磁流变阻尼器Bingham力学模型改进及参数辨识

磁流变阻尼器不仅具有阻尼快速响应、良好的温度稳定性、内部结构简单等优势,而且可以通过调节控制电流使阻尼器的出力值连续变化,实现阻尼力可控。由于磁流变阻尼器阻尼特性与内部磁流变液的磁流变效应有关,具体表现非常复杂,现有力学模型目精度不足,无法精确描述磁流变阻尼器的阻尼特性。在磁流变阻尼器力学性能测试基础上,应用分段拟合函数方法同时结合反正切函数模型改进模型,并辨识改进后力学模型中各参数。将改进后的Bingham模型与实际测试出力值进行对比,结果表明改进后的Bingham模型能够很好地解决Bingham力学模型在非线性滞回阶段出力值曲线与实际测试数据不符的问题,改进后模型总体出力值曲线与阻尼器实际出力值基本相同,模型精度大幅提升。此种改进方法为磁流变阻尼器建立高精度力学模型提供参考。     

可控磁流变阻尼器滞环模型的比较

磁流变阻尼器(Magneto-rheological damper, MRD)在结构振动半主动控制领域具有广泛的应用前景,半主动控制器设计和控制分析需要建立精确、简洁、通用的滞环阻尼力-速度(F-v)模型.在多组不同激励幅度、频率和控制电流下对MRD进行性能测试,在激励性质和控制电流变化时,MRD的输出阻尼力具有强滞环非线性特性和电流控制与滞环算子相分离的特性.针对非线性滞环双粘滞模型、现象模型、S型滞环模型和基于Sigmoid函数的通用滞环模型的优点与不足,提出MRD电流控制与滞环特性相分离的一般化模型,易于求解逆模型且有利于基于模型的高级控制器设计.引用已提出的基于Sigmoid函数的电流控制函数对典型模型进行修正,使其能准确适应控制电流的变化,并根据测试数据用最小二乘法辨识各修正模型的参数,在不同控制电流和激励性质下,将各修正模型的计算结果与测试结果进行比较,结果表明,各类修正模型均具有较高的准确性.     

滞回模型磁流变减振器半主动悬架模糊控制

为了获得磁流变减振器便于控制的精确力学模型,在正弦激励下对磁流变减振器进行了特性试验,利用试验数据拟合了一种滞回模型,以此来表示磁流变减振器的动态响应特性,比较由此模型仿真和实测的阻尼力,表明此模型既能较好地描述其滞回特征,亦能简单明了地表达逆向动态特性,可在开环控制策略下容易地获得理想的阻尼力,利用此模型设计了一个开环控制策略下的模糊控制器,比较所设计的模糊控制器和天棚控制器及被动悬架的性能,采用四分之一悬架模型采进行分析和仿真,随机路面激励下的数值仿真进一步证实了此控制器的有效性,其综合性能比天棚控制和被动悬架均有较大幅度的提高.     

基于MATLAB的磁流变阻尼器双曲正切模型建立

应用智能材料的磁流变阻尼器被广泛应用于机械及建筑行业.磁流变阻尼器力学特性较为复杂,为了对其进行研究,首先对其进行了动力学特性试验,之后在MATLAB/Simulink中建立磁流变阻尼器的双曲正切模型,最终对其进行了有效性验证,得到了较为准确的力学模型.     

基于量子微粒群的BPNN在转炉炼钢静态模型中的应用

针对转炉炼钢静态模型终点命中率较低的问题,首先分析了影响转炉炼钢终点命中率的各种因素,确定了BP神经网络(BPNN)的拓扑结构,并依此建立了转炉炼钢静态模型.然后把量子微粒群算法(QPSO)应用于BP网络的学习中,并比较了QPSO、基本微粒群优化算法(PSO)、梯度下降法的学习性能.最后,基于某炼钢厂的历史数据进行了仿...     

基于粒子群优化算法的磁流变阻尼器多项式动力学建模方法

为提高磁流变阻尼器（MRD）多项式动力学模型精度,提出了基于粒子群优化（PSO）算法的多项式模型建模方法。搭建了MRD试验平台,利用测得的力学特性数据,辨识并对比分析了传统多项式与Chebyshev多项式模型;运用PSO算法,结合Lagrange插值方程和实测数据优化插值节点,经MATLAB Simplify函数化简,构建了多项式动力学模型;研究优化插值节点的PSO算法流程及主要步骤,分析比较PSO算法与Chebyshev模型的12阶多项式建模平均累积相对误差。研究表明,在正弦激励频率1 Hz、振幅15 mm、电流0~1.5 A工况下,PSO多项式建模方法比Chebyshev多项式模型相对误差下降了47.0%,能较好地反映MRD动力学特性,满足实际工程应用需要。     

