结构振动控制中压电阻尼技术研究：（三）机敏约束层阻尼技术

给出了机敏约束阻尼概念，阐述了机敏约束层阻尼系统特征，分析了结构设计和系统建模方法。以典型梁系统为例，比较了被动约束阻尼技术和机敏约束层阻尼技术减振效果。结果表明；机敏约束层阻尼控制技术是一种更为有效的振动控制方法。最后，提出了今后重点研究问题。     

主动约束层阻尼梁结构的应力连续模型

考虑到较厚的阻尼层内高阶剪切效应不应忽略,使用Reddy的三阶位移场描述阻尼层的纵向位移,使得在分界面上不仅位移连续,而且应力连续,从而提出ACLD结构的一种新模型“应力连续模型“。在此基础上,使用谱有限元法(SFEM)对ACLD梁结构进行力学建模和数值模拟,并与传统Mead-Markus模型结果进行了比较。研究表明,应力连续模型在固有频率和模态损耗因子预测上优于传统Mead-Markus模型。     

主动约束层阻尼梁结构的应力连续模型

考虑到较厚的阻尼层内高阶剪切效应不应忽略,使用Reddy的三阶位移场描述阻尼层的纵向位移,使得在分界面上不仅位移连续,而且应力连续,从而提出ACLD结构的一种新模型“应力连续模型“。在此基础上,使用谱有限元法(SFEM)对ACLD梁结构进行力学建模和数值模拟,并与传统Mead-Markus模型结果进行了比较。研究表明,应力连续模型在固有频率和模态损耗因子预测上优于传统Mead-Markus模型。     

主动约束层阻尼梁结构的应力连续模型

考虑到较厚的阻尼层内高阶剪切效应不应忽略,使用Reddy的三阶位移场描述阻尼层的纵向位移,使得在分界面上不仅位移连续,而且应力连续,从而提出ACLD结构的一种新模型“应力连续模型“。在此基础上,使用谱有限元法(SFEM)对ACLD梁结构进行力学建模和数值模拟,并与传统Mead-Markus模型结果进行了比较。研究表明,应力连续模型在固有频率和模态损耗因子预测上优于传统Mead-Markus模型。     

主动约束层阻尼梁结构的应力连续模型

考虑到较厚的阻尼层内高阶剪切效应不应忽略,使用Reddy的三阶位移场描述阻尼层的纵向位移,使得在分界面上不仅位移连续,而且应力连续,从而提出ACLD结构的一种新模型“应力连续模型“。在此基础上,使用谱有限元法(SFEM)对ACLD梁结构进行力学建模和数值模拟,并与传统Mead-Markus模型结果进行了比较。研究表明,应力连续模型在固有频率和模态损耗因子预测上优于传统Mead-Markus模型。     

主动约束层阻尼梁结构的应力连续模型

考虑到较厚的阻尼层内高阶剪切效应不应忽略,使用Reddy的三阶位移场描述阻尼层的纵向位移,使得在分界面上不仅位移连续,而且应力连续,从而提出ACLD结构的一种新模型“应力连续模型“。在此基础上,使用谱有限元法(SFEM)对ACLD梁结构进行力学建模和数值模拟,并与传统Mead-Markus模型结果进行了比较。研究表明,应力连续模型在固有频率和模态损耗因子预测上优于传统Mead-Markus模型。     

基于NARX非线性辨识技术的航空发动机嵌入式机载模型计算机实现

针对航空发动机控制系统中机载模型难以实现的问题,设计一种将NARX非线性辨识模型移植入嵌入式高性能处理器从而实现机载模型的方法。应用NARX非线性辨识技术,对某型涡扇发动机试车数据进行系统辨识并建立实时建模;接着,将辨识模型通过代码生成技术载入TMS320C6747控制模块;最后,经过适当接口修改,完成机载模型计算机的实现并对其进行实验验证。结果表明,所辨识模型具有较高精度,且载入DSP平台后精度可达92%,满足航空发动机系统对机载模型的要求。     

基于主动约束阻尼层的次镜支撑结构设计

为了提高空间望远镜次镜支撑结构的动力学性能,利用主动约束阻尼层对次镜支撑结构进行了设计,主动约束阻尼层在柔性结构表面覆盖阻尼材料和压电陶瓷材料,是对柔性结构进行振动抑制的有效手段。首先建立了主动约束阻尼层的有限元模型,采用比例微分控制算法对压电陶瓷进行闭环控制,分析了阻尼材料厚度和控制增益对支撑结构阻尼特性的影响,结果表明增大阻尼层厚度或增大控制增益能够提高结构阻尼特性,但增大阻尼层厚度同时也会降低压电陶瓷的驱动性能。对空间望远镜整体结构的分析结果显示,覆盖主动约束阻尼层后支撑结构的固有频率会略微降低,但是次镜位置的频率响应明显下降,次镜的面型精度也有提高。     

动态系统多层网络模型的递推辨识算法研究

本文基于对多层前向神经网络学习训练获得最优权集合过程看成是非线性动态系统模型参数自组织、自学习的辨识过程，阐述了基于多层前向网络描述体系的定常和时变非线性动态系统的ＧＢＰ（广义反向传播算法）自适应递推辨识算法和模型的校验。ＧＢＰ递推算法包括在采样时间段上的纵向参数辨识过程和时序上的横向滑动辨识过程，它是现有多层网络学习算法的拓广，仿真研究表明该算法的有效性。     

