基于BTT模式的初中数学教学策略的探究

脑是人类神经系统的一部分,它负责接收、处理和存储信息,以脑为导向的教学模式是实现更大学习成效的最有力的、基于研究的方法之一.及时吸收和运用最新的脑研究成果将有效提升教育质量和学习效果,本文以初中数学教学策略为例,根据脑科学研究的发现提出教学实践的策略,从而提升教师的教学质量,培养学生创造性思维的能力.

多BTT导弹滚转通道姿态约束下的固定时间姿态协调控制

针对多倾斜转弯(bank-to-turn,BTT)导弹在姿态约束下的滚转通道一致性安全控制问题,提出一种分布式固定时间姿态协调控制器。BTT导弹气动参数变化强烈、对机动要求高,对控制器提出了响应速度快、抗干扰能力强、且需满足姿态受限约束等要求。针对上述问题,基于固定时间控制技术、障碍Lyapunov函数,结合多智能体系统协调控制理论,对多枚BTT导弹滚转通道提出一种分布式固定时间姿态协调控制律。在所提协调控制律下,所有BTT导弹的滚转角可在固定时间一致收敛至给定的参考指令信号,且在控制过程中满足姿态约束条件。仿真结果表明了所提方法的有效性。

带倾侧角约束STT形式及BTT形式的机动飞行器速度控制方法

随着飞行任务的变化,对机动飞行器进行速度控制时的运动姿态提出了新的要求。为了提高速度控制精度以及拓展该方法在多种控制方式中的应用范围,首先,利用高斯伪谱法(Gauss Pseudospectral Method,GPM)生成理想速度曲线,为飞行器作速度控制提供可靠的速度参考曲线;然后,提出了带倾侧角约束的侧滑转弯(Skid To Turn,STT)形式以及倾斜转弯(Bank To Turn,BTT)形式的速度控制设计方法。仿真分析表明,本文提出的方法,能够实现对再入飞行器落速的精确控制,同时实现带倾侧角约束STT形式及BTT形式的机动飞行器速度控制。

干扰HOXA9基因表达对BTT739细胞增殖、迁移和侵袭的影响

目的探讨同源盒基因HOXA9表达对小鼠膀胱尿路上皮癌细胞系BTT739细胞增殖、迁移和侵袭的影响。方法免疫组化检测膀胱尿路上皮癌以及癌旁正常组织临床标本中HOXA9基因的表达情况;采用sh-RNA技术干扰BTT739细胞中HOXA9基因的表达后,进行克隆形成、CCK8、流式细胞术、Transwell和划痕等实验检测BTT739细胞增殖、凋亡、迁移以及侵袭等生物学特性的变化,并通过Western blot检测上皮间质转化(epithelial to mesenchymal transition,EMT)特征因子E-cadherin、Vi⁃mentin和Snail的表达。结果膀胱尿路上皮癌组织中HOXA9基因的表达高于癌旁正常组织。sh-RNA敲低BTT739细胞中的HOXA9基因后,细胞增殖、迁移和侵袭能力显著下降,而细胞早期凋亡百分率增高,G1、G2期比例下降,S期升高;此外,EMT特征因子E-cadherin表达增强,Vimentin和Snail的表达下降。结论HOXA9基因具有促进小鼠膀胱尿路上皮癌细胞系BTT739细胞增殖、迁移和侵袭能力的作用,是膀胱尿路上皮癌潜在的免疫治疗靶点,其机制可能涉及EMT机制。

基于BTT模式儿童创意实践素养的设计与实施

脑是人类学习的基础,人们对脑的了解改变了教育观念。美术学科核心素养是根据美术学科特点总结的,在大数据时代背景下,创造力成为不可或缺的素养。以脑为导向的教学模式(以下简称BTT模式)为学习成效赋能,其内核逻辑与美术核心素养话语体系下的目的不谋而合。基于此,该文分析BTT模式与培养创意实践素养之间的契合连结点,引入“BTT模式下美术教学”课程案例,运用脑科学相关理念,为培养学生的创意实践素养提供新的思路。

BTT导弹块模型的鲁棒自适应设计

针对BTT导弹的非线性模型,给出了其适合用backstepping设计方法的块控模型。充分利用系统的结构特点,结合块控原理、backstepping设计方法、鲁棒控制和自适应控制方法,提出了一种鲁棒自适应控制器的设计方法。允许系统中的每一个子块都存在不确定性,采用非线性跟踪微分器减小了backstepping设计中的"计算膨胀"问题,并且避免了系统控制矩阵未知时控制器可能的奇异问题,证明了系统的状态跟踪误差和参数误差指数收敛于原点的一个邻域。最后给出的仿真结果显示了本文方法的有效性。

