高超声速飞行器面向控制一体化迭代设计的参数化模型

针对高超声速飞行器复杂的运行环境以及强耦合的动力学特性,提出了一种适合控制一体化迭代设计的参数化模型.首先,讨论高超声速飞行器控制一体化迭代设计的必要性和研究现状.然后,采用二次曲线和状态类型函数法将典型的高超声速乘波体外形进行几何参数化.接着,基于面元法结合工程估算公式获取高超声速飞行器力和力矩,构建参数化的非线性动力学模型.进而,采用灵敏度分析策略得到力和力矩的解析表达式,将复杂的非线性动力学模型简化成适合迭代设计的仿真模型.最后,通过仿真实例验证了本文所提方法的可行性,结果表明所发展的参数化模型能够满足高超声速飞行器控制一体化迭代设计的需要.     

DCT变速混合动力轿车制动降档过程优化控制

针对装配干式双离合器式自动变速器(dual clutch transmission,DCT)的弱混合动力轿车发动机辅助制动工况,为充分回收制动能量,制定了电液复合制动力矩分配策略,并对该工况瞬态降档过程各阶段离合器传递力矩和ISG电机输出力矩协调控制问题展开了研究.首先,建立了DCT降档过程动力学方程,模糊识别驾驶员制动意图,计算并获得驾驶员需求制动力矩,考虑电机最大制动力矩限制、发动机辅助制动力矩以及整车行驶阻力矩,根据所制定的复合制动力矩分配策略决策了发动机辅助制动过程ISG目标输出力矩;其次,设计降档过程转矩相分离离合器控制律,模型计算得到了离合器传递力矩;再者,考虑ISG电机力矩响应速度及转速同步时刻冲击度等,设计了发动机转速参考轨迹,并综合运用线性二次型最优跟踪及模型参考自适应控制,在外界扰动及模型参数摄动的情况下求取了惯性相结合离合器转速同步过程ISG电机输出力矩;最后,为避免从降档过程切换至在档稳定减速制动时,由于电机力矩突变所造成的车辆较大冲击,设计了电机力矩切换控制策略.仿真结果表明:所设计的制动降档控制策略能够充分利用发动机辅助制动力矩,并回收部分制动能量,ISG电机能够响应降档过程需求制动力矩的变化,实现快速换档.     

基于双向非局部模型的图像插值

如何充分利用自然图像的自相似特性来进行图像恢复是近年来图像处理领域研究的热点问题之一.事实上,自相似体现为两方向相似结构,当一组相似块被安排成矩阵时,该矩阵的行与行、列与列之间均存在相似性.为此,提出一种双向非局部模型,该模型对称地利用了两方向相似结构,此外,该模型直接将相似块作为字典来表示每一图像块且对表示系数进行Tikhonov正则化.将双向非局部模型用于图像插值,获得了目前最好的恢复效果,无论峰值信噪比还是视觉质量,相比已有算法都有很大地提高.     

对称核算子方程的迭代Lavrentiev正则化方法及其应用

对称核算子方程广泛应用于数学物理、工程计算以及遥感科学领域.而这些问题通常是不适定的,也就是即使它的解是唯一存在的,但这个解也不一定连续地依赖于输入数据的变化.解决这一问题通常是把Tikhonov正则化方法应用于对称核算子方程,通常这种方法亦叫做Lavrentiev正则化方法.通常业已知道Tikhonov正则化方法的迭代执行可以提高算法的收敛速度.因此,文中将用类似的技巧来研究迭代Lavrentiev正则化方法.在数字图像信息处理领域,比如说数字图像恢复问题,也经常遇到对称核算子方程,将把这种方法应用到求解该类问题上.首先证明了算法的收敛性,然后应用Morozov偏差原则(MDP)证明了算法的正则性.而这种方法在数字图像恢复中的数值实现则更加验证了这些理论.     

对称核算子方程的迭代Lavrentiev正则化方法及其在数字图像恢复问题中的应用

对称核算子方程广泛应用于数学物理、工程计算以及遥感科学领域．而这些问题通常是不适定的，也就是即使它的解是唯一存在的，但这个解也不一定连续地依赖于输入数据的变化．解决这一问题通常是把Tikhonov正则化方法应用于对称核算子方程，通常这种方法亦叫做Lavrentiev正则化方法．通常业已知道Tikhonov正则化方法的迭代执行可以提高算法的收敛速度．因此，文中将用类似的技巧来研究迭代Lavrentiev正则化方法．在数字图像信息处理领域，比如说数字图像恢复问题，也经常遇到对称核算子方程，将把这种方法应用到求解该类问题上．首先证明了算法的收敛性，然后应用Morozov偏差原则(MDP)证明了算法的正则性．而这种方法在数字图像恢复中的数值实现则更加验证了这些理论．     

