利用约束线性最小二乘法实现合肥光源束流闭轨全环校正和反馈

由于存在各种非理想因素,束流在储存环中的闭轨会发生畸变。对束流闭轨畸变进行校正的方法较多,目前合肥光源(HLS)采用奇异值分解(SVD)法进行束流闭轨的全环校正和反馈。针对SVD法不足之处,采用约束线性最小二乘法(CLLS)来改进HLS束流闭轨的全环校正和反馈。介绍了束流闭轨畸变校正的理论,着重介绍应用CLLS对HLS储存环束流闭轨畸变进行全环校正和反馈,并给出运行结果。结果显示,利用CLLS后,HLS敏感实验线站的束流轨道稳定性和重复性得到明显改善。

基于约束最小二乘法的剪切型框架结构损伤识别新方法

针对现有基于模态驱动的损伤识别方法在定位和定量方面的不足,提出了一种适用于剪切型框架结构的损伤识别算法。根据结构动力学特征方程,推导了剪切型结构的单元损伤系数方程,建立起单元损伤系数与损伤前后结构模态参数之间的关系;根据剪切型结构的单元损伤系数方程和约束线性最小二乘法,提出了一种适用于剪切型框架结构的损伤识别新指标,可以利用较少的模态阶次直接进行损伤的定位和定量识别。最后利用一个6自由度数值模型和试验室3层框架试验验证算法的有效性。

利用迭代线性约束最小二乘方法实现不规则阵列的方向图综合

研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。

谢尔曼单位线识别新方法

分析了传统的谢尔曼单位线推求方法易出现锯齿、多峰和负值的不合理现象的原因,提出了谢尔曼单位线识别的两步法:1采用约束的非线性最小二乘法识别单位线,以消除单位线出现负值的可能;2采用离散傅里叶级数对第一步的结果实施光滑,以消除单位线的锯齿和多峰现象,最后给出了一个计算示例。结果表明,新方法克服了传统方法识别单位线的不足,在工程实践上可以参考应用。