简介:电动太阳风帆(简称电动帆)是一种利用太阳风动能冲力飞行的新兴无质损飞行器.针对电动帆传统推力模型中忽略了姿态对推力幅值影响的问题,本文推导得出了一种解析形式的改进推力模型,并与最新的多项式拟合改进推力模型进行了对比.对比结果显示两种改进推力模型数值结果很接近,但本文的解析改进推力模型形式更简单.为了重新评估电动帆在深空探测中的性能,以地球至火星的飞行任务为算例,分别采用传统推力模型和解析改进推力模型进行了电动帆轨迹优化仿真.仿真结果显示,在相同特征加速度情况下,采用改进解析推力模型完成任务所需时间,大于采用传统推力模型所用时间.上述现象的原因在于传统推力模型中忽略了姿态改变对推力加速度大小的影响,并高估了电动帆所能产生的最大推进角.
简介:模糊控制器的设计是模糊控制系统的核心,而模糊控制器设计的关键部分是模糊规则,模糊规则的好坏决定了模糊控制系统的控制效果.而一般模糊规则是通过专家经验获得的,存在很大的主观性的缺点,本文以智能悬臂梁结构为研究对象,设计了模糊控制器,改进了遗传算法,提出了使用改进遗传算法对模糊规则进行优化的方法,并给出了遗传编码、适应度函数的确定方法,最后利用Matlab/Simulink建立智能悬臂梁结构的仿真模型,对模糊规则优化前后的智能悬臂梁振动控制结果进行对比.仿真结果表明,优化后的模糊规则使智能悬臂梁的振动幅度显著缩小,而且振动衰减速度明显加快.
简介:峰放电频率适应性是神经元在信息处理过程中重要的动力学特性之一.当神经系统受到外电场作用时,会对其动力学行为以及神经电信息的产生、传导产生影响.我们基于Leakyintegrate-and-fire(LIF)神经元模型,建立了外电场作用下改进的LIF神经元模型.采用随时间演化的膜电位曲线和峰放电频率曲线,以及随外电场变化的起始峰放电频率曲线和稳态峰放电频率曲线,研究不同强度、频率外电场作用下改进的LIF模型的适应性变化.此外,还利用相邻峰峰间期(ISI)之间的相关性进一步阐明外电场对神经元适应性的影响.
简介:为了协调高速铁道车辆的运动稳定性与曲线通过性能之间的矛盾,本文采用多目标优化方法对一种高速铁道车辆的关键悬挂参数进行了优化处理.采用多体动力学技术建立了某型高速铁道车辆62个自由度的动力学模型,模型考虑了轮轨接触几何非线性、轮轨蠕滑非线性和阻尼非线性等.采用ADAMS—Matlab联合仿真对车辆悬挂系统进行参数化改造,使弹簧刚度和阻尼系数均可调.采用基于遗传算法的多目标优化方法对悬挂参数进行优化,使车辆模型能同时满足3种动力学指标.对比优化前后模型的动力学性能可以发现:模型的运动稳定性和曲线通过性能得到显著提高,虽然运行平稳性有小幅降低,但仍能保持在优良的工作状态.
简介:正如傅里叶变换采用正弦基,单频信号能够在频域形成峰值,分数阶Fourier变换采用线性调频基,线性调频(LFM)信号能够在分数阶Fourier域上实现聚焦,利用此聚焦性通过搜索峰值可实现LFM信号检测和参数估计.通常采用步进式搜索方法,效率低下.为了克服该缺点,通过对分数阶Fourier域优化问题本质的研究,将混沌优化算法引入到分数阶Fourier域极值搜索中.仿真结果表明:本文的方法优于传统的步进式搜索法.
简介:建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计方法.首先考虑自然风的脉动特性,采用Cooper理论和谐波叠加法模拟随车移动点的脉动风速,给出随机风作用下高速列车非定常气动载荷的计算方法.然后建立高速列车车辆系统动力学模型,计算高速列车的运行安全性,并基于可靠性理论,给出随机风作用下高速列车失效概率的计算方法.在此基础上,以高速列车动力学参数为优化设计变量,以失效概率和轮轴横向力为优化目标,采用多目标遗传算法NSGA—II进行动力学参数的自动寻优,建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计模型.经可靠性优化计算,高速列车的失效概率由原始的0.4884降低为0.1406,轮轴横向力由原始的45.13kN降低为43.01kN.通过优化高速列车动力学参数可以显著改善随机风作用下高速列车的运行安全性.