基于自适应正则化算法的单次回波超分辨新方法

提出了一种非参数化的基于自适应正则化技术的单次回波超分辨新方法，并给出了计算上有效的快速算法。该方法避免了应用最大似然估计技术进行意单次回波分辨较难解决的回波数估计问题，具有同ＭＬ方法接近的ＳＮＲ门限，并且计算复杂性远小于ＭＬ方法。     

不同运行环境下高速列车外形气动优化

基于多目标遗传算法NSGA-II和近似模型方法,以明线列车气动阻力和侧风下头车倾覆力矩为优化目标,对列车三维外形进行气动优化设计.建立了基于Hicks-Henne型函数的列车三维参数化模型,对比分析了不同近似模型对列车气动力计算近似精度的影响.研究了列车头部纵向轮廓线、头部水平轮廓线、车身截面形状、鼻尖形状、排障器形状、头部侧翼形状、列车车身高度以及宽度等外形因素对列车在不同运行环境下气动性能的影响,得到了影响优化目标的关键变量.优化结果表明:优化后的列车外形向着头型更尖扁,横断面积更小,车身侧壁弧度增加的方向变化;与原始模型相比较,优化后明线列车气动阻力最大幅值减小了17.5%,侧风下头车侧滚力矩最大幅值减小了22.9%.     

Split Bregman迭代算法生物发光断层成像

生物发光断层成像重建中,发光光源在生物体内稀疏分布,基于压缩感知思想,将?1范数正则化的稀疏重建应用于生物发光断层成像,并采用Split Bregman迭代算法求解?1范数目标函数,以获得快速、稳定的重建.三维数字鼠模型数值实验结果表明,该算法应用于生物发光断层成像重建,在没有使用任何光源可行区域先验和多光谱测量信息的条件下,仍能获得准确的定位和定量重建结果,算法对噪声具有较好的鲁棒性.     

且群机器人队形控制的人工力矩法

为了得到一种一般性的队形控制方法，首先给出了一种新的队形表示图：吸引线段式主．从队形图和组群机器人的系统模型．然后基于上述成果和文中定义的两种人工力矩：主吸引矩和从吸弓l矩，提出了一种新的队形控制方法：人工力矩法．文中介绍了该方法的基本原理，并给出了机器人运动控制器的数学模型．最后运用Liapunov稳定性定理证明了系统的稳定性并给出了仿真．理论和仿真结果表明，给出的队形表示图和队形控制方法是可行且有效的．     

地球系统多体力系动力学模型研究

概述了地球系统中的约束力和自由力,阐述了地球系统中力对点和线的力矩和地球系统中的力系,从地球系统力学的特殊力系与等效力系、地球系统的广义力和无功力方面介绍了地球系统多体力系的力学原理,最后论述了地球系统中接点的力和力矩,为地球系统多体动力学研究提供基础模型.     

包含内部能量损失特性的水轮机力矩模型

分析水轮机能量损失的构成,定义了流道水力损失和撞击损失两种新的能量损失,并将水轮机内部能量损失分解为4种类型,定义相应的损失系数.给出了各项损失的表达式或特征描述以及损失系数的率定方法,进而建立了包含内部能量损失特性的水轮机力矩计算模型.利用所建立的模型可计算提取水力机组旋转的机械摩擦损失功率,解决了机械摩擦损失无法测量的困难;撞击损失的定义对空载损失过大的现象给出了合理的解释.采用额定工况下的特征参数来定义一组折算系数,将水轮机力矩模型中的参数转化为便于测量的参数,并进一步转化为关于主接力器位移的单变量函数,使得所导出的力矩模型应用方便.最后以电站实测效率试验数据对本文提出的方法进行了验证,结果表明,本文提出的方法能较好的反映水轮机内部损失特性,计算结果与实测数据吻合较好,精度高.     

基于星敏感器估计卫星姿态的预测Kalman滤波算法

提出了一种实时的姿态估计算法, 即预测Kalman滤波算法. 该算法能够只利用星敏感器所提供的矢量观测信息来准确地估计卫星的三轴运动姿态, 算法的实现包括力矩模型误差预测和姿态估计两步. 预测Kalman滤波算法具有良好的滤波性能, 不仅估计精度高而且鲁棒性能强,这一点已通过仿真测试得到了验证.     

基于创意拐点的计算机辅助草图设计技术

草图是设计师进行产品设计创新活动的重要载体.草图设计是设计师的脑、眼和手三者互动,设计思维和草图表达相互推进的过程;草图设计过程可以抽象为创意拐点图.为了对草图设计过程提供有效的支持,本文提出了一种基于创意拐点的计算机辅助草图设计技术.建立了基于草图行为识别的创意拐点规则推理模型,基于该模型来识别草图设计过程中的创意拐点,并通过对规则进行粗粒化来解决模型的过拟合问题.在此基础上,生成作为草图设计过程记录的创意拐点图,以记录创意过程,辅助设计师草图设计.最后构建了基于创意拐点的计算机辅助草图设计原型系统CASCP,并通过实验初步验证了创意拐点识别方法的有效性,给出应用CASCP完成的草图设计实例.     

