由于电离层电子密度随时间变化,且空间分布不均匀,对不同频段的无线电波产生延缓和折射,因此电离层电子密度变化是影响短波通信、卫星通信、全球导航卫星系统和其他空间通信质量的一个主要因素,本文对全球电离层电子密度(Number of elec...由于电离层电子密度随时间变化,且空间分布不均匀,对不同频段的无线电波产生延缓和折射,因此电离层电子密度变化是影响短波通信、卫星通信、全球导航卫星系统和其他空间通信质量的一个主要因素,本文对全球电离层电子密度(Number of electron,Ne)的预测工作对短波通信设备三维射线实时追踪定位提供必要条件。本文采用国际电离层参考模型提供的2016年电离层Ne数据,根据数据的三维空间时间序列特征,搭建了自编码器和卷积长短期记忆(Convolutional Long Short-Term Memory Network,Conv LSTM)网络组成的网络结构,在不引入地球自转周期之外任何先验知识的条件下,对Ne数据进行深度学习并实现预测,首先通过实验对比了SGD、Adagrad、Adadelta、Adam、Adamax和Nadam六种优化算法的性能,又对比了三种预测策略的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE),1h-to-1h预测策略的全球平均RMSE为1.0 NEU(最大值的0.4%),1h-to-24h和24h-to-24h预测策略的全球平均RMSE为6.3 NEU(2.6%)。由实验结果得出以下结论,一是Nadam优化算法更适合电离层Ne的深度学习,二是1h预测策略的性能与之前类似的电离层TEC预测工作(RMSE高于1.5 TECU,最大值的1%)相比有竞争力,但预测时间太短且对数据的实时性要求较高,三是两种24h预测策略虽能实现长期预测但性能不理想,要实现三维空间时间序列的长期高精度预测需要进一步改善神经网络、模型结构和预测策略。展开更多
为提高控制装置的减震性能及减小附加阻尼器的质量,基于非对称非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)提出一种附加惯容器的新型控制装置——非对称惯容NES。根据非对称惯容NES系统的工作原理推导出运动方程;在脉冲型荷载作用下进行...为提高控制装置的减震性能及减小附加阻尼器的质量,基于非对称非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)提出一种附加惯容器的新型控制装置——非对称惯容NES。根据非对称惯容NES系统的工作原理推导出运动方程;在脉冲型荷载作用下进行控制参数数值优化,分析非对称惯容NES的能量鲁棒性和频率鲁棒性。分析地震作用下结构与控制装置响应,研究主体结构刚度变化前后的控制性能。应用数值小波变换对体系的地震响应时程进行功率谱分析,从能量的角度研究控制装置的减振机理。研究结果表明,非对称惯容NES具有极强的能量鲁棒性和频率鲁棒性,在地震作用过程中能有效减小顶层加速度峰值且所需行程更小,能在更广频域内与主体结构发生共振,因而其减震效率更高。非对称惯容NES减震控制性能与已有的非对称NES相当甚至更优,并能够减小40%阻尼器质量,在实际应用中具有更广阔的前景。展开更多
为了抑制转子系统的扭转振动,提出了一种双稳态非线性能量阱(bi-stable nonlinear energy sink,BNES).首先介绍了BNES的结构和工作原理,在此基础上建立了转子-BNES耦合系统的动力学方程.然后利用数值计算方法,对BNES在瞬态和稳态激励下...为了抑制转子系统的扭转振动,提出了一种双稳态非线性能量阱(bi-stable nonlinear energy sink,BNES).首先介绍了BNES的结构和工作原理,在此基础上建立了转子-BNES耦合系统的动力学方程.然后利用数值计算方法,对BNES在瞬态和稳态激励下的振动抑制能力进行了研究,并与相同转动惯量的线性动力吸振器(linear dynamic vibration absorber,LDVA)进行了对比.最后,搭建测试平台,试验验证了BNES对转子系统扭转振动抑制的能力.研究结果表明,该BNES对转子系统的瞬态响应以及稳态响应具有良好的振动抑制效果;在给定的参数下,BNES的振动抑制能力优于LDVA.展开更多
文摘由于电离层电子密度随时间变化,且空间分布不均匀,对不同频段的无线电波产生延缓和折射,因此电离层电子密度变化是影响短波通信、卫星通信、全球导航卫星系统和其他空间通信质量的一个主要因素,本文对全球电离层电子密度(Number of electron,Ne)的预测工作对短波通信设备三维射线实时追踪定位提供必要条件。本文采用国际电离层参考模型提供的2016年电离层Ne数据,根据数据的三维空间时间序列特征,搭建了自编码器和卷积长短期记忆(Convolutional Long Short-Term Memory Network,Conv LSTM)网络组成的网络结构,在不引入地球自转周期之外任何先验知识的条件下,对Ne数据进行深度学习并实现预测,首先通过实验对比了SGD、Adagrad、Adadelta、Adam、Adamax和Nadam六种优化算法的性能,又对比了三种预测策略的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE),1h-to-1h预测策略的全球平均RMSE为1.0 NEU(最大值的0.4%),1h-to-24h和24h-to-24h预测策略的全球平均RMSE为6.3 NEU(2.6%)。由实验结果得出以下结论,一是Nadam优化算法更适合电离层Ne的深度学习,二是1h预测策略的性能与之前类似的电离层TEC预测工作(RMSE高于1.5 TECU,最大值的1%)相比有竞争力,但预测时间太短且对数据的实时性要求较高,三是两种24h预测策略虽能实现长期预测但性能不理想,要实现三维空间时间序列的长期高精度预测需要进一步改善神经网络、模型结构和预测策略。
文摘为提高控制装置的减震性能及减小附加阻尼器的质量,基于非对称非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)提出一种附加惯容器的新型控制装置——非对称惯容NES。根据非对称惯容NES系统的工作原理推导出运动方程;在脉冲型荷载作用下进行控制参数数值优化,分析非对称惯容NES的能量鲁棒性和频率鲁棒性。分析地震作用下结构与控制装置响应,研究主体结构刚度变化前后的控制性能。应用数值小波变换对体系的地震响应时程进行功率谱分析,从能量的角度研究控制装置的减振机理。研究结果表明,非对称惯容NES具有极强的能量鲁棒性和频率鲁棒性,在地震作用过程中能有效减小顶层加速度峰值且所需行程更小,能在更广频域内与主体结构发生共振,因而其减震效率更高。非对称惯容NES减震控制性能与已有的非对称NES相当甚至更优,并能够减小40%阻尼器质量,在实际应用中具有更广阔的前景。
