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针对被控对象的参数时变和外部扰动问题,本文融合神经网络的万能逼近能力和自适应控制技术,并结合分数阶微积分理论,提出了基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制策略.本文采用等效控制的方法设计滑模控制律,并利用神经网络的万能逼近能力估测控制律的变化,结合自适应控制算法和分数阶微积分理论抑制传统滑模控制系统的抖震,同时根据Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性,最后给出了实验结果.实验结果表明,本文提出的基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制系统,能保持滑模控制器对系统外部扰动和参数变化鲁棒性的同时,也能有效地抑制抖震,使得系统获得较高的控制性能. 相似文献
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针对少量训练样本在深度学习算法中难以实现高精度分类的问题,提出一种融合强化学习和关系网络的小样本分类算法。采用图像预处理过程中基于强化学习的美学意识图像自动裁剪模型,通过构建美学意识奖励函数来输出最佳裁剪图像,从而保留图像最具特征部分。利用关系网络模型,将自动裁剪后的小样本图像中的训练样本图像与测试图像通过关系网络中的嵌入模块进行特征提取。将提取后的特征进行特征映射级联,并将级联后的特征映射馈送到关系网络中的关系模块中进行比较,将最终产生的0到1范围内的关系评分作为比较结果,从而判断测试图像所属的类别。在小样本数据集上进行实验并与现有方法进行对比,实验表明该方法能够实现较高精度的小样本分类。 相似文献
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以酚醛胺(T31)固化剂为芯材,聚脲(PUA)为壳材,采用界面聚合法制备了一种微胶囊型固化剂T31-PUA。通过热重分析仪、扫描电子显微镜对微胶囊的热稳定性、微观形貌进行了表征。将固化剂微胶囊与环氧树脂混合制备成单组分胶粘剂,利用示差扫描量热仪、万能试验机对单组分胶粘剂的固化特性、耐久性能及力学性能进行表征。结果表明:微胶囊表面略有粗糙,平均粒径为150μm,芯材质量分数为60%。微胶囊在室温下压力解封,可在1 h内完成固化,其粘接件拉伸剪切强度为6.18 MPa。热解封可在120℃下30 min内固化,其粘接件拉伸剪切强度为6.95 MPa。该微胶囊型单组分胶粘剂室温储存期可达40 d以上,固化特性、耐久性和力学性能良好。 相似文献
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以二氧化硅为壳材、石蜡为芯材制备相变微胶囊,并与水泥掺混制备相变微胶囊改性砂浆,研究相变微胶囊掺量对改性砂浆热性能的影响。研究表明,随着微胶囊掺量增加,改性砂浆试样的内表面温度降低,升温速率下降,导热系数减小。当相变微胶囊掺量为20%时,导热系数较纯砂浆试样降低了0.49 W/(m·K)。基于COMSOL软件,建立有限元模型,从微观尺度分析相变过程传热机理,以及相变微胶囊与水泥砂浆基质接触界面的传热情况。试块的外表面受热温度为50℃时,添加相变微胶囊的水泥砂浆内表面温度和中心剖切面温度较纯水泥砂浆分别降低0.30、1.16℃。 相似文献
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利用超临界水热结合后续煅烧处理的方法制备了锂离子电池正极材料LiMn2O4,并详细讨论了超临界水热反应过程中反应压力、反应温度和后续处理煅烧温度对LiMn2O4材料晶型、颗粒形貌和电化学性能的影响。实验结果表明,LiMn2O4材料在400 ℃、30 MPa下反应15 min,后续经过700 ℃煅烧3 h得到的样品具有结晶度良好、颗粒分布均匀等优点。LiMn2O4材料制备的扣式电池表现出优异的电化学性能,0.1 C倍率下初始放电比容量为125 mA·h/g;1 C下循环50周同样表现出良好的电化学性能。 相似文献