磁流变阻尼器Dahl模型的参数化建模

磁流变阻尼器由于自身独特的优点,在工程上受到了广泛的关注。为了描述磁流变阻尼器的非线性和迟滞性,首先在现有的实验设备上进行了阻尼器的标定试验搜集数据,其次,在Simulink环境下建立了磁流变阻尼器的Dahl模型,对模型中的参数进行了辨识,最终进行了仿真对比。     

磁流变阻尼器动力性能测试与建模

建立磁流变阻尼器精确的力学模型是进行磁流变阻尼减振结构反应分析与设计并取得良好振动控制效果的一个重要前提。首先,对一个最大出力为10kN的磁流变阻尼器进行动力性能测试;其次,基于试验结果分别建立该阻尼器的参数化与非参数化动力学模型,并对所建立模型的有效性进行验证;最后,对两种不同建模方式的结果进行对比分析。结果表明,建立的参数化模型——双曲正切滞回模型能够有效地描述磁流变阻尼器的动力特性;非参数化模型——反向传播(back propagation,简称BP)神经网络正向、逆向力学模型具有良好的训练样本拟合度、泛化能力和抗噪性能;在试验数据拟合度上,BP神经网络模型要好于双曲正切滞回模型,但后者阻尼力表达式形式简单,更易于程序化。     

微粒群算法优化设计自适应滤波器

针对自适应IIR滤波器潜在的不稳定性和性能指标函数容易陷入局部极小点而导致性能下降等问题,用一种新的优化算法-微粒群算法来对其进行优化设计,仿真结果表明用微粒群算法进行参数寻优不仅解决了自适应滤波器性能指标函数容易陷入局部极小点的问题,亦解决了稳定性问题.     

PARTICLE SWARM OPTIMIZATION BASED ON PYRAMID MODEL FOR SATELLITE MODULE LAYOUT

To improve the global search ability of particle swarm optimization (PSO),a multi-population PSO based on pyramid model (PPSO) is presented.Then,it is applied to solve the layout optimization problems against the background of an international commercial communication satellite (INTELSAT-Ⅲ) module.Three improvements are developed,including multi-population search based on pyramid model,adaptive collision avoidance among particles,and mutation of degraded particles.In the numerical examples of the layout design of this simplified satellite module,the performance of PPSO is compared to global version PSO and local version PSO (ring and Neumann PSO).The results show that PPSO has higher computational accuracy,efficiency and success ratio.     

基于改进粒子群算法的同步器多目标参数优化

为兼顾变速器中同步器更短同步时间和更高寿命的要求,基于牛顿第二定律和粘着磨损理论、M-B分形接触模型分别建立以同步时间和同步器寿命为目标的数学模型,运用理想点法构造评价函数进而建立以二者为目标的多目标参数优化模型,利用层次分析法确定各目标在多目标优化模型中所占权重值,并借助改进粒子群算法对多目标参数优化模型进行优化求解。结果表明:优化后与优化前相比同步时间减少了8%,同步器寿命增加了9%,二者得到较好的改善。改进粒子群算法的使用使同步器性能得到较好的提升,而理想点法的运用有效的避免了多目标优化中大数量级目标支配优化结果的问题。     

基于粒子群算法的螺旋钻锚杆回收装置的结构参数优化

为提高锚杆回收装置的钻进效率,实现轻量化,以锚杆回收装置的螺旋钻杆为研究对象,以钻杆的内径和外径、叶片厚度、螺距、螺旋升角、转速、头数以及叶片高度为优化参数,以钻杆输送效率最高、重量最轻、二次破碎率最高为优化目标,采用粒子群算法对钻杆结构进行参数优化,结果表明锚杆回收装置的钻进效率提高了31.4%,重量减轻了12.7%,二次破碎率提高了48.7%,提高了锚杆回收效率,增强了螺旋钻杆的耐磨程度和强度。     

基于tsPSO算法的阵列自适应随机共振方法研究

针对传统随机共振方法存在的单级自适应随机共振方法输出响应信噪比低、参数自适应时间长且阵列随机共振方法参数设置困难等不足,提出了一种基于带极值扰动的简化粒子群(Extremum Disturbed and Simple Particle Swarm Optimization,tsPSO)算法的阵列自适应随机共振方法,实现了强噪声背景下大参数微弱信号的有效、快速检测。首先,采用并联随机共振系统,通过对各子系统的输出响应进行自相关分析并合成提高最终输出响应的信噪比;其次,在每个并联子系统中,通过随机共振系统级联的方式进一步提高输出响应的信噪比;最后,以信噪比为适应度函数,对每个子系统的参数进行自适应选择,并通过变换尺度分段搜索和采用ts PSO算法缩短参数自适应的时间。仿真实验和工程应用结果验证了该方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的高强钢Y-U本构模型参数反演