多层压电陶瓷位移控制器结构的强度与优化分析

从结构强度分析的角度对多层压电结构陶瓷位移控制器在电极端部区域容易断裂而至使系统工作失效这一应用问题进行了研究，采用云纹干涉实验测试与有限元数值模拟相结合的方法讨论了导致破坏的原因，用数值分析法分析了电极尖端不均匀电场奇异性引起的应力集中。在保证加工工艺可行和结构功能不变的前提下，从几何构形的角度提出了两种多层压电结构几何优化模型并验证了其中一种优化模型可以有效的缓释应力集中，从结构可靠性的角度证明是一种有效的优化设计方案。     

基于光纤智能夹层的损伤检测系统

介绍了基于光纤智能夹层的损伤检测系统以及该系统的两个关键技术:光纤传感器与材料结构集成以及与静载荷损伤检测算法。标准化、模块化的光纤智能夹层是光纤智能夹层解决了光纤传感器与结构集成的一种实用方法。用聚酰亚胺光制作的纤智能夹层便于存储、运输和埋置,并且可以很方便地埋入或粘贴材料结构,埋入结构对结构的强度和传感器的灵敏度影响不大。为了适应Bragg光栅解调仪的解调速度,本系统采用基于静载荷损伤识别算法。该算法只要求使用结构应变参数,并不需要使用挠度、位移等参数;不需要建立结构的有限元模型;不需要使用优化算法。因此,该算法具有高效、成本低的优点。所设计的软件通用性好,可应用于不同结构和不同类型的损伤。该系统应用于机翼盒段,并成功地实现对盒段上螺钉松动的检测。     

柔性智能结构实验建模方法

给出了系统辨识的常用模型,介绍了柔性智能结构实验建模方法及实验系统结构。以柔性梁为例,讨论了传感器和驱动器放置,建立了柔性梁的系统模型,实验结果验证了所述方法的有效性。     

基于EFPI和FBG传感器的光纤智能夹层系统研究

以光纤自诊断系统为研究对象,围绕光纤智能夹层(FOSL)制作和标定中的相关理论及技术展开较深入的研究。采用聚酰亚胺薄膜制作了基于非本征法布里-珀罗干涉型(EFPI)传感器和光纤布拉格光栅(FBG)传感器的FOSL。制作过程中,光纤传感器性能完好,FOSL的埋入对复合材料强度影响较小。在此基础上,对FOSL试件中的EFPI和FBG传感器进行了四点弯曲试验。试验表明,FOSL中,EFPI传感器的应变与载荷、FBG波长偏移与应变之间均具有良好的线性关系;在FOSL的制作中,可以选用EFPI和FBG传感器同时监测结构应变和温度。利用FOSL中的光纤传感器网络和先进信息处理技术,可以建立结构损伤主动、在线和实时监测系统。     

基于ARX模型的飞机尾翼压电结构系统辨识研究

以某国产型号飞机垂直尾翼50%的缩比模型为研究对象,采用压电陶瓷PZT和压电纤维复合材料MFC作为驱动器,对飞机尾翼的振动进行主动控制,该文主要采用时间序列法对该模型的控制系统进行系统辨识研究。首先选用最小二乘方法建立了系统的受控自回归模型(ARX)模型;然后通过实验获得了系统控制通道的模型;最后通过与其他方法进行比较和验证,表明了所用方法的可靠性和有效性。     

智能材料与结构在智能控制中的应用

明确指出了智能材料和结构的概念,针对各种材料的性质和特性,以压电材料和电（磁）流变液在控制中的应用为例进行了讨论,并对智能材料和结构的应用前景进行了展望。     

基于有效态密度的MOS结构电荷控制模型

从载流子在 MOS结构反型层内的分布出发 ,利用表面有效态密度 ( SLEDOS:SurfaceLayer Effective Density- of- States)的概念 ,在经典理论框架内建立了包含载流子分布对表面势影响的电荷控制模型 .该模型包含了强反型区表面电势的变化对载流子浓度的影响 ,采用了一种新的高效的迭代方法 ,具有较高的计算效率和足够的精度要求     

具有埋层的大功率集成器件二维简化模型分析

对具有埋层结构的集成大功率器件提出了导通电阻自限制二维模型.在假定条件成立时,推导出器件二维模型导通电阻自限制公式,得出了具有埋层结构的集成大功率器件结构其比导通电阻是随着面积不断增大的结论.通过实验,证实了该结论预测趋势的正确性.该结论对类似集成化大功率器件结构设计具有一定的指导作用.     

一种基于动态角色标识和张量分解的推荐模型

社交网络推荐中,通常未依据用户兴趣变化进行用户角色动态标注,会造成推荐预测误差,并且用户评分数据稀疏造成评分预测不准确.根据以上问题,本文提出一种基于动态角色标识和张量分解的推荐模型.首先,针对用户角色无差别标识问题,引入信息熵指标度量用户兴趣多样性,对目标用户进行角色定量标识.其次,考虑到用户兴趣漂移现象,提出基于时间窗的动态角色标识方式,解决静态角色标识产生的个体评分数据无偏好差异问题,实现用户评分数据层次化处理.最后,为提高评分预测准确率,通过引入张量分解在数据维度转换和数据压缩的特性,构建基于"用户-项目-角色"张量分解的评分预测模型.同时,在张量分解的过程中,通过对数据缺失值处理,提高评分预测精度,生成目标用户推荐列表.实验表明,该方法缓解了用户无角色差异形成的预测误差问题,并能够有效改善评分数据稀疏情况下传统方法推荐精度不足的问题,提高推荐效率.