XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统仿真
早期模型验证方法 - DiVA 门户
封面：让-莱昂·杰罗姆 (Jean-Léon Gérôme) 创作的《皮格马利翁与加拉蒂亚》 大都会艺术博物馆，路易斯·C·雷格纳 (Louis C. Raegner) 捐赠，1927 年 (27.200) 图片 © 大都会艺术博物馆 在希腊神话中，塞浦路斯国王皮格马利翁是一位雕塑家，他爱上了他的象牙女子雕像。在模型验证中，爱上你的模特是一种不可饶恕的罪过。版权所有 © Magnus Carlsson, 2013 magnus.carlsson@liu.se http://www.iei.liu.se/machine/magnus-carlsson/home 早期模型验证方法 – 应用于飞行器系统仿真模型 林雪平科学技术研究，论文编号 1591 ISBN 978-91-7519-627-5 ISSN 0280-7971 LIU-TEK-LIC-2013:25 印刷：LiU-Tryck，林雪平 发行：林雪平大学 机械设计系 管理与工程系 SE-581 83 林雪平，瑞典
基于分布式对偶分解混合整数线性规划的港口综合能源系统能源管理
摘要：为提高可再生能源利用率，培育绿色港口，本文提出一种基于对偶分解混合整数线性规划的港口综合能源系统分布式能量管理策略。首先，针对港口综合能源系统各种异构设备呈现分布式特点，提出一种基于多态网络的港口综合能源系统，融合电力替代和能量转换设备，取代传统的单一IP协议。其次，考虑各类能量流的耦合，建立能量管理模型，保证港口综合能源系统的可靠运行。第三，针对港口综合能源系统的分布式特点，提出一种基于分布式对偶分解混合整数线性规划的港口综合能源系统能量管理策略。最后，通过不同场景的港口综合能源系统仿真算例，证明了所提策略的有效性，得到的能量管理结果与集中式算法相近。
OpenIPSL Modelica 库中的可再生能源建模和验证
摘要 —本文介绍了西部电力协调委员会 (WECC) 可再生能源建模工作组 (REMTF) 利用 OpenIPSL Modelica 库实现的工业级可再生能源源相量时域模型。本文描述的模块是通用的，因此能够用于表示暂态稳定场景中的光伏 (PV)、电池 (BESS) 和风能源，并且考虑到 Modelica 模型面向对象的特性，增加了模块化。简要描述了建模组件，重点介绍了如何在 Modelica 中对它们进行建模以及如何将它们耦合到 OpenIPSL 库。最后，本文描述的模型通过商业软件工具 Siemens PTI PSS®E 进行了验证，并显示能够准确复制其结果，从而为基于 Modelica 的实现带来有效性。索引术语 —建模、仿真、电力系统动态、电力系统仿真、Modelica、OpenIPSL、太阳能光伏、电池储能。
基于多物理场的减震器子系统仿真
起落架故障是航空业高度关注的问题。根据联邦航空管理局的报告，大多数飞机故障发生在飞机起飞和降落时。一般来说，飞机故障与起落架维护不当和健康监测检查有关。在本项目工作中，选择了三轮起落架减震器系统模型，并使用 AMESim 软件包在多物理域中对其进行了分析。AMESim 代表用于执行工程系统仿真的高级建模环境。该软件包提供了一个 1D 仿真套件，用于对多领域智能系统进行建模和分析，并预测其多学科性能。建模中考虑的各种多物理域包括机械、气动和液压。对这些域的每个子组件进行建模并检查其输出变量。在动态模拟下，绘制了减震器的垂直载荷、支柱位移和效率曲线，以适应各种下沉速度。使用 MATLAB 编程包执行数学函数，借助载荷和位移曲线图来查找减震器的效率。在多物理动态模拟中，绘制了相对于时间的垂直载荷和相对于时间的支柱位移。为了验证目的，这些图与实验图相吻合，并且这些图匹配良好。
航空发动机点火系统建模与故障诊断开放研究
摘要：航空发动机点火系统是发动机的核心部分，包括点火电源、点火激励器、点火引线和点火火花塞，点火系统的可靠性是发动机能否安全高效运行的关键。对点火系统故障诊断的研究对于提高飞机的安全性和持续适航性具有十分重要的意义。本文主要对航空发动机点火系统故障的诊断方法研究和诊断系统设计进行了研究。针对这一问题，设计了点火系统数学模型，并利用该模型模拟点火系统故障，建立点火系统理论数据库。然后搭建实验系统，模拟真实点火系统故障，生成点火系统仿真数据库。基于点火系统故障数据库，采用波形图像匹配算法实现真实点火波形与故障数据库中波形的对比。最后，提出了基于诊断平台和配备高速数据采集卡的工控机的点火系统故障诊断系统。分析结果表明，点火系统故障诊断系统能够准确识别典型的点火故障。
航空发动机建模与故障诊断研究...
