磁通反向电机(FRM)是一种新型的双凸极永磁(DSPM)电机,它把高磁能的永磁体放在定子极的表面,永磁体易于安装.随着转子旋转,FRM定子绕组所交链的永磁磁通改变极性,这意味着比磁通脉振产生更大的磁通变化.由于FRM的绕组利用率高、结构简单、转动惯量小及适于高速运转等优点,可广泛应用于汽车制造业、航空航天等工业领域.本文将从模型建立、分析方法、性能分析等方面对该电机进行深入研究.首先,为了解FRM基本理论和掌握其基本规律,写出FRM的基本方程式;由于电机的双凸极结构以及饱和和非线性的影响,整个系统为一强非线性系统.对该电机作适当简化,建立其线性数学模型,这样有利于对FRM的定性分析,弄清其内部的基本电磁关系和基本特性.讨论了绕组电感、绕组磁链、感应电动势及绕组电流、电磁转矩等静态特性,推导出FRM的功率密度计算公式.其次,为准确计算FRM性能,要考虑磁路饱和、铁磁材料的非线性以及永磁磁场与电枢反应磁场之间的相互影响等因素,要建立FRM的非线性模型,提出用变网络等效磁路法进行分析.具体方法是建立FRM的非线性变网络等效磁路模型,推导等效磁路中各部分磁导的计算公式,用节点磁位法建立相应的方程,通过求解该非线性等效磁路方程,得到磁路各部分的磁通分布,进一步求得静态特性,计算出电磁参数.然后用FRM样机的实验结果验证理论分析的正确性.样机的理论分析结果同实验结果进行比较表明,本文所介绍的FRM变网络等效磁路模型具有较好的精度及通用性,基于等效磁网络模型的FRM电磁计算是可行的,计算结果是正确的.最后对磁通反向汽车发电机的功率密度进行分析.导出了磁通反向汽车发电机功率密度的计算公式,分析了影响电机功率密度的因素,并与电励磁汽车发电机进行了比较.
上传时间: 2013-07-30
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ASIC对产品成本和灵活性有一定的要求.基于MCU方式的ASIC具有较高的灵活性和较低的成本,然而抗干扰性和可靠性相对较低,运算速度也受到限制.常规ASIC的硬件具有速度优势和较高的可靠性及抗干扰能力,然而不是灵活性较差,就是成本较高.与传统硬件(CHW)相比,具有一定可配置特性的场可编程门阵列(FPGA)的出现,使建立在可再配置硬件基础上的进化硬件(EHW)成为智能硬件电路设计的一种新方法.作为进化算法和可编程器件技术相结合的产物,可重构FPGA的研究属于EHW的研究范畴,是研究EHW的一种具体的实现方法.论文认为面向分类的专用类可重构FPGA(ASR-FPGA)的研究,可使可重构电路粒度划分的针对性更强、设计更易实现.论文研究的可重构FPGA的BCH通讯纠错码进化电路是一类ASR-FPGA电路的具体方法,具有一定的实用价值.论文所做的工作主要包括:(1)BCH编译码电路的设计——求取实验用BCH码的生成多项式和校验多项式及其相应的矩阵并构造实验用BCH码;(2)建立基于可重构FPGA的基核——构造具有可重构特性的硬件功能单元,以此作为可重构BCH码电路的设计基础;(3)构造实现可重构BCH纠错码电路的方法——建立可重构纠错码硬件电路算法并进行实验验证;(4)在可重构纠错码电路基础上,构造进化硬件控制功能块的结构,完成各进化RLA控制模块的验证和实现.课题是将可重构BCH码的编译码电路的实现作为一类ASR-FPGA的研究目标,主要成果是根据可编程逻辑电路的特点,选择一种可编程树的电路模型,并将它作为可重构FPGA电路的基核T;通过对循环BCH纠错码的构造原理和电路结构的研究,将基核模型扩展为能满足纠错码电路需要的纠错码基本功能单元T;以T作为再划分的基本单元,对FPGA进行"格式化",使T规则排列在FPGA上,通过对T的控制端的不同配置来实现纠错码的各个功能单元;在可重构基核的基础上提出了纠错码重构电路的嵌套式GA理论模型,将嵌套式GA的染色体串作为进化硬件描述语言,通过转换为相应的VHDL语言描述以实现硬件电路;采用RLA模型的有限状态机FSM方式实现了可重构纠错码电路的EHW的各个控制功能块.在实验方面,利用Xilinx FPGA开发系统中的VHDL语言和电路图相结合的设计方法建立了循环纠错码基核单元的可重构模型,进行循环纠错BCH码的电路和功能仿真,在Xilinx公司的Virtex600E芯片进行了FPGA实现.课题在研究模型上选取的是比较基本的BCH纠错码电路,立足于解决基于可重构FPGA核的设计的基本问题.课题的研究成果及其总结的一套ASR-FPGA进化硬件电路的设计方法对实际的进化硬件设计具有一定的实际指导意义,提出的基于专用类基核FPGA电路结构的研究方法为新型进化硬件的器件结构的设计也可提供一种借鉴.
