军队院校“非线性连续介质力学”课程体系改革和建设

通过对目前“非线性连续介质力学”课程在军队院校研究生教学过程中存在问题的总结,结合作者与教学团队多年来的教学实践,以学员学习为中心、以提升学员能力素质为主线、以培养满足军队专业岗位需求的复合型人才为目标,提出了进行课程体系改革和建设的总体思路。以航空宇航科学与技术学科的博士研究生教学为例,从课程内容优化、课程设计和课程考核体系三个方面,阐述了多模式融合教学法的具体实践举措。

含有初始误差的线性连续系统的一种迭代学习控制方法

针对线性连续系统迭代学习控制中含有固定初始误差的情形 ,利用二维系统理论给出了一种带有初始误差修正的迭代学习控制方案和这种迭代学习控制规律收敛的条件 ,并说明由此设计的迭代学习控制器简单有效 ,可实现在初始时间段以外部分对期望轨迹的完全跟踪 .

非线性连续损伤模型在汽轮机转子低周疲劳分析中的应用

针对当前汽轮机转子低周疲劳寿命估算存在较大误差的问题 ,引进了非线性连续损伤力学模型进行汽轮机转子的低周疲劳损伤分析。首先对国产 6 0 0MW汽轮机高压转子在冷启动和滑参数停机等典型工况下的瞬态温度场和热应力场进行了弹塑性有限元分析 ,进而对热应力引起的低周疲劳损伤进行了估算 ,疲劳损伤的估算分别采用了非线性连续损伤力学模型和目前工程上广泛采用的线性损伤累积理论。2种方法的估算结果表明 :由于线性累积损伤理论是基于单轴假定之下 ,没有考虑多轴应力的影响 ,在寿命预测时 ,高估了转子的寿命 ;而非线性连续损伤力学模型不仅考虑了多轴复杂应力的影响而且正确地反映了低周疲劳损伤的非线性累积过程 ,其分析结果更接近实际。

非线性连续消耗应急物资调度问题研究

构建了多应急点、多出救点和多阶段的应急物资调度模型,以最小化调度总费用和最大化应急点满意度为优化目标.以物资缺失损失系数和应急点满意度系数引入需求紧迫度到模型中,在优先供给需求紧迫度较高的应急点的同时,确保其他应急点的物资缺失损失是可接受的.设计一种结合改进粒子群算法和非梯度侧步爬山搜索机制的混合多目标粒子群算法(IMPSO HCS).实现多目标优化问题求解.通过仿真对比实验验证了上述模型的合理性与算法的有效性.仿真结果表明,该模型与算法在实现应急点满意度与应急物资调度费用两个目标协同的同时,获得了较高的满意度与较低的应急物资调度费用.

基于神经网络的一类非线性连续系统的稳定自适应控制

本文将神经网络作为非线性系统的模型，提出能够对一类非线性连续系统进行有效控制的自适应控制结构和算法，该控制方案不仅能解决此类非线性系统的跟踪控制问题，而且由于将变结构控制技术运用于其中，整个闭环控制系统还能克服许多神经网络控制系统中存在的稳定性问题．由稳定性理论可推证整个闭环控制系统渐近稳定和参数渐近收敛的特性．

基于线性连续速度模型的速度分析与动校正方法

提高速度分析和动校正的精度,能够改善叠加成像的效果。沉积岩分布区的垂向非均质性较强,地层速度一般随深度的增加而增加,对于这类地区大炮检距道集采集的地震资料,用常规双曲速度分析和动校正方法处理精度降低、误差变大,必须用非双曲方法处理。在线性连续速度模型(垂向非均质模型)基础上,研究双参数(深度为零时的速度和速度随深度的变化率)、单参数(速度随深度的变化率)速度分析方法和动校正方法。双参数速度分析方法计算量大,且有一定的多解性;在较为准确地已知近地表速度范围的条件下,可采用单参数速度分析方法来减小计算量。理论模型试算和对实际资料的处理结果表明,基于线性连续速度模型的动校正和叠加成像处理效果优于常规双曲方法。

方差约束下线性连续系统的多指标随机控制(英文)

本文由两部分组成，第一部分考虑具有给定H∞范数、圆形区域极点及稳态方差约束的线性连续系统的控制器设计问题，第二部分则进一步研究方差及圆形区域极点约束下不确定线性连续系统的性能鲁棒控制器设计问题．文中提出有效的代数黎卡提方程方法来解决如上问题，并用数值算例说明所提方法的直接性与可行性．

基于2-D线性连续—离散系统理论的P型闭环迭代学习控制

将2-D线性连续-离散系统理论应用于迭代学习控制中,给出能很好反映迭代学习控制过程的数学模型(2-D线性连续-离散系统Roessor模型)。在2-D系统理论基础上证明了P型闭环迭代学习控制律的收敛性。根据该系统理论设计的闭环迭代学习控制器,受到的限制较小。

动态非线性连续时间系统的小波神经网络辨识

将小波神经网络应用于动态非线性连续时间系统的辨识 ,同时为了使神经网络的训练达到全局最优和加速小波神经网络训练的收敛速度 ,提出了信赖域算法 ,并研究了信赖域算法的收敛性 .随后进行了算例仿真 ,证明了所提辨识方法的有效性 .

