低音速非线性气动弹性机翼的主动控制研究

发布时间：2017-07-17 10:07

  本文关键词：低音速非线性气动弹性机翼的主动控制研究

  更多相关文章： 主动控制 模糊滑模控制 神经滑模控制 气动弹性机翼 颤振

【摘要】：本文以非线性气动弹性二元机翼为研究对象,研究非线性气动弹性机翼的颤振主动控制,用于抑制飞行器因空气动力、弹性力、惯性等各种因素引起的颤振问题,提高飞机的稳定性、机动性、安全性。主要研究内容为:推导了非线性气动弹性二元机翼模型及其运动方程,分析了其开环响应、平衡点、颤振临界速度及时间响应图。然后,研究分析了滑模控制理论和模糊控制理论,对其概念、原理、特性、设计方法、存在问题及注意点,进行了认真的研究,在能对简单系统设计的基础上,以复杂机翼系统为对象,进行控制器的设计,给定初始不稳定状态,在Simulink中仿真,记录其时间响应,与普通自适应控制相比较,得出该模糊滑模控制方法(FSMC)能有效抑制颤振。其次,研究了RBF人工神经网络与滑模控制相结合,以复杂机翼系统为对象,进行神经滑模控制器的设计,并在Simulink中仿真,仿真结果也比较好,并与FSMC比较其控制稳定性和时效性。最后做出全文总结和展望。本文采用推导、计算、分析,探讨其运动状态,设计相适应的控制器,并进行仿真调试,使能有效抑制颤振。提出了一种基于模糊滑模控制(FSMC)方法解决非线性气动弹性的浮沉和俯仰二元机翼的颤振问题。同时探讨了神经滑模控制方法(NSMC)作为解决低音速机翼颤振问题的主动控制方法,并与模糊滑模控制方法相比较,模糊滑模控制稳定性、收敛性更好一些。这些优势表现在飞机上,就是飞机对于强气流的稳定性好,能够很好地将颤振及时地抑制,从而最大程度的保证飞机的安全。
【关键词】：主动控制 模糊滑模控制 神经滑模控制 气动弹性机翼 颤振
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V215.34;TB535
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 选题的理论意义和实用价值11-13
• 1.1.1 气动弹性问题概述11
• 1.1.2 气动弹性问题研究简史11-12
• 1.1.3 主动控制技术12
• 1.1.4 现有控制方法及其缺陷12-13
• 1.1.5 研究内容及选题的意义13
• 1.2 国内外文献综述及研究进展13-16
• 1.2.1 主动控制的进展13
• 1.2.2 机翼颤振抑制研究进展13-15
• 1.2.3 待深入研究的问题15-16
• 1.3 本研究课题的来源及主要研究内容16-17
• 1.3.1 本研究课题的来源16
• 1.3.2 主要研究内容16-17
• 第二章 二元非线性气弹机翼模型17-27
• 2.1 二元机翼系统的气动弹性分析17-19
• 2.1.1 攻角瞬态变化一Wagner函数17-18
• 2.1.2 谐和振荡翼型的气动升力和气动力矩18
• 2.1.3 振荡气动导数18-19
• 2.1.4 气动阻尼和气动刚度19
• 2.2 二元非线性气弹机翼的建模19-22
• 2.3 开环响应与极限环22-23
• 2.4 超音速机翼模型23-25
• 2.5 超音速机翼的颤振稳定性分析25-26
• 2.6 本章小结26-27
• 第三章 模糊滑模控制27-47
• 3.1 滑模控制27-36
• 3.1.1 滑模控制的基本概念27-28
• 3.1.2 滑模变结构控制的数学描述28-29
• 3.1.3 滑模变结构控制的三个基本要素29-32
• 3.1.3.1 滑动模态的存在性29
• 3.1.3.2 滑动模态的可达性及广义滑模29-30
• 3.1.3.3 滑模运动的稳定性30-31
• 3.1.3.4 滑模变结构控制系统的动态品质31-32
• 3.1.4 滑模变结构控制的设计方法32-34
• 3.1.4.1 切换函数的选择32-33
• 3.1.4.2 变结构控制的求取33-34
• 3.1.5 滑模变结构控制存在的问题34-35
• 3.1.6 滑模变结构控制的发展现状35-36
• 3.2 模糊控制36-38
• 3.2.1 模糊控制器的基本结构36-37
• 3.2.2 模糊控制器设计的基本方法37
• 3.2.3 模糊控制器的编写37-38
• 3.3 模糊滑模控制器的设计38-46
• 3.3.1 模糊滑模控制系统的设计39-41
• 3.3.2 模糊滑模控制的仿真41-43
• 3.3.3 模糊滑模控制器的设计二43-44
• 3.3.4 模糊滑模控制器的设计二的仿真44-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第四章 神经网络滑模变结构控制47-60
• 4.1 人工神经网络48-54
• 4.1.1 人工神经网络的基本概念48-52
• 4.1.1.1 神经网络的基本原理49-50
• 4.1.1.2 前馈型神经网络和BP学习算法50-51
• 4.1.1.3 径向基函数神经网络51-52
• 4.1.2 RBF人工神经网络52-54
• 4.1.2.1 RBF神经网络基函数的选择52-53
• 4.1.2.2 RBF神经网络的逼近性能53-54
• 4.2 RBF神经网络滑模控制器设计54-59
• 4.2.1 控制器的设计54
• 4.2.2 基于RBF神经网络的滑模控制54-55
• 4.2.3 神经滑模控制仿真实现55-58
• 4.2.4 模糊滑模控制与神经滑模控制比较58-59
• 4.3 本章小结59-60
• 总结与展望60-62
• 全文工作总结60-61
• 后续工作展望61-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 丁千,陈予恕;用胞映射法分析双线性结构刚度的机翼颤振[J];空气动力学学报;2002年02期

2 刘济科;二元机翼颤振的分叉点类别的判定[J];力学与实践;1998年03期

3 刘伏虎;马晓平;;立方非线性二元机翼突风响应仿真研究[J];计算机仿真;2012年11期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 崔鹏;基于CFD/CSD的机翼气动弹性计算研究[D];南京航空航天大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李苗;含时滞反馈控制的二元机翼气动弹性系统的稳定性分析[D];南京航空航天大学;2012年

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本文编号：553046