浙江省自然科学基金(Y1080004)
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
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- 超磁致伸缩致动器式脉冲喷射开关阀性能研究
- 2010年
- 鉴于超磁致伸缩致动器(GMA)的脉冲喷射开关阀性能受致动器结构参数的影响,建立了基于GMA的脉冲喷射开关阀流量与驱动电流之间的物理模型,并采用Matlab进行系统仿真。对比分析了开关阀中不同驱动线圈匝数、涡流时间常数、等效质量对开关阀频响伯德图和时域阶跃响应的影响,从而得到不同参数引起的开关阀工作带宽、响应时间等性能的变化规律,试验表明致动器结构引起的涡流时间常数是影响开关阀工作性能的主要因素,通过减小线圈匝数、缩短涡流时间常数可扩大致动器的频响范围,缩短响应时间。
- 孟爱华李明范潘玉良周建军
- 关键词：超磁致伸缩致动器性能分析
- 基于超磁致伸缩致动器的脉冲喷射开关阀建模与仿真被引量：7
- 2009年
- 利用超磁致伸缩致动器(Giant magnetostrictive actuator,GMA)应变率大、响应频率高的优点和脉冲喷射装置的结构特点设计了基于GMA的脉冲喷射开关阀,分别分析GMA和脉冲喷射开关阀本体在动态工作条件下的系统传递函数,综合分析后建立阀的流量、喷射速度与驱动电流之间的系统方框图和传递函数。Simulink的开关阀动态仿真结果显示,基于GMA的脉冲喷射开关阀的工作频带宽度大于400Hz,可满足大部分喷射装置的工作要求。GMA位移扫频试验结果表明,该模型在低频范围内可正确反映开关阀的动态特性,高频范围内需考虑温度和磁滞的影响。
- 孟爱华吕福在程耀东
- 关键词：超磁致伸缩致动器
- 基于优化的GRNN和BP神经网络的磁滞曲线拟合对比分析被引量：16
- 2013年
- 针对超磁致伸缩材料(GMM)的磁滞非线性,运用广义回归神经网络(GRNN)和前馈BP神经网络分别对GMM的磁滞回线进行非线性逼近,通过网络的训练、预测,与Jiles-Atherton(J-A)模型进行了对比,分析了两种神经网络的逼近效果,给GMM的运用起到了很好的指导作用。其中,在GRNN神经网络中,由于所取数据有限,为了扩大样本容量,采取交叉验证方法对GRNN神经网络进行了训练,采用循环算法找出了最佳的径向基函数扩展系数SPREAD,并对传统GRNN神经网络进行了优化。研究结果表明:优化后的GRNN神经网络对于磁滞回线的预测精度明显高于BP神经网络。
- 何汉林孟爱华祝甲明宋红晓
- 关键词：超磁致伸缩材料广义回归神经网络BP神经网络
- GMM不饱和小回线迟滞模型的修订
- 2012年
- 针对Jiles-Atherton模型对不饱和小回线进行建模时易出现不对称、不闭合的问题,对磁性材料迟滞小回线的变化规律进行了分析,找出影响小回线变化规律的钉扎系数K,对其进行了修订,得到可广泛适用于未饱和状态下的对称和不对称的小回线迟滞模型,并与实验曲线进行了对比,对比表明,修订后的仿真模型可很好地拟合不饱和状态下的迟滞小回线。
- 何汉林孟爱华祝甲明
- 关键词：超磁致伸缩材料
