计算两个凸多面体间距离的一个新算法

文章讨论了计算两个凸多面体间的距离的问题。首先分析了不相交凸多面体间的距离的特点，证明了该距离恰是其公垂线段的长度，再利用正交投影把确定此距离转化为一个优化问题。给出了此优化问题的两种解法——5变量的线性观划算法和2变量的区域搜索算法，并对计算复杂性进行了分析。该方法的优点是存储量小，只需存储凸多面体的顶点信息，并可推广来确定移动凸多面体间的距离及一个凸多面体的最大(小)跨度。     

求多面体锥与凸多面体间的最短距离的一个有限算法

在文献[1]中,给出了计算多面体锥与凸多面体问的最短距离的一个方法,但不能保证在有限步内求得最短距离。本文给出了一个与文献[1]的条件等价的充要条件,在此基础上提出一个在有限步内求得最短距离的算法。     

基于模拟退火遗传算法的凸多面体间碰撞检测算法研究

提出用顶点的凸包来表示凸多面体,将两凸物体间距离的问题归结为一个带约束条件的非线性规划问题。利用模拟退火遗传算法对该问题进行求解,即利用模拟退火的接收准则来交叉、变异。结果表明,该算法有较高的计算效率和计算速度。     

基于多面体方法的约束线性系统控制算法的简化

为了解决基于多面体方法的约束线性系统控制算法的计算复杂性,通过优化水平集计算方法实现了多面体方法的简化计算.同时对简化算法的水平集计算中空间损失带来的控制时间增加问题,提出了一种新的控制量计算方法.仿真结果表明,新算法简化了多面体方法的计算,且在控制时间和可控范围等方面优于椭球方法.     

基于非结构化网格有限体积的LBM

提出了一种基于非结构化网格有限体积的LBM.采用Cell-vertex有限体积法离散控制方程.该方法在时间上采用伪、实二时间步,其中伪时间步采用向前差分,实时间步采用二阶向后差分方法;空间上采用edge-based通量计算方法,采用高阶TVD格式计算控制体边界通量.离散后的控制方程采用隐式迭代,控制变量采用五层二阶Runge-Kutta方法求解.二维同心圆环内圆柱间Couette流与顶盖驱动方腔流的数值结果显示该方法为一种有效求解不规则边界流体动力特性的实用工具.     

基于混合遗传算法的控制受限热传导系统最优控制问题求解

混合遗传算法是用粒子群位移转移的思想改变遗传算法的变异规则,利用此算法求解控制受限热传导系统最优控制问题,获得了该问题的分段常量控制.混合遗传算法对热传导系统最优控制问题从时间和空间进行了离散,由有限差分方法得到其离散模型的递推方程,将热传导系统的积分区域划分为多段,每段的控制常量作为混合遗传算法中的基因.此算法不需要求解系统的伴随方程和计算梯度,整个求解过程易于实现,而且克服了梯度法容易陷入局部极值的缺点.应用实例证明混合遗传算法求解精度高于极大值原理算法.     

利用Monte Carlo方法求解线性抛物型问题(英文)

提出一种一维线性抛物型偏微分方程的温度分布函数的数值解法,数值算法是基于在空间和时间上采用紧有限差分法(CFD)得到离散化的控制方程进而利用Monte Carlo(MC)随机模拟方法求解所得的方程.通过比较由CFD方法和有限差分法(FD)得到的数值解与精确解的误差的计算结果说明了所提方法的效率和精度.     

保序回归问题的多面体逼近解法

保序回归是统计学中经常遇到的问题，它可以化为有限维空间中的多面体最佳逼近的求解问题。本文提出了解决这一问题的一种很有实用价值的算法，用此算法不仅可以求问题的精确解，可只用少量计算求得一个近似解。     

基于VRML节点树的双臂移动 机器人碰撞检测及优化

针对双臂移动机器人三维仿真中存在大量非凸模型而无法精确进行实时碰撞检测,提出了基于虚拟现实建模语言(VRML)节点树实现凸分解的方法.利用分解得到的单位形体的顶点数据,使用Quickhull算法构造应用于V-Clip算法的凸多面体,实现虚拟环境中模型与机器人之间的精确碰撞检测.为了提高碰撞检测的效率,优化仿真过程中碰撞检测的实时性,采用了包围盒技术.实验结果表明：该方法具有良好的实时性和较高的碰撞检测精度.     