摘要：航空发动机点火系统是发动机的核心部件，包括点火电源、点火激励器、点火导线和点火火花塞等。点火系统的可靠性是发动机能否安全、高效运行的重要因素。为了提高飞机的安全性和持续适航性，开展点火系统故障诊断研究具有十分重要的意义。本文主要对航空发动机点火系统故障的诊断方法研究和诊断系统设计进行研究。针对该问题，设计了点火系统数学模型，并利用该模型模拟点火系统故障，建立点火系统理论数据库。随后，搭建实验系统，模拟实际点火系统故障，生成点火系统仿真数据库。基于点火系统故障数据库，采用波形图像匹配算法，实现真实点火波形与故障数据库波形的比对。最后，提出了基于诊断平台和配备高速数据采集卡的工控机的点火系统故障诊断系统。分析结果表明，该点火系统故障诊断系统能准确识别典型点火故障。
早期模型验证方法 - DiVA 门户
封面：让-莱昂·杰罗姆（Jean-Léon Gérôme）创作的《皮格马利翁与加拉蒂亚》大都会艺术博物馆藏，路易·C·雷格纳（Louis C. Raegner）捐赠，1927 年（27.200）图片版权归大都会艺术博物馆所有在希腊神话中，塞浦路斯国王皮格马利翁是一位雕塑家，他爱上了他的一位女性象牙雕像。在模型验证中，爱上你的模型是一种不可饶恕的罪过。版权所有 © Magnus Carlsson，2013 magnus.carlsson@liu.se http://www.iei.liu.se/machine/magnus-carlsson/home 早期模型验证方法 – 应用于飞行器系统仿真模型 林雪平科学与技术研究，论文编号1591 ISBN 978-91-7519-627-5 ISSN 0280-7971 LIU-TEK-LIC-2013:25 印刷：LiU-Tryck，林雪平 发行：林雪平大学 机械设计系 管理与工程系 SE-581 83 林雪平，瑞典
基于动态概率模型和 LSTM 网络的航空发动机预测和健康管理框架
摘要：本研究提出了一种航空发动机预测与健康管理（PHM）框架，该框架结合了动态概率（DP）模型和长短期记忆神经网络（LSTM）。采用基于高斯混合模型-自适应密度峰值聚类算法的DP模型从发动机服役开始对故障发展进行建模，具有训练时间极短、精度足够高的优点，并引入主成分分析将复杂的高维原始数据转换为低维数据。该模型可根据发动机数据的积累不断更新，以捕捉发动机故障的发生和演变过程。针对常用数据驱动方法存在的问题，采用DP+LSTM模型对发动机剩余使用寿命（RUL）进行估算。最后，利用 NASA 的商业模块化航空推进系统仿真数据集对所提出的 PHM 框架进行了实验验证，结果表明 DP 模型在故障诊断中比经典的人工神经网络方法具有更高的稳定性，而 DP + LSTM 模型在 RUL 估计中的准确率高于其他经典的深度学习方法。
教授的简历博士乔治·佩尔茨 (2023 年 7 月)
[3] G. Pelz，“用于微电子电路设计结构验证的集成程序系统”，VDI-Verlag，杜塞尔多夫，1995 年 [4] G. Pelz，“机电一体化系统的建模与仿真——从芯片到使用硬件描述语言的系统设计”，Hüthig-Verlag，海德堡，2001 年 [5] L.M.Voßkämper、R. Schmid、G. Pelz，“为系统仿真建模微机械结构”，章节：片上系统设计语言 - FDL'01 和 HDLCon'01 精选”，编辑：A. Mignotte、E. Villar、L. Horobin，Kluwer 2002。[6] G. Pelz，“机电一体化系统 - 使用 HDL 建模和仿真”，John Wiley and Sons，2003 年 [7] G. Pelz 和 M. Hell，“LIN-Clustern 仿真”，《LIN-Bus》一书中的章节，Franzis，2004 年。[8] G. Pelz、P. Oehler、E. Fourgeau 和 C. Grimm，“汽车系统设计和 AUTOSAR”，章节于：SoCs 设计和规范语言的进步，Springer 2005。[9] G. Pelz，“机械系统 - 使用 HDL 进行建模和仿真”，Limusa Wiley，2006 年。[10] M. Rafaila, C. Decker, C. Grimm, G. Pelz, “有效的硅前验证实验设计”
临时和访问教师广告和信息...
临时教员人数：05 访问教员人数：03 专业：控制系统、仪器仪表、电力系统、能源系统、电机、电力电子、电气驱动、照明工程。 教授科目：理论：1. 电力系统运行与控制 2. 先进过程控制与仪器仪表。3. 采矿电气技术，4. 电气和电子测量，5. 物理系统建模与控制，6. 照明科学、工程与设计，7. 其他部门的基础电气工程。学期：1. 电工技术实验室，2. DC-II/III（PES 的先进电力系统分析和电力系统运行与控制）学期，3. 控制系统仿真实验室，4. 过程控制和仪表实验室，6. 测量实验室，8. 物理系统建模与控制实验室，9. 数值仿真和应用工具实验室，10. 电机实验室，11. 新能源和可再生能源实验室，12. DC-I（状态变量分析）学期，13. 不同部门不同科室的基础电气工程实验室，14. CSI（离散和数字系统理论和先进过程控制与仪表）的 DC-II/III 学期，15. 先进过程控制与仪表实验室，16. 先进电力系统分析实验室。