具有两个滞量的微分差分方程的周期解

讨论了具有两个滞量的微分差分方程周期解的存在性.在HT1空间内,构造了一个泛函φ(u),并且证明了方程存在周期解和泛函具有临界点的等价性.再利用泛函的临界点理论,得到了方程具有周期解的充分条件.     

比例方程的多步变步长Runge-Kutta方法的H-稳定

研究多步隐式Runge-Kutta方法H-稳定性,证明了带有非奇异矩阵A的Runge-Kutta法是H-稳定的充分必要条件是多项式P∞(z)=ξ2-ξ(1-θ-bTA-1e)-(θ-b~TA-1e)是schur多项式,并且没有重根.     

拦截大气层内高速目标的改进微分几何制导指令

纯比例导引律(PPN)的指令加速度垂直于拦截器速度方向,适用于大气层内拦截,但当目标速度大于拦截器速度时,其导引性能将较为严重地下降.真比例导引律(TPN)在拦截高速目标时不存在此问题,然而TPN的指令加速度垂直于视线,不适用于大气层内拦截.微分几何制导指令(DGGC)的指令加速度垂直于拦截器速度,但其性能却近似于以视线为参考的TPN制导律系列,因而适用于大气层内拦截高速目标.然而,构造DGGC的挠率指令需要引入目标加速度信息,同时DGGC指令形式较为复杂,存在鲁棒性不强等问题.本文通过对三维拦截几何的深入分析,提出了一种新的DGGC指令加速度的几何构造方法,不需要引入目标加速度信息,同时简化了DGGC指令形式,提高了鲁棒性,因而更利于工程实现.     

大型飞机复合材料机翼壁板气动弹性优化设计

以大型飞机复合材料机翼为对象进行气动弹性综合优化设计研究,以机翼蒙皮壁板及相关构件复合材料铺层厚度为设计变量,在满足多种气动弹性与强度/应变约束下对结构重量进行最小化设计,并分析了优化中三种强度/应变约束和蒙皮铺层比例的影响.研究表明：不同组合约束下优化后的复合材料机翼较金属机翼减重效果显著,综合考虑应变与失效准则约束能在兼顾减重效果的同时提高机翼整体刚度水平;铺层比例优化结果表明机翼内段与中段较高的0°铺层比例和外段较高的±45°铺层比例分布能使刚度分布更加高效合理.     

拦截弹制导的微分几何建模

相对于直接在笛卡尔坐标系内对质点运动进行分解而言,使用微分几何原理对质点的运动进行分析是一种较为巧妙的方法。本文基于古典微分几何原理,对拦截弹的制导进行了建模研究。首先,分析了弹目相对视线的运动规律,建立了视线旋转坐标系提出了视线曲率与挠率的概念,得到了视线运动方程.并将视线运动方程与弹目相对运动相结合,构造了新的弹目相对运动方程。其次,通过研究发现,在视线旋转坐标系内存在视线瞬时旋转平面,可以在该平面内构造具有三维拦截能力的二维制导律。空间真比例导引律（TPN）可以不加近似地直接引入视线瞬时旋转平面,成为降维TPN。同时通过研究在视线瞬时旋转平面内对目标机动加速度进行补偿的方法,可以得到新的修正比例导引律（APN）系列和视线角加速度制导律（AAG）系列。再次,提出了视线瞬时旋转平面内制导律的微分几何制导指令,与Chiou和Kuo所提出的微分几何制导律进行对比分析,可以发现该制导律是本文的一种特例,并且微分几何制导指令将降低视线瞬时旋转平面内制导律的性能。最后,以拦截大气层外高速机动目标为算例进行仿真分析,验证了拦截弹微分几何制导模型的有效性。     

质量功能展开中自相关关系确定的粗糙集方法

针对质量功能展开中各项工程特性之间的自相关关系具有模糊、不确定和不分明等特质,提出了自相关关系确定的粗糙集方法.对于每一项顾客需求,由每一项工程特性组成相应的决策属性集,并由其它工程特性组成相应的条件属性集,分别构造了相应于该决策属性集的决策系统.基于粗糙集中相对约简和相对核等方法,分别建立了其相应的修正决策系统.利用信息熵和等价类的集成方法,获取了修正决策系统中各条件属性的重要度.引入了自相关关系的比例因子概念,确定了各项工程特性之间的自相关关系.以洗衣机的产品研发为例,说明了方法的应用.     

飞行力学研究的新进展——飞行器攻防对抗研究评述

介绍了飞行器未来的作战环境、国外攻防对抗技术和战术的发展情况,特别是超低空飞航导弹在未来战争中的作用;讨论了飞行力学、微分对策、试验设计和飞行仿真在攻防对抗研究中的作用;从现代力学发展的角度,提出了＂攻防对抗和作战效能研究是飞行力学研究的新阶段＂的观点.     

比例导引末端区特征与划分

制导末端区是制导系统失稳前一个很短的制导段,制导末端区的正确划分对制导系统设计指标制定和性能分析具有重要意义.基于目标最优机动条件下线性化导弹目标运动学模型,研究了比例导引制导系统在末端区的特性,根据制导系统时间常数和阻尼比变化特征,提出根据制导系统特征参数划分末端区的定义方法,仿真计算表明本文的定义方法是合适的.研究结论对制导系统设计,相关总体指标制定和性能仿真验证具有参考意义.     

基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用

分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。     

基于过度自信的资本市场委托代理关系

从行为金融学角度,将过度自信行为考虑进激励机制及内部监督和外部监督的设计之中,分别研究了过度自信条件下市场微观和宏观层面上委托人与经纪人之间的委托代理关系.结果表明,市场微观层面上,经纪人的过度自信行为与委托人采取的内、外监督措施均可降低代理成本,两者在解决委托人与经纪人之间的代理问题中是相互替代、而不是相互补充的;市场宏观层面上,被雇佣的过度自信经纪人的人数比例,随其整体对市场自信程度的加大而上升.这两个层面所得结论在实际应用中相辅相成,从不同角度为解决资本市场中的代理问题提供了有益思路.