模拟自由面渗流的适体坐标变换方法

用传统的有限元方法求解复杂边界的自由面渗流是很困难的,为此提出了基于适体坐标变换的有限差分法。该方法通过求解Poisson方程自动生成计算区域的曲线网格,并将其变换至规则统一的直角网格系统下进行有限差分离散和数值求解。这种数值网格生成技术可以精确而有效率地模拟复杂几何边界,算法成熟,通用性强,可以避免有限元法的网格在迭代过程中变化的问题,对不同的几何边界可以实现统一的数值求解算法,自动化程度高。计算实例表明,基于适体坐标变换的有限差分法计算结果的精度和有限元法相当,但计算效率上较有限元方法有很大的提高,并具有简单、灵活的优点。     

基于有限步一致性算法的交直流混联微电网分布式动态经济调度

以可控单元的日运行成本最低为优化目标,构建了交直流混合微电网的动态经济调度模型,提出了一种基于有限步一致性的完全分布式算法,设置各分布式发电单元的成本微增率为一致性变量,各单元通过与邻居单元交互信息实现全局优化调度,并且算法可在有限步内收敛,极大地缩短了收敛时间。最后,通过仿真算例验证了所提模型和算法的有效性。     

变分不等式有限元逼近的并行Schwarz算法

讨论了单障碍问题有限元逼近的并行Ｓｓｈｗａｒｚ算法，建立了与吕涛的算法等价的实用算法，并说明了其收敛性，同时讨论了该处对于贴合于分量有有限步收敛性。     

一类有界干扰的线性切换系统的可镇定性

研究了带干扰的线性定常切换系统可镇定性问题.当切换模型集合是一致能控的紧集时,如果切换信号可以观测,且切换频率有界,则可构造状态反馈使得切换系统全局稳定.     

含未知输入的非方离散广义系统的观测器设计与输入估计

研究了含未知输入的非方离散广义系统的输入解耦观测器设计问题．当系统脉冲能控时，把部分状态与未知输入一起作为新的未知输入，通过输入一状态对的非奇异变换，把非方离散广义系统的观测器设计问题等价地转化为离散正常状态空间系统的相应问题．给出了观测器存在的充分条件和简单的设计方法，并用观测器的状态，系统的控制输入和输出渐近地估计了系统的状态和未知输入．     

不确定时变时滞组合系统的鲁棒分散控制

研究一类含有时变状态时滞,不确定性满足范数有界条件的不确定组合系统的状态反馈鲁棒分散控制问题·设计出线性无记忆状态反馈分散控制器使受控系统在平衡点处渐近稳定·基于Riccati方程方法,得到了这类不确定时滞组合系统可状态反馈镇定的一个充分条件·通过解一组代数Riccati矩阵方程,即可得到镇定受控系统的状态反馈控制器·由于所得控制器与时滞无关,因此结果可以用于时滞未知的情况·最后给出一个数值例子验证了结果的有效性·     

一般系统的鲁棒性优化设计

讨论了线性定常多变量一般系统(包括可稳系统和可控系统),在时域上用状态反馈来设计鲁棒系统的问题.用状态反馈配置系统极点时有一定的自由度.文中分析了可稳系统用状态反馈,配置系统极点时有一定的自由度的内在因素,并论证给出了一个反映系统鲁棒性的性能指标,还提出了一种设计鲁棒系统控制器的数值计算方法.     

可分非凸稳态大系统的全局递阶优化控制算法

讨论了可非凸稳态大系统的全局递阶优化控制问题,提出了一种三级递阶优化算法,该处首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解,建立了算法的理论基础,证明了算法的收敛性,仿真结果表明,该算法是有效的。     

复杂系统可靠性的GO法精确算法

GO法是以成功为导向的系统可靠性分析方法 ,直接进行系统可靠性定量计算是 GO法的优点。但是对复杂系统 ,GO运算过程中需要保留共有信号项 ,并进行修正处理 ,直接计算较难实现。该文给出了对共有信号项进行修正的计算公式推导过程 ,并提出了有共有信号的复杂系统中 GO法定量计算的新的精确方法 ,只要对共有信号的状态组合进行多次简单的 GO运算 ,就可以计算系统所有信号流状态概率的精确值。算例说明方法是正确的 ,结果是精确的 ,此方法简单有效 ,使 GO法得到进一步发展和应用     

基于动态反馈线性化的无漂移力学系统控制

研究非完整无漂移力学系统的动态反馈线性化问题 .基于非线性系统的动态扩展思想 ,提出了一种关于无漂移力学控制系统的动态扩展算法 ,以提高系统可部分线性化的阶次或使系统完全实现线性化 ;然后将该算法应用于一典型非完整移动机器人的输出跟踪控制问题 ,仿真结果表明了该方法的有效性 .     

Robust Predictive Control of Uncertain Systems with Time-delay Using Tight Sets of Predicted States

A robust model predictive control （MPC） algorithm for discrete time linear systems with time-delay （RPC.TDS） subjected to constrained input control is presented, where the polytopic uncertainties exist in state matrices and input matrices. In the algorithm the standard optimization of quadratic objective function has been transformed into optimization of sum of N ＋ 1 upper bounds of the quadratic objective function with respect to N control moves and a state feedback control law, where N is the control horizon. The feasibility of the optimization problem guarantees that the algorithm is robustly stable. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.