排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
针对电动车驱动电机中参数存在不确定性的复杂情形,提出了一种考虑参数混合不确定性的驱动电机振动特性分析方法。首先基于神经网络代理模型建立驱动电机的径向电磁力、转矩波动和齿槽转矩的响应模型;然后,采用混合不确定模型描述驱动电机的不确定参数,将信息充足的参数描述为随机变量而信息匮乏的参数描述为区间变量;接着,结合泰勒级数展开和中心差分法,推导了一种求解驱动电机振动特性混合不确定响应的泰勒级数展开-中心差分法(Taylor series expansion-central difference method, TSE-CDM);最后,为验证TSE-CDM的有效性,给出了一种蒙特卡洛法作为参考方法。对某驱动电机振动特性的算例分析表明:基于2D有限元模型和神经网络模型计算驱动电机振动特性,具有较高的计算精度和效率;TSE-CDM能够有效地求解驱动电机振动特性的混合不确定响应。 相似文献
1