传动柔性提升机神经网络鲁棒控制及振动抑制

为了提高物料提升机的位置控制精度和抗冲击能力,设计一种神经网络鲁棒控制和振动抑制方法。将传动链、谐波驱动装置等传动部件的关节柔性简化为无惯量线性扭(弹)簧并引入物料提升机模型中,利用拉格朗日方法建立系统刚-柔耦合动力学方程。基于奇异摄动理论将系统降阶分解为快、慢两个子系统,并设计混合控制器,其中,表征柔性振动的快变子系统采用关节速度差值反馈来直接抑制振动,而表征刚性运动的慢变子系统则采用基于HJI理论和RBF神经网络的鲁棒控制,通过神经网络对系统参数误差进行自适应调整。仿真结果表明,所设计的控制器能克服系统参数误差及外界扰动的影响,实现物料提升机位置的精确控制,并能有效抑制柔性关节的振动,保持系统的稳定性。     

气泡碰壁反弹的动力学模型研究

为了解气泡与壁面相互作用的物理机制和详细动力学过程,对气泡与壁面碰撞反弹的动力学过程进行了分析,综述了理论模型的发展过程,并采用所建立的理论模型进行数值求解.当毫米级气泡以一定速度垂直撞击壁面时,气泡与壁面之间存在一层液膜,该液膜呈现多种形状.气泡的变形会改变薄膜内压强的分布,形成薄膜排水过程.气泡在与壁面作用的过程中会反弹多次直至动能被完全消耗.在建立的动力学模型中,液膜厚度分布由Stokes-Reynolds方程描述,液膜内压强由Young-Laplace方程求得,在气泡的轨迹模型中引入了由液膜内压强引起的壁面诱导力.结果表明:描述液膜厚度及膜内压强的SRYL模型能够捕捉薄膜变化的动力学行为,基于薄膜润滑近似的壁面诱导力模型可以较好地预测气泡多次反弹的运动轨迹,壁面诱导力在气泡撞击壁面的过程中对气泡运动起主导作用;随着气泡尺寸和雷诺数的增大,气泡的反弹次数会逐渐增加,气泡是否反弹以及反弹次数与雷诺数有着直接的关系.     

非线性奇异摄动系统的L2增益干扰抑制

将原系统分解为快慢两个子系统,并依据假设得到使快系统渐近收敛的状态反馈控制器.然后基于Lyapunov函数和逆推法构造出慢系统的状态反馈控制器,使得闭环系统对于所有有界干扰是内部稳定的,且从外部扰动输入到输出满足任意小的有界L2增益.通过求出第一个子系统的严格耗散不等式,递推得到全系统的严格耗散不等式,因此控制器设计过程避免了求解Hamilton-Jacobi方程,仿真实例说明了该方法的有效性和可行性.     

三个神经元激发作用与抑制作用的对比性研究

给出了三个神经元动态模型中有关的参数条件,证明了改变参数可以使可激发神经元相互作用e1→e3→e2强于(快于、慢于)快抑制作用e→f→e2;另外,还给出了几个数值模拟的例子,验证了所给条件的合理性.     

基于奇异摄动的多馈入直流附加控制器的研究

基于奇异摄动理论设计多馈人高压直流输电系统的附加控制器,把电力系统整体优化问题分解为子问题,深入到系统动态的本质,分解后所得到的快系统和慢系统是分离的,相应的子问题也是相互独立的,既不存在协调问题,也不存在协调迭代问题,达到了简化运算的目的．仿真实验结果表明,该控制策略能够较好地提高交直流互联系统的暂态稳定性．     

一类奇异摄动对流--扩散问题的二阶最大模后验误差估计

考虑奇异摄动问题的中点迎风差分格式的后验误差估计,并利用比较原理及格林函数的估计得到最大模范数意义下的二阶后验误差估计.     

充气压力对各向同性充气管轴压稳定性的研究

采用奇异摄动法研究各向同性充气支撑管的充气压力与轴压屈曲荷载之间的关系,及其对屈曲荷载和后屈曲平衡路径的影响。结果表明,充气压力可以弥补材料的几何缺陷,明显提高充气管的屈曲载荷。该结论为充气结构在空间的应用提供依据。     

基于神经网络及综合电机特性的柔性关节空间机器人全阶滑模控制

研究了载体位置、姿态均不受控的自由漂浮柔性关节空间机器人机械臂轨迹跟踪及关节柔性振动主动抑制问题,利用系统动量、动量矩守恒关系及第二类Lagrange法,并综合考虑关节驱动电机特性,导出了其全系统动力学模型;然后基于奇异摄动理论将该动力学模型分解为描述机械臂刚性运动的慢变子系统及描述关节柔性振动的快变子系统,并结合关节电机输出力矩与电枢电流的关系,将对控制力矩的设计转化为对电流控制的设计。之后,针对关节柔性振动快变子系统,采用速度差值反馈控制方案对其进行了振动主动抑制;针对机械臂刚性运动慢变子系统,则基于RBF神经网络提出了一种全阶滑模控制方案;其中RBF神经网络用于逼近由系统不确定参数带来的未知非线性项,全阶滑模控制方案的引入在于使控制系统在兼备传统滑模控制方案鲁棒性强特点的同时,还能克服抖振问题。最后,系统数值仿真结果说明了所提方案的有效性。     

