降噪系统中次级声源的布置提供参考。     

网络系统的不确定自适应滑模控制

针对TCP网络的拥塞控制问题,采用滑模控制理论提出了一种新的主动队列管理算法。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,根据改进的李亚普诺夫函数,提出了一种简单的自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器。所设计的控制器既保证了滑动模态的存在和系统的渐进稳定性,又较好的抑制了系统不确定带来的影响。仿真结果表明该方法的有效性。     

基于一维多谐频声源的主动噪声控制算法研究及实现

本文就普遍存在于冷气机、冷却塔、抽油烟机、排风机及空调口的一维多谐频声源运用主动噪声控制技术（ANC）进行实时消声。针对声源特性、通道传递函数非线性和控制系统的稳定性、运算量和收敛速度采用自适应滤波算法FX—LMS算法对声源进行降噪,并用MATLAB软件仿真,试验表明该控制系统能将主动噪声消除技术应用在开放式空间,并有实时性消声的特性。     

型钢换撑支护技术应用分析

以融侨茉香云居为例,提出一种型钢斜撑组合混凝土换撑横梁和纵梁的临时换撑体系,其可通过水平支撑梁和换撑型钢将基坑变形应力通过横梁和纵梁均匀传至底板上,实现应力有序调整、转移和再分配,可在不同层地下室缓冲区得到充分运用,有较好的经济效益和应用前景。     

基于动态输出反馈的挠性航天器主动振动抑制

针对航天器三轴同时姿态机动时挠性附件的振动抑制问题,提出了基于动态输出反馈控制的主动振动抑制方法。采用拉格朗日方法和四元数参数化建立了挠性航天器的非线性模型。利用航天器姿态控制问题固有的无源性,设计了1种仅利用姿态四元数而无需以角速度测量、挠性变形位移及速率测量作为反馈的动态控制规律,并采用压电作动器来抑制挠性结构的振动。基于Lyapunov方法证明了所设计的动态控制器保证了姿态的渐近稳定和模态的振动的衰减。仿真结果表明了所提出的控制方法的可行性和有效性。     

模糊度量空间中公共不动点

讨论了模糊度量空间中在R-弱可换条件下的公共不动点存在性问题,并将此结果推广到模糊2-度量空间及模糊3-度量空间。     

硬岩采场新型预应力膨胀支柱的研发及应用

针对硬岩采场原岩矿柱损失率高、传统人工矿柱无法有效接顶等难题,利用自主研制的膨胀材料水化反应后体积增大特性,研发一种新型预应力膨胀支柱;基于室内和现场工业试验,测定其膨胀力学性能和承载机制.试验结果表明,桶式膨胀装置(即膨胀支护动力源)在约束条件下,随着膨胀材料装填量的增加,其主动支撑力增加,且增幅逐渐加大;在全约束且...     

基于深度强化学习的机翼分离流场零质量射流控制

为了降低机翼在飞行中受到的阻力,该文针对NACA0012翼型构建了基于双喷孔零质量合成射流的流动控制框架,利用深度强化学习(DRL)的近端策略优化(PPO)算法获取了一种具有环境实时适应性的主动流动控制策略。研究了不同来流条件下DRL流动控制策略对机翼边界层以及尾部流动分离情况的影响。探索了进一步考虑射流节能作为奖励函数的流动控制策略的学习与最终控制效果。针对DRL模型超参数开展了研究,对比分析了不同网络更新频率(5、10、20)和不同学习率(10^-3、10^-4、10^-5)下流动控制模型的训练效率和控制策略效果。结果显示,通过DRL获得的流动控制策略显著地减小了机翼上表面边界层的厚度,实现了35%的减阻和33.7%的升阻比提升。DRL在复杂控制目标下依然能学习到有效的减阻增升策略,且射流能量节省近50%。较小的网络更新频率在训练初期能快速地提升训练效果,但在中后期存在奖励值不升反降,网络过拟合的问题。较大的网络更新频率和较小的学习率则存在训练效果提升缓慢,训练周期过长,学习效率低的问题。