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