肠道内变径胶囊微机器人空间磁力矩特性

提出一种以相邻异向径向磁化瓦状多磁极组成的圆筒式永磁体为外驱动器，以胶囊机器人内嵌同磁极结构永磁体为内驱动器，在外驱动器旋转磁场的磁机耦合作用下，驱动变径胶囊机器人在肠道内旋进的驱动控制方法．根据等效磁荷法建立了偏心状态下磁驱动力矩普遍性数学模型，对驱动力矩与驱动器磁极结构参数的特性进行了研究，试验表明该驱动方法具有驱动力矩大、安全可靠等优点，变径胶囊机器人由径向间隙自补偿，显著提高了在肠道内的驱动能力，该磁驱动系统在人体肠道内具有良好的医学应用前景．     

基于角色-任务-产品的企业知识访问控制模型

传统的计算机访问控制模型很难适应动态、异构的网络环境下企业知识访问控制。根据企业知识特征,提出一种基于角色-任务-产品的企业知识访问控制模型,并构建角色、任务和产品的本体作为模型逻辑推理基础,然后以汽车虚拟企业为例演示该模型的工作机制和过程,显示该模型能有效适应动态、异构的网络环境。     

L1/2正则化

本文提出基于非凸罚的L_1/2正则子,并证明其具有无偏性、稀疏性及Oracle等优良理论性质.给出一种重赋权迭代算法,将求解L_1/2正则子转化为一系列L₁正则化子迭代求解.与经典的L₀正则子相比,L_1/2正则子更容易求解,而与当今流行的L₁正则子相比,L_1/2正则子产生更稀疏的解.实验表明,L_1/2正则子可替代L_p（0相似文献   

基于等效源法的Patch近场声全息

在基于等效源法的近场声全息的基础上, 提出了基于等效源法的Patch近场声全息. 该方法克服了传统近场声全息要求全息面大于源面的缺陷, 它不需要对整个声源建模, 也不需要测量面覆盖整个声源, 可以根据实际需要, 对所感兴趣的区域进行测量, 并直接对该区域进行重建. 由于该方法具有适应性强、计算效率高、测量方便等优点, 因而为近场声全息向实际应用推广创造了条件. 数值仿真研究说明了常规基于等效源法的近场声全息在全息测量数据不足时的局限性及其重建的不可行性, 验证了采用Pacth近场声全息重建局部声源的可行性和有效性, 以及全息声压存在误差时, 采用正则化处理方法的有效性.     

基于M-S模型的参数自适应图分割方法

基于图分割的分段常数水平集方法Mumford-Shah模型能够很好的处理多相图像，但由于Mumford-Shah模型本身固有的原因，该方法对于长度参数也很敏感。为了解决这个难题，本文给出了一个自动估计包括长度参数的模型参数的自适应方法，该方法根据图像的噪声方差大小来确定参数。该自适应方法与基于图分割方法相结合，能够解决模型对参数敏感的难题。最后，通过计算机生成的图像和实际图像的分割结果证明了该方法是有效的。     

机器命题模式的研究

提出了在对命题题材进行恰当地描述的基础上计算机自动命题的思想；并给出了一种具体的题材描述模型，以及在该模型上基于集合和逻辑运算的机器命题规则，试用结果表明：机器命题是可行的且具有很好的开放性、多样性和实时性。     

单步延迟无序量测滤波算法的最优性分析

不同的通信时间延迟和量测预处理时间，导致在实际的集中式多传感器融合跟踪系统中，常会出现多传感器量测数据不能按正常时序到达中心处理器的无序量测（OOSM）现象，中心处理器处理这类无序量测数据时将遇到负时间更新问题．针对单步延迟无序量测更新问题，从理论上分析了Bar-Shalom提出的A1算法的最优性，指出其最优性与过程噪声的离散化模型有关，证明A1算法在过程噪声直接离散化模型（DDM）下不是最优的，它仅是过程噪声连续离散化模型（DCM）下的最优滤波算法．提出了DDM条件下的一种改进算法，它能获得比A1算法更高的无序量测滤波精度．提出了一种与过程噪声离散化模型无关的最优无序量测滤波算法，此算法在两种过程噪声离散化模型下都能达到有序量测处理时的滤波精度．对两个新算法的滤波性能进行了理论分析，采用Monte Carlo计算机仿真实验比较了新算法和有序量测处理时的滤波结果，验证了新算法的有效性．