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J-GLOBAL ID：201802237715431711   整理番号：18A0098389

流量調整可能ガス発生器の圧力制御シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation on Pressure Control of Adjustable-flow Gas Generator

著者 (6件)： Yu Yehui (南京理工大学 机械工程学院,江蘇 南京,210094) ,  Chen Xiong (南京理工大学 机械工程学院,江蘇 南京,210094) ,  Zheng Jian (南京理工大学 机械工程学院,江蘇 南京,210094) ,  Liu Huili (南京理工大学 机械工程学院,江蘇 南京,210094) ,  Ceng Qingde (南京理工大学 机械工程学院,江蘇 南京,210094) ,  He Kun (南京理工大学 机械工程学院,江蘇 南京,210094)
資料名： Dandao Xuebao  (Dandao Xuebao)
巻： 29  号： 3  ページ： 82-86,91  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2481A  ISSN： 1004-499X  CODEN： DAXUFB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 流量調整可能なガス発生器の流量制御効果を改善するために,ガス発生器の流量調整システムの動的モデルを確立した。ガス発生器の流量調節システムの時変特性を目的として,ニューラルネットワークPI(比例積分)アルゴリズムに基づく圧力制御システムを導入した。PI制御システムとPI制御システムの有効性を,異なる自由体積条件の下で研究し,そして,制御装置の圧力範囲を得た。異なる自由体積条件の下での2つのアルゴリズムのシミュレーション結果は,以下を示した。神経回路網PIアルゴリズムに基づく圧力制御システムの応答速度は速く、圧力のオーバーシュートは小さく、圧力の仕事範囲は大きく、システムの動態特性は比較的に良く、ガス発生器の流量調節システムの時の変性による制御精度の差の問題をよりよく解決できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自由体積 ,  *圧力制御 ,  積分 ,  制御装置 ,  ニューラルネットワーク ,  オーバシュート ,  神経回路網 ,  *シミュレーション ,  *流量 ,  ダイナミックモデル ,  流量制御 ,  *ガス発生機 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 応答速度 ,  PI制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： gas generator ,  pressure control ,  time-variation ,  free volume ,  neural network PI algorithm

分類 (3件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 流量 ,  調整可能 ,  ガス発生器 ,  圧力制御 ,  シミュレーション