建立Y-U本构模型参数反演的数学优化模型,针对本构模型迭代求解等特点,对传统粒子群算法的参数设置、初始群体生成等方面进行改进,并融合遗传算法中的变异思想,用于此优化问题的求解。根据高强钢材料WELDOX1100的拉压循环试验数据对模型中的7个参数进行反演。最后进行折弯回弹有限元计算和试验,验证了反演结果的准确性。结果表明,该反演算法收敛性好、精度高,反演结果对提高高强钢成形的数值模拟精度具有重要意义。     

基于粒子群算法的后桥可靠性稳健优化设计

为提高车辆零部件的安全性和稳健性,应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆后桥的可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题.通过模糊多目标粒子群算法求出所有满足约束性条件的pareto解集,结合实际情况,依据pareto解集确定零部件的设计规格.实验表明,所提方法能迅速有效地获得可靠性稳健设计的信息.     

基于改进粒子群算法的内啮合齿轮泵优化设计

为减小内啮合齿轮泵的流量脉动,以PGH型渐开线内啮合齿轮泵为研究对象,建立流量脉动率和齿形参数的数学模型,分析了齿轮泵在外齿圈和小齿轮满足不同啮合关系时的瞬时流量,并据此建立齿轮泵的优化数学模型;将遗传算法中的遗传和变异操作引入到粒子群算法中得到改进粒子群算法,通过此算法对齿轮分度圆压力角、变位系数、齿顶高系数和齿数等参数进行优化,得到了齿轮泵流量脉动率最低时的齿形参数;通过Matlab仿真验证,结果表明:齿轮泵的流量脉动率和齿形参数呈非线性变化关系;在满足结构要求和合理传动等条件下,经过该方法优化以后,齿轮泵的流量脉动率降低了7. 27%,实现了内啮合齿轮泵流量脉动的降低。     

机电产品管路自动敷设的粒子群算法

基于粒子群优化算法提出一种机电产品三维管路自动敷设算法,该算法以预处理和优化搜索为基本框架。在预处理阶段,利用混沌技术,建立混沌栅格预处理模型。三维管路敷设空间经过混沌栅格预处理模型处理,可有效地降低管路自动敷设算法的求解复杂度。在优化搜索阶段,通过分析粒子群算法和人口迁移的特点,提出改进粒子群算法。改进粒子群算法针对粒子群算法收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出子空间局部搜索、解空间全局搜索和补空间开拓搜索。基于混沌栅格预处理模型和改进粒子群算法,给出高效的管路自动敷设算法流程图。对比试验和改进粒子群算法的理论分析,表明该优化搜索算法具有较好的性能,并证明改进粒子群算法的收敛性。实例验证表明该算法的有效性和实用性。     

基于混合粒子群算法的柴油机喷油器可靠性分布的参数估计

针对在柴油机喷油器可靠性分析中运用最大似然估计求解混合威布尔参数时需要面对求解复杂联立超越方程组的问题,引入粒子群优化理论,用混合粒子群算法来求解超越方程组以达到估计混合威布尔参数的目的,并将求解结果与粒子群方法、图解法、非线性最小二乘法的求解结果进行比较。结果表明:混合粒子群算法在求解效率和收敛性能上要优于粒子群方法、图解法和非线性最小二乘法,利用该方法来估计混合威布尔分布的参数是可行的,且能获得较精确的求解结果。     

磁流变减振器滞环特性试验及建模方法

由于磁流变减振器数学模型滞环特性描述通常不能兼顾简洁、精确,而限制其实际工程应用,因此,设计用于数学模型,参数辨识和验证的几组不同的连续变化的激励振幅、频率和电流强度,并应用实物磁流变减振器进行动态特性测试。根据测试结果分析无电流输入以及激励位移、速度和电流强度变化时,磁流变减振器的弹性、阻尼、电流饱和等基本特征的动态非线性特性。依据试验分析结合非线性粘塑性模型和简单非线性Bingham模型,提出应用神经网络理论中神经元S型传递函数,实现减振器活塞运动方向发生变化时力―速度特性模型中阻尼力的平滑过渡;同时借鉴非线性滞环双粘性模型以活塞加速度方向的变化,判断压缩屈服和拉伸屈服两个不同过程的方法,建立描述磁流变减振器滞环特性的数学模型。进一步分析所建模型中可控阻尼力部分各个参数的物理意义。通过试验数据对S型滞环特性数学模型进行参数辨识,并重点分析速度―力特性曲线所形成滞环的斜率及宽度相关参数的可控特性,最后以试验数据验证S型滞环模型的正确性。