综合控制系统的动态输出反馈控制器设计

为进一步对控制系统进行系统分析与设计,对离散时滞奇异摄动不确定控制系统设计动态输出反馈控制器,使闭环系统渐近稳定.针对时滞依赖和时滞独立两种情形进行讨论,构造一种新的二次求和型李雅普诺夫泛函.利用交叉项界定方法对泛函差分过程进行放大,并综合运用引理消除系统的不确定性,推出动态输出反馈控制器在时滞条件下存在的充分性判据,扩大控制器的摄动控制范围.对所得结论进行推广,通过算例验证该方法的有效性和可行性,并通过对比相应文献,说明所得控制器具有一定的优越性,可使闭环系统渐近稳定.不仅符合设计要求,而且能达到二次调节控制效果.     

“经线(子午线)”“纬线”“经度”“纬度”探源

明末清初,意大利传教士利玛窦来华,他给中国带来的不只是基督教,还有西方的科学,如地理学、天文学等。他创制了不少名词,如“经线(子午线)”“纬线”“经度”“纬度”等,这些名词一直沿用至今,而且成为中日两国相关学科中的标准术语。     

Microbes,mathematics, and models

Microbial model systems have a long history of fruitful use in fields that include evolution and ecology. In order to develop further insight into modelling practice, we examine how the competitive exclusion and coexistence of competing species have been modelled mathematically and materially over the course of a long research history. In particular, we investigate how microbial models of these dynamics interact with mathematical or computational models of the same phenomena. Our cases illuminate the ways in which microbial systems and equations work as models, and what happens when they generate inconsistent findings about shared targets. We reveal an iterative strategy of comparative modelling in different media, and suggest reasons why microbial models have a special degree of epistemic tractability in multimodel inquiry.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

汽车理论课程平行分层化教学思路研究

汽车理论课程是车辆工程专业核心课程,其课程内容涉及车辆系统性能分析与跨学科知识点的交叉,在新工科教学理念下,传统教学模式在车辆理论分析、2自由度操纵稳定性模型、平顺性模型等内容上并不能适用于整车研发的实际需求。针对此现实问题,提出利用ADAMS软件驱动汽车理论内容平行化、分层化教学思路研究,采用软件中悬架模型、转向模型、轮胎模型、路面模型、制动及整车模型对汽车理论课程中的各个环节内容提供支撑,打通"理论教学、实践教学、企业研发"3个环节之间的屏障,使学生能够快速运用所学知识投入到生产实践中,同时转换学生思维中的传统车辆设计理念,改善课堂效果,提升教学质量。     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。     

作战管理系统研究

 分析了作战管理的概念内涵、主要特征及其与相关概念的相互关系，提出了作战管理系统发展历程的一种划分方法，介绍了典型的作战管理系统。通过阐述作战管理系统的发展动因和需求、设计相关体系结构，梳理了力量管理、资源管理、行动管理、战场管理、知识管理、能量管理、运维管理等概念、原理、方法和手段，论述了发展作战管理系统的主要关键技术。     

SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

信息物理融合下的建筑施工现场碳排放实时监测系统

随着全球变暖现象加剧，控制建筑业碳排放成为了重要研究课题，建筑施工现场碳排放的计算与监测问题成为重点。为了有效解决这一问题，梳理了现有碳排放计算方法，总结了各类方法的特点，提出了基于信息物理系统（CPS）技术的施工现场碳排放实时监测系统框架；针对施工现场碳排放计算边界及计算逻辑进行了定义，并从硬件系统与软件系统两部分实现了碳排放实时监测系统的开发。最后，通过无线传感器、服务器、数据库以及客户端的有效耦合，实现了对建筑施工现场的碳排放进行实时监测和数据分析。     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.