含结构参数扰动的线性连续系统的鲁棒约束方差控制

考虑含结构参数扰动的线性连续随机系统的鲁棒约束方差控制设计问题，即寻找状态反馈控制器，使受沈系统不仅具有期望的稳定裕度，而且其每个状态分量的稳态方差不大于各自预先给定的上界．给出了具有这种性能的鲁棒控制器的存在条件及解析表达式，并以数值例子说明文中设计方法的直接性与有效性．

线性连续系统动态负荷模型的参数辨识与应用

目前在电力负荷建模中非机理负荷模型较多地采用离散系统模型或差分方程形式的模型,而电力系统数字仿真中更需要连续系统的模型。研究了作用函数不含导数项和含有导数项两种情况下的线性连续系统微分方程形式的负荷建模方法,介绍了模型参数辨识的直接优化算法,该模型对于描述线性动态负荷或小扰动下的非线性动态负荷的行为,具有一定程度的普适性。介绍了该动态负荷模型与电力系统分析综合程序PSASP的自定义连接方法。通过动模实验数据建模和仿真计算,验证了模型参数辨识算法以及模型与电力系统分析综合程序接口的有效性。

二维线性连续-离散型系统理论在迭代学习控制中的应用

针对线性连续控制系统 ,利用二维线性连续 离散型系统理论设计了一种新型的迭代学习控制方案 ,并给出了这种迭代学习控制规律收敛的条件 ,说明二维线性连续 离散型系统理论在迭代学习控制中的应用是成功的 .

一类反馈神经网络对非线性连续系统近似能力的证明

本文从多层前馈神经网络的一般近似定理出发 ,证明了带有输入的非线性连续系统在有限时间段内的输出轨迹可以被一类反馈神经网络输出神经元的状态向量近似到任何程度 .

含结构参数扰动的线性连续系统的鲁棒约束方差状态估计

本文考虑含结构参数扰动的线性连续随机系统的鲁棒约束方差状态估计问题，即设计滤波增益，使受扰系统每个状态分量的估计误差方差的稳态值不大于预先给定值，同时滤波矩阵具有期望的稳定裕度．本文给出了上述性能鲁棒滤波增益的存在条件及解析表达式，并提供了相应的数值例子．

一类MIMO状态可测的非线性连续系统的激励辨识方法

研究一类MIMO状态可测的非线性连续系统的激励辨识问题.输入激励信号采用高斯白噪声,均匀采样获得输出状态数据.根据Girsanov定理获得系统参数的渐近无偏估计.数值仿真试验说明了该方法的有效性并发现耦合多变量系统辨识中的NNR现象.最后给出该系统的分步激励辨识算法.

颠簸度分段线性连续的高速进给运动控制算法

现有进给速度规划算法难以方便有效地实现高阶柔性进给运动,不利于提高高速进给定位精度和抑制其振动,为此提出加速度二阶导数即颠簸度分段线性连续的高速进给控制算法。按速度规划参量将其划分为有、无恒加速两种类型,并结合运动行程分别给出了每类进给运动的实现方式;分析了一条非均匀有理B样条曲线的曲率,并根据其局部极大值分割该曲线,确定了各曲率极值点的可行进给速度,由各子段曲线内的位移协调关系,分别利用所提算法及S曲线规划了该曲线的进给速度并进行比较。结果表明,所提算法可为高速加工参数轮廓规划高阶柔性的进给速度,并有效提高插补弦高精度。

数字人体的非线性连续动态系统

笔者主要从数字人体的线性与非线性动态人体系统、人体系统的自由系统和强迫系统、自治系统与非自治系统 ,人体系统的状态空间与参量空间、暂态与定态、初态与终态等非线性连续动态系统进行了深刻的描述 ,为数字人体研究提供了理论基础。

基于调制函数法的线性连续动力学系统参数模型估计

提出了构造单分辨和多分辨高斯调制函数的新思路。基于数字积分原理,推导了调制积分滤波器的结构,得到直接以线性连续系统模型参数表示的等价辨识模型。利用离散模型辨识的研究成果,建立了连续动力学系统模型参数直接估计的最小二乘法和辅助变量法。研究了调制滤波器参数与辨识精度的关系,并以此得到调制函数参数的设计依据。成功辨识了某轧机液压AGC压力闭环系统的连续动力学参数模型,验证了方法的正确性。

利用反馈神经网络对非线性连续系统进行实时建模

利用时变反馈神经网络的概念及二维线性连续 离散型系统的理论给出了非线性连续系统的一种实时建模方法.理论及仿真实验结果均表明,这种实时模型能够任意逼近非线性连续系统.

基于Hartley调制函数的线性连续系统参数模型辨识

借助于Hartley变换及Hartley调制函数微分性质,建立了参数模型直接估计的最小二乘算法.通过数字仿真分别辨识了一个二阶系统和四阶系统,研究了频率指数m和调制函数阶次n对辨识精度的影响.辨识结果表明:该方法简单实用,对噪声具有较强的抑制能力.