上传时间: 2013-07-01
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介绍了变压器绕组热点温升的传统直接测量方法,国家标准计算方法,热电类比模型法,BP神经网络模型和算法。分析每种方法原理并进行比较,得到相应的优缺点。验证BP神经网络模型算法在变压器绕组热点温升中的应用,证明该方法是有效的。
上传时间: 2013-11-11
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利用MATLAB环境建立一个用于变压器故障诊断的BP网络模型。首先利用具有全局寻优功能的遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法对BP神经网络进行训练,从而达到加快网络训练速度,避免训练过程陷入局部极小点的目的。最后,详细记录网络的实际输出,并与期望输出做对比研究,最终证实了此网络达到了设计要求,可用于变压器的故障诊断。
上传时间: 2013-10-11
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在建立机动通信网络模型的基础上,分析了复杂电磁对抗环境的基本构成,探讨了敌方可能的基于重要性指标的攻击目标选择策略,建立了电子对抗条件下模拟环境模型。再结合节点连通性、信道带宽、信道丢失率和平均时延等多项指标,建立了复杂电磁环境下机动通信网络抗毁性评估模型,并完成了抗毁性评估计算及仿真分析。
上传时间: 2014-12-30
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简易专家系统程序,包括事实与规则的编辑,包括一个可行的正向推力过程,使用Sql Server数据库,C#编写,一个比较通用的专家系统基础平台(可在其上作相应的改进与开发,大学时所作,与大家分享,还有一个网络发布B/S版大同小异先不发了)
上传时间: 2014-11-09
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双向记忆网络,两层非线性反馈神经记忆网络
标签: 网络
上传时间: 2015-11-18
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无线传感器网络的主要功能是实现数据发布,在接收到信息查询时能够以有效的方式传输给查询者.目前的数据发布方式通常基于洪泛机制查询信息,浪费了有限的能源.虽然一些最近的数据发布协议从不同程度上解决了这一问题,但不能保证查询成功率.基于圆形节点分布网络模型提出了一种既能减少能源消耗,又能提高成功率的数据发布模式——直径-弦模式DCS(diameter-chord scheme).该模式利用了每个圆的弦都存在一个直径与之垂直相交的性质.在此基础上提出了Two-Phase协议.它在信息查询时分成两个工作方式不同的阶段进行,在第1段查询不中时触发第2段查找.为了减少Two-Phase的延迟,提出了基于优先级和概率转发两种解决方法.理论分析和实验结果都表明,所提出的数据发布协议具有较好的性能.
上传时间: 2016-04-29
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人工鱼群算法(AFSA)是2002年李晓磊提出的基于鱼群行为的寻求全局最优 的新型搜索策略,该算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。本文首次将 人工鱼群算法应用于人工神经网络的学习,形成了人工鱼群神经网络模型,通过与 BP算法、模拟退化算法、进化算法训练的人工神经网络进行比较,验证了人工鱼群 神经网络在全局寻优能力上的优势,进而利用人工鱼群神经网络进行电力系统短期 负荷预测,建立了人工鱼群神经网络预测模型。为了进一步提高算法的稳定性,以 及求得全局最优值的能力,文中给出了改进的人工鱼群算法。当人工鱼种群的最优 值在多代未变的情况下,加入了“跳跃”行为,改变人工鱼个体的参数,避免陷入 局部最优并提高了寻求全局最优解的能力。然后建立了新的预测模型,实际编程表 明,改进后的模型具有更好的全局最优化能力及稳定性。
上传时间: 2013-12-18
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通过分析最短路径算法及城市公交网络的特点提出了城市公交网络换乘的实现方法。 首先,针对城市公交网络构造公交网络模型。其次,根据城市公交网络特点引入公交网络的直 达矩阵,并依据该直达矩阵将城市公交网络抽象表示成一个“公交网络邻接图”。再次,利用最 短路径算法结合城市公交抽象网络图计算,得出最少换乘次数和可能的换乘站点。最后,利用 所建立公交网络模型及所得换乘次数和可能的换乘站点进行计算,得到了综合考虑最小换乘和 最短路径的最佳路径。并用一算例检验了该算法的有效性。
上传时间: 2016-11-07
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