BTT导弹的自适应滑模反演控制设计

针对具有非匹配不确定性的BTT导弹非线性动力学模型,结合反演控制、自适应控制和滑模控制方法,设计了一种新颖的BTT导弹自适应反演滑模控制器。反演设计的每一步中均采用具有范数型切换函数的连续滑模控制律,并采用自适应算法对不确定性的上界进行估计。将虚拟控制量的导数作为不确定性处理,利用自适应滑模控制的鲁棒性对其进行补偿,解决了"计算膨胀"问题,简化了控制系统的设计,并且设计中无需事先已知气动参数摄动的上界。采用Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差最终有界。仿真结果显示了本文设计方法的有效性。

BTT导弹的变结构解耦控制系统设计

倾斜转弯(Bank-to-Tum,BTT)导弹由于气动外形不对称,以及存在较大的滚动速率,其各个通道之间存在强烈的耦合。本文在变结构控制理论对外界扰动的不变性原理的基础上,采用变结构控制方法设计了BTT导弹的输出解耦控制律。仿真结果验证了本文设计的变结构解耦控制器对于导弹这类参数快速时变,通道间耦合严重,有不确定因素的系统能够实现解耦控制,并具有动态响应快,超调小的特性。

基于神经网络的BTT导弹鲁棒动态逆设计

针对存在不确定性的BTT导弹系统,基于神经网络提出了一种鲁棒动态逆控制系统设计方法。首先应用双时标假设将BTT导弹动力学分离为快变状态动力学和慢变状态动力学。然后,在巧妙地利用导弹气动参数特性设计Lyapunov函数的基础上,对快变状态动力学和慢变状态动力学分别进行动态逆控制设计。设计中应用RBF神经网络来逼近系统中存在的不确定性,证明了闭环系统的所有信号均有界且指数收敛至系统原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果验证了该算法的有效性。

BTT导弹制导律研究综述

与STT导弹相比,BTT导弹在气动效率、机动能力、控制性能等方面具有明显优势,但其运动耦合特性也给传统研究框架下的制导律设计带来了挑战。本文针对BTT导弹制导律设计问题展开研究,首先描述了BTT导弹制导基本问题,分析了BTT导弹制导律设计的技术难点,需要综合考虑运动耦合、多约束、目标机动、弹体动态效应等因素,然后综述了国内外现代制导律设计的基本方法,将其分为双通道解耦法、球坐标法、现代几何法等,最后指出了BTT导弹制导律的进一步研究方向。

BTT导弹的神经网络自适应反馈线性化控制

提出基于反馈线性化理论的BTT导弹自动驾驶仪设计方法。并提出由俯仰过载命令产生攻角命令的方法。应用CMAC神经网络构成一种自适应反馈线性化方案,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。闭环系统的稳定性由李雅普诺夫稳定性理论得到保证。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。

BTT导弹模糊自适应PID控制

提出了一种模糊鲁棒 PID 控制器的设计,把模糊控制和常规 PID 控制结合起来,对控制系统的比例、积分、微分参数进行在线自整定。对 BTT 导弹偏航通道的模糊自适应控制进行了研究,在 Simulink 中的仿真结果表明,这种模糊 PID 控制器的控制效果优于单纯的 PID 控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参数系统的鲁棒性强,满足在线适时自适应控制的要求。

多模型切换控制及其在BTT导弹设计中的应用

研究了一类可以抑制切换时刻输出跳跃的多模型切换控制器的设计问题。基于参数化特征结构配置结果及模型跟踪方法,设计了满足输出跟踪性能并使多模型系统中各闭环子系统渐近稳定的多模型切换控制律集合。充分利用参数化特征结构配置方法提供的全部自由度, 协调选取各子系统控制律中的参数来抑制切换时刻的输出跳跃。将本文提出的方法应用到某型倾斜转弯导弹自动驾驶仪设计中,仿真结果表明导弹的输出过载迅速准确跟踪制导指令,并且切换抖动得到有效抑制。

