基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

基于磁致伸缩式超声导波测温技术基础研究

温度是科学研究中最普遍的物理量,也是生产精密仪器的重要参数,然而国内对于高温环境除热电偶测温传感器外尚无可靠的原位测试方法。依据超声导波测温的原理,设计出一套基于磁致伸缩效应的超声导波测温装置,测试了该装置在常温以及常温(12℃)~600℃的运行情况。实验表明,该装置可以在高温环境下稳定运行,并且得到常温(12℃)~600℃范围内的起始声波和端面回波之间时间间隔△t与介质温度之间的对应关系,为2 000℃以上的高温测量奠定了基础。     

13t级伸缩式缓冲牵引杆的设计与实现

13t级伸缩式缓冲牵引杆适应了部队在执行机动任务途中对故障车辆应急拖救的需要。通过对其研究背景和设计要求的分析,明确了其结构和功能的设计要点,完成了相关的校核计算,提出了其在武警部队的应用前景。     

基于分组测试的小波变换图像编码

将分组测试与基于块结构的小波图像编码相结合,构造了一种具有多种可伸缩能力的编码结构,在保证分辨率和保真度可伸缩性的同时提供了对压缩图像的随机访问能力.结合上述编码结构,提出了一种低复杂度,具有分辨率、保真度可伸缩和随机访问能力的图像无损压缩算法.实验结果表明:该算法的无损编码码率与JPEG2000接近.     

预应力作用超磁致伸缩材料磁滞回线的温度敏感性分析

超磁致伸缩材料Terfenol-D具有应力温度敏感特性。通过循环油浴加热的实验方法,测量超磁致伸缩材料在力热磁耦合下的磁滞回线,发现预应力的增加有效降低了温度对材料低磁场性能的影响,材料显示了良好的低磁场温度稳定性能。试件在高预应力120 MPa、磁场强度300 kA/m的条件,磁化强度出现先增大后减小的现象,磁化衰减幅度得到减弱。     

变负载下超磁致伸缩作动器非线性动力特性分析

针对应用于混合隔振系统的超磁致伸缩作动器,建立了其耦合磁弹性的动力学方程。在磁致伸缩材料二次畴转模型和均质能量场磁滞模型基础上,分别分析了变应力对Terfenol-D材料饱和磁致伸缩、磁滞算子、矫顽场分布函数以及交互场密度分布函数的影响,并通过实验数据进行最小二乘参数识别和多项式拟合得到了考虑变应力的二次畴转模型和均质能量场磁滞模型,该模型可以有效地应用于变负载下Terfenol-D杆磁致伸缩的计算。通过对作动器耦合磁弹性动力学方程进行数值求解,得到不同频率及不同应力下外部激励磁场与作动器输出位移之间迟滞非线性关系。结果表明:相同频率下增大负载力,滞回环倾斜角度不变但其面积增加,作动器能量转换效率降低,同时负载力对作动器的幅频特性影响十分明显。     

磁致伸缩作动器的位置跟踪补偿控制

为提高磁致伸缩作动器控制精度,以 Jiles-Atherton 磁滞和动力学模型为基础,通过优化偏执磁场和预紧力来提高作动器线性度,并基于前馈控制、PID 反馈控制及柔性神经网络理论,提出了前馈补偿 PID 及柔性神经网络前馈补偿 PID 控制策略。同时,以偏置正弦和阶跃为指令信号,研究作动器的位置跟踪和补偿控制。仿真表明：相比常规 PID 控制和前馈补偿 PID 控制,柔性神经网络前馈补偿 PID 控制具有更好的位置跟踪效果和抗干扰能力,具有无振荡、无超调、响应速度快的特点。     

柔性神经网络滑模主动控制技术

针对复杂激励条件下的振动控制,对Jiles-atherton模型的磁致伸缩作动器在双层隔振系统中的主动控制进行了研究。以传统滑模控制为基础,提出一种柔性神经网络滑模控制算法。用正则化方法设计控制器的切换矩阵,建立神经网络权值和柔性映射参数更新学习公式,并将该控制策略应用于双层隔振系统的振动主动控制中。通过单频、多频及随机信号激励进行仿真研究,结果表明:柔性神经网络滑模控制器具有较强的鲁棒性,具有较好的控制效果。