基于伪谱方法的自适应鲁棒实时再入制导律研究

为了提高飞行器再入制导的鲁棒性和自适应性,将再入弹道跟踪问题转化为再入弹道状态调节问题,得到了一个LTV系统最优控制问题.在此基础上,利用基于伪谱算法的最优反馈控制算法,设计了一种便于在线实现的自适应鲁棒再入制导律.仿真结果表明,这种再入制导律对于再入点误差不敏感,具有良好的鲁棒陛.在气动参数模型存在较大误差的情况下,依然能够取得较高的再入制导精度.它不需要显示增益调度和积分,并且在不同情况下控制结构和参数无需改变.     

六面体柔性桁架多体结构动力学建模与仿真

基于Kane方法建立六面体柔性桁架多体结构动力学数学模型，得到了数值仿真计算结果，同时对所给模型用ANSYS软件进行了有限分析运算，并将两种结果和实验分析进行了比较，比较结果显示所建立动力学模型正确，可为空间柔性桁架振动控制研究提供依据。     

利用局部线性嵌入的模态识别

提出了一种新的利用局部线性嵌入的模态识别方法。该方法以流形学习为理论基础,从提取结构的几何或固有特征出发,以系统结构的响应数据为分析对象,可识别出结构的模态参数。该方法的基本思想是,将结构的响应看作一个高维数据集,将系统的模态看作高维数据集的本质结构与固有特征,然后通过求解数据的低维嵌入进行模态参数识别。圆柱壳仿真结果表明:提出的利用局部线性嵌入的模态识别方法能够有效地进行模态参数识别;随着阻尼系数的增加,对于贡献量较大的模态,利用局部线性嵌入的识别效果优于基于主成分分析的识别效果。     

带中心刚体的旋转柔性件有限段建模

针对具有中心刚休带有柔性梁附件的刚柔耦合系统,介绍了基于Kane动力学方程的多体动力学理论,并应用有限段建模方法以过类刚柔耦合系统建立了动力学方程,体现了梁类附件的柔性效应,反映了系统内部耦合产生的非线性特征,并呈现大范围运动所产生的动力刚化现象,分析表明,所研究的建模方法比较完整,真实地反映了此类系统在大范围运动古的动力学特性,并具有较高的精度。     

加权支持向量机求解路径算法研究

针对不同训练样本重要性的差异对模型推广能力的影响,提出了对各个样本的误差惩罚参数赋予不同权重的加权支持向量机求解路径算法.根据样本重要性的不同,利用分段线性插值得到加权系数,并通过加权系数调整求解路径,从而改变不同样本在回归模型中的作用.采用支持向量机加权求解路径算法对圆柱壳结构在不同边界条件下的时、频域响应数据进行预测,训练样本的重要性通过与测试样本的欧式距离来表达,结果显示所提算法可减小位移响应在多个评价指标下的预测误差,提高支持向量回归机的推广能力.该方法同样适用于其他求解路径算法,如λ-路径算法和ν-支持向量回归路径算法.     

不确定性结构振动的模糊推理移相控制研究

为了解决不生因素使结构振动很难实现精确控制的难题,采用模糊推理算法,对具有不确定性结构的振量进行在线推理,以实现多相控制。实验结果表明,其于模糊推理的结构振动移相控制的振动抑制比达到９４％以上,并有较强的鲁棒性和稳定性。     

离心力—振动复合动力学环境的仿真

在建立离心机和振动台系统组成的复合动力学环境数学模型的基础上,提出了一种将结构动力学、有限元分析和可视化技术相结合的方法,对离心力－振动复合动力学环境进行计算机仿真。文中首先讨论了仿真软件的设计思想,介绍了振动和离心力复合动力学环境仿真软件CDE＿VISM的结构,讨论了将图形技术的数据场可视化、动态数据场显示技术应用于有限元计算后处理的方法及CDE＿VSIM与MATLAB的接口方法。最后通过对在离心力作用下振动台运动的仿真和实验结果比较,验证了所建立的离心机和振动台系统组成的复合动力学环境数学模型的正确性。     

泛化的统一切比雪夫多项式核函数

针对分布稀疏、特征不明显的小样本数据回归中的属性冗余问题,基于统一切比雪夫多项式,提出了一种向量形式输入的可变正交多项式核函数——泛化的统一切比雪夫多项式核函数.新的核函数通过利用统一切比雪夫多项式的正交性和可变性扩大了函数的搜索空间,通过调整多项式阶数有效地控制了特征空间维数,从而解决了稀疏数据回归中的属性冗余问题.另外,利用Mercer定理证明了该核函数的有效性.在多组标准数据集和实际工程数据集上对核函数的性能进行了实验对比,结果证明新的核函数预测精度较高,泛化能力较好,在大多数标准数据集上的性能优于其他切比雪夫多项式核函数.     

一种基于质点动力学原理的快速自适应建模算法

针对自适应逆控制技术中最小均方(LMS)算法建模速度慢的缺点，基于重力场中超曲面上质点的动力学原理，提出了一种快速自适应建模算法．该算法的特点是将滤波器权系数的迭代求解过程类比为重力场中超曲面上质点的运动，在质点的自由运动微分方程中加入比例阻尼项，使各模态的阻尼系数均接近于临界阻尼，从而使权系数以较快速度收敛，并利用质点微分方程中的非线性项实现变步长迭代，明显提高了自适应维纳滤波器的权系数收敛速度．仿真试验结果证明该算法优于LMS算法．该算法运算代价小，收敛速度快，可替代LMS算法用作自适应逆控制的建模工具。     

一种可自适应分组的多输入多输出支持向量机算法

针对不同输出端之间相关程度的差异对多输入多输出回归模型泛化能力的影响,提出了一种基于自适应分组的多输入多输出支持向量机算法.该算法基于相关性强的输出端其模型参数也较相似的假设,首先在多维支持向量机的基础上引入带分组结构的正则项,进而将上述正则化问题转变为混合0-1规划;其次,采用交替优化的方法,使相关性强的输出端在同一个分组内进行独立训练,最终自适应地识别最优分组结构和模型参数.分别采用仿真数据和圆柱壳振动工程数据对所提算法进行测试,结果表明,该算法可有效辨识出输出端的相关度,与传统算法相比,该算法可有效提高支持向量机回归模型的泛化能力.