BTT导弹的协调式分散鲁棒H_∞控制器设计

BTT(倾斜转弯)导弹在飞行过程中常处于大迎角和快速滚动状态,这时通道间的运动学耦合为非线性形式且不能忽略。针对这一问题,提出了一种基于分散控制思想的协调式鲁棒H∞控制器设计方法。根据期望动态性能,为每个子系统设计高品质参考模型。引入协调支路有效消除通道间的主要耦合因素,并假设未补偿的耦合满足二次约束。基于鲁棒控制理论,在耦合项满足上述约束的前提下,设计控制器使得系统渐近稳定,同时从参考输入到跟踪误差传递函数的H∞范数最小。推导并得出了鲁棒控制器存在的充分条件,并将其归结为一个有限维线性矩阵不等式的优化问题。对BTT导弹的仿真结果表明了该控制方法的有效性。

基于自抗扰控制的BTT导弹自动驾驶仪设计

针对具有非线性、时变、强耦合和不确定性的Have Dash II BTT导弹控制系统,基于自抗扰控制理论,设计了一种新的BTT导弹鲁棒控制器。利用输入输出反馈线性化,将导弹控制系统分解成了3个单输入单输出的二阶子系统,输出变量的选取保证了系统是最小相位系统。采用自抗扰设计方法,估计并补偿系统中的不确定因素和三通道之间的耦合,以实现控制目的。仿真结果表明该BTT导弹驾驶仪具有良好的动态特性和强鲁棒性。

BTT 导弹的 H_∞/加权混合灵敏度自动驾驶仪设计方法

本文用Ｈ∞／加权混合灵敏度方法设计某型地对空ＢＴＴ导弹的鲁棒自动驾驶仪。结果表明：基于标准弹道上某特征点的一个确定数学模型设计的Ｈ∞／加权混合灵敏度自动驾驶仪，可控制ＢＴＴ导弹沿标准弹道的全弹道稳定、准确地飞行，且能适应目标在一定飞行空域内的变化。

导弹动力学建模与BTT解耦控制

建立了导弹非线性动力学方程、线性化模型和X型舵机由4舵面到3舵面的转换模型,在纵向和横航向通道分别设计了基于模型跟踪的最优控制器,满足导弹的BTT控制的三轴解耦要求。设计结果进行了部分参数的非线性调参设计,控制器参数依据高度、法向过载指令nyc和滚转角指令φc进行实时调参,通过非线性仿真验证,满足侧滑角近似为零、快速跟踪滚转和法向过载指令要求(小于0.5秒),为进一步设计实现BTT控制打下了基础。

BTT导弹自适应神经网络控制

针对具有不确定性的六自由度BTT导弹控制系统,基于李亚普诺夫稳定性理论和神经网络对非线性函数的拟合特性,设计了一种新的BTT导弹自适应神经网络鲁棒控制器。利用神经网络对Lyapunov函数进行函数拟合,同时引入自适应神经网络权值调节律,保证了闭环系统具有较好的鲁棒稳定性能和抗干扰性能,实现了BTT导弹控制系统的三通道一体化设计。控制器设计简单、参数调节方便,并且便于工程应用。仿真研究结果表明了BTT导弹系统的输出能够渐近跟踪给定的控制输入指令。

BTT导弹再入段非线性鲁棒控制

针对BTT导弹再入段的非线性模型以及三通道间的较强耦合,研究了模型不确定情况下的解耦和跟踪控制问题。首先分析了BTT导弹在再入段的非线性模型,然后根据微分几何方法检验该模型是否可进行输入输出解耦,并推导出BTT导弹在再入段的非线性解耦控制律,其后分析了在某种匹配不确定情况下导弹动态系统的具体形式,并将李亚普诺夫方法运用到控制器的设计中,得出鲁棒输出控制跟踪控制律。采用该控制方式对某型BTT导弹的六自由度仿真实验结果表明:该鲁棒控制方法在系统存在不确定性的情况下,可保证系统的稳定性,并实现三通道间的近似解耦,使攻角α,侧滑角β和滚动角γ良好地跟踪期望指令。

基于在线RBF神经网络的BTT导弹控制器设计

针对BTT导弹飞行控制系统的自适应鲁棒控制问题,基于反馈线性化控制和自适应RBF(radical base function)神经网络控制系统设计方法,设计了高精度鲁棒飞行控制器。提出在线权值修正算法,使RBF神经网络能实现对飞行控制系统动态逆误差的在线逼近,进而实现对系统不确定性和外界扰动的实时补偿。通过数值仿真,对所设计的飞行控制器进行了有效性验证。仿真结果表明,相比仅采用反馈线性化控制的飞行控制器,文中提出的飞行控制器能较好地跟踪期望的指令角度信息,鲁棒性能更优。