滑动摩擦副疲劳损伤机理分析及试验系统的设计

分析了滑动摩擦副疲劳损伤的产生机理,指出疲劳损伤产生的根本原因是动应力状态。即使滑动摩擦部件处于磨合期之后载荷稳定的正常磨损期内,如果摩擦速度发生周期性交变,也会使摩擦副表面接触应力发生改变,产生动应力状态,从而造成摩擦副的疲劳损伤。设计了一种以摩擦速度为控制变量的对比摩擦试验装置,用来比较在等摩擦历程和相近摩擦功条件下,不同摩擦速度曲线对疲劳损伤的影响。干摩擦条件下的系统试运行结果初步验证了试验系统的可行性。     

具有变时滞摄动混杂系统稳定性的研究

研究了一类带有变时滞摄动的混杂系统的稳定性,不要求混杂系统的各个子系统都稳定,但要求每个子系统的摄动矩阵是有界的．分别利用单李雅普诺夫函数和多李雅普诺夫函数方法给出了使混杂系统渐近稳定的条件以及切换律的设计方法,并且基于单李雅普诺夫函数法的设计方法可表示为线性矩阵不等式的形式,给出了相应的基于线性矩阵不等式算法的混杂系统稳定边界的确定方法．最后通过包括两个子系统组成的7昆杂系统进行仿真,而且这两个子系统若作为系统单独运行时都不稳定,但是仿真结果表明利用所提出的方法可使得混杂系统稳定,验证了所提出的方法的有效性．     

结构施工时变内力分析

将使用阶段的结构作为受力分析对象是目前结构设计的常规做法,其结果是结构的最终内力、变位等与施工过程无关,这不符合工程实际情况,而现行的结构工程施工内力有限元法并没有提供相应的公式能解决这个问题.利用施工过程时变有限元分析方法对结构施工内力进行几何非线性分析,使计算结果更符合结构施工的实际情况,全过程跟踪分析结构在施工各阶段以及施工完毕时的变量,指出结构工程设计考虑施工过程时变效应影响的重要性.     

变时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性

研究了交时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性,给出了变时滞并联限制细胞神经网络全局鲁棒稳定和全局指数稳定的充分条件。     

基于改进稀疏KELM的在线非平稳动态系统状态预测方法

本文针对基于核的增量超限学习机(kernel based incremental extreme learning machine,KB-IELM)对非平稳动态系统的时变状态跟踪能力不足的问题,提出一种新型的状态预测方法。通过融合遗忘因子和自适应时变正则化因子构建新的目标函数。通过最小化字典的快速留一交叉验证(fast leave-one-out cross-validation, FLOO-CV)误差,选择具有预定规模的关键节点以构成字典。通过融合遗忘因子,为字典中各关键节点按时间顺序分配不同权重。基于FLOO-CV原则,使用天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法为不同的非线性区域赋予不同的正则化参数。通过矩阵初等变换和分块求逆,实现核权重向量的在线递推更新。将模型应用于非平稳Mackey-Glass混沌时间序列预测和某型飞机发动机的状态预测。所提算法相比于最新的非平稳在线序列核超限学习机(non-stationary online sequential kernel extreme learning machine,NOS-KELM)和融合自适应正则化因子的在线稀疏核超限学习机(online sparse kernel extreme learning machine with adaptive regulation factor, OSKELM-ARF)两种方法,其训练精度分别提升了66.67%、50.72%、预测精度提升了67.02%、56.34%,最大预测误差减少了67.27%、51.09%,平均相对误差率分别减少了67.18%、59.62%。实验证明所提算法有效提升了在线预测的精度。     

含时变不确定参数混沌系统的自适应跟踪控制

对一类含时变不确定参数的混沌系统,讨论了系统的自适应跟踪控制问题．基于李亚普诺夫函数方法,构造出了一类新的自适应控制器．该控制器的构造简单直接,无需对系统作更多的假设,构造控制器时,只需直接代入控制器的参数化公式．该控制器能控制混沌系统的状态全局渐近跟踪预先给定的任何有界轨线．仿真实例验证了所得控制器的有效性．     

中国钢材交易市场价格发现动态演化研究

中国钢材交易市场拥有三种类型:现货、期货和电子交易市场.它们的价格信号对基本面信息的反映能力如何,市场价格发现功能呈现何种动态演化趋势,是产业链成员与政策制定者关注热点.依据向量误差修正原理和条件异方差模型,分析过去的市场信息对多个市场动态条件协方差阵的影响,建立时变信息份额模型,研究中国钢材市场长区间价格发现功能的动态演化.研究显示:热卷板期货上市前,电子交易市场价格发现功能优于现货市场;期货上市后,电子交易市场、期货市场和现货市场都对价格发现过程有所贡献.现货市场价格发现功能呈现较好动态演化趋势,多数时期对价格发现过程的贡献大于其它两类市场.尽管电子交易市场在价格发现过程中的角色由主导者演化为从属者,但其功能发挥较稳定,亦不时具有最先反映基本面信息的能力.在中国钢材市场,保证金水平高低、交易量多寡,以及流动性强弱,都未显示出与价格发现功能有方向性关联.     

考虑负载时变的线路巡检机器人动态性能分析

巡检机器人进行越障时，受负载时变影响，会出现控制超调、振动等现象.在考虑负载惯量时变特性的情况下，研究了一种用于分析巡检机器人越障状态下动态性能的方法.对双臂线路巡检机器人的回转机构建立了基于双惯量模型的动力学方程，使用改进D-H法与拉格朗日法对机器人建模，具体包括分配坐标系，求解拉格朗日方程，利用惯性矩阵计算负载转动惯量等.通过选择合适的阻尼系数设计了控制器参数，利用阻尼系数与固有角频率的变化分析了机器人的动态性能变化.研究成果有助于对双臂巡检机器人越障时的动态性能进行分析，并可用于机器人的伺服控制参数调试.     

基于改进MPC的协同自适应巡航控制策略研究

针对环境干扰、传感器噪声和跟随时变车速稳定性较差等问题，提出一种基于KF(kalman filtering)的改进MPC(model predictive control)算法。搭建CACC(cooperative adaptive cruise control)车辆间纵向运动学模型，并建立离散状态空间方程；利用KF对状态变量降噪，同时对预测模型进行鲁棒性设计；对不同工况下CACC控制目标进行分析，分别建立目标优化函数。通过搭建Simulink与CarSim联合仿真模型进行验证，结果表明，改进MPC算法能够提高城市与市郊工况下车辆的燃油经济性与驾乘舒适性，实现公路工况下对时变车速的稳定跟随。     

生产网络与行业收益率：基于时变网络依赖参数的空间因子模型

行业间通过投入产出关系形成了复杂且紧密关联的生产网络，对金融市场有着重要影响。同时传统因子模型忽视了网络结构所产生的影响>，易产生模型误设及混淆系统性风险来源的问题。因此，依据国家统计局发布的投入产出表构造时变的生产网络，将其嵌入到传统因子模型中，构建了基于生产网络的时变网络依赖参数的空间因子模型，进一步将行业收益率对因子的总风险暴露分解为直接风险暴露和间接风险暴露，研究了生产网络与系统性风险因子之间的相互作用对中国行业收益率的影响。研究表明：相比传统因子模型，采用空间因子模型更符合中国行业收益率与资产定价的实际；与发达国家相比，近20年来中国产业结构发生了重大变化，依据投入产出所形成的生产网络也发生了较大的变化，研究中假设空间依赖参数为时变参数更符合中国经济现实且实证业绩更佳；通过对因子风险暴露的分解，发现生产网络溢出效应能放大行业收益率对因子的风险暴露。