层合复合材料剪切板的屈曲和后屈曲

基于Ｋａｒｍａｎ型精化理论,给出了层合复合材料剪切板的广义Ｋａｒｍａｎ大挠度方程,并讨论了该方程在各种特殊情况下的一系列退化形式．依据非线性Ｋａｒｍａｎ方程,运用位移型摄动技术研究了单向轴压四边简支层合剪切方板和矩形板的屈曲和后屈曲性态．给出了针对几种特殊情况的典型算例,并与其他理论结果和数值解作了比较．分析显示Ｋａｒｍａｎ型一阶剪切板理论具有较高的精度．     

双向压缩反对称铺层剪切板的屈曲与后屈曲

基于Ｒｅｉｓｎｅｒ剪切板理论和Ｋａｒｍａｎ型板的精化理论,导出了反对称斜交铺层剪切矩形板的广义Ｋａｒｍａｎ大挠度方程,并运用位移型摄动技术,构造出双向压缩四边简支矩形板的后屈曲渐近级数解．文中给出了典型算例,并与忽略横向剪切的薄板理论解作了比较和讨论．分析结果表明,横向剪切效应对双向压缩铺层板的屈曲和后屈曲的影响是明显的．     

神经元网络同步放电的抗扰特性

为了揭示神经元网络在噪声环境下实现可靠信息处理的内在机制,利用神经元模型对噪声环境下神经元网络同步放电的抗扰特性进行数值计算和分析.给出了定量描述神经元网络放电同步程度和抗扰特性的评价指标,并研究了放电同步程度和抗扰特性间的内在联系.数值仿真结果表明,神经元数目和耦合强度对网络的同步和抗扰特性影响较大;在一定范围内,神经元放电同步程度与抗扰特性强弱间具有近似线性的内在联系.因此,神经元网络可以利用同步放电机制抑制噪声干扰,执行可靠的信息编码与处理.     

大鼠杏仁体基底核对视皮层17区神经元电活动的抑制

实验在５５只Ｕｒｅｔｈａｎｅ麻醉的雄性Ｓ磊鼠上进行。采用电生理的胞外记录法,观察了电刺激杏杜体对视皮层１７区单个神经元的光反应及自发放电活动的影响。当刺激杏仁体基底核时,１２３个对闪光起反应的神经元中,有５７个单位的光反应受到了抑制（占４６．３％）。这种帽性影响的潜伏期多为５－５０ｍｓ（３３个单位）,抑制的有效时程为５－２０ｍｓ。本文对这种抑制性影响的可能途径和生物学意义进行了讨论。     

福州轨道交通线网运营与经济发展耦合协调性研究

城市轨道交通线网运营与城市经济发展有效协调是城市轨道交通良性发展的重要基础。借鉴物理学中的容量耦合系数模型,采用耦合协调度模型对2016—2021年福州城市轨道交通运营和福州经济发展数据进行了实证分析,通过测算福州城市轨道交通运营水平指数、福州经济发展水平指数、2系统的耦合度和耦合协调度,研究2系统间的耦合协调能力。研究表明：福州城市轨道交通运营水平和经济发展水平都保持着较好的上升趋势,且轨道交通运营水平高于经济发展水平;福州城市轨道交通运营与经济发展具有较高的耦合度;虽然2系统的耦合协调度水平较低,但是保持着持续上升趋势,2019年开始福州轨道交通线网运营与经济发展进入初级协调阶段。     

时变耦合网络的完全同步

研究了时变耦合网络的完全同步问题。针对时变耦合复杂网络提出了一个新的同步方案;并用LaSalle不变性原理,证明了在不需要知道同步轨迹的前提下,就能实现该复杂网络的同步。数值仿真例子,证明了理论研究结果的正确性。     

液力偶合器两相流动的研究

应用先进的CFD平台的滑动网格法与混合模型对液力偶合器部分充液的两相流场进行数值模拟计算和分析,得到偶合器部分充液时内部速度和压力分布以及不同充液率下流场结构的变化。基于速度、压力数值解计算了液力偶合器叶轮转矩和不同充液率下液力偶合器的原始特性。将性能预测结果与实验结果进行对比分析,结果表明,数值模拟计算结果与实验结果吻合较好,从而验证了数值模拟方法的正确性。     

偶联型皮革染色助剂的研制

以碱式氯化铝和氧氯化锆为主要原料,谷氨酸为有机配位基,通过两步络合反应,合成了一种两性离子型水溶性铝锆皮革染色助剂.并对其进行红外表征及离子性能等检测,结果表明该偶联荆可使固色作用增强,革坯的耐干/湿擦性得到提高.     

基于超声回弹综合法的攀枝花地区曲线研究

在土木工程项目的施工过程中,水泥混凝土试件的抗压强度检测结果,不能全面、真实反映结构的整体强度,必须实施混凝土强度现场检测。利用超声回弹综合法研究了攀枝花地区常用的水泥混凝土原材料及施工工艺,以及混凝土强度的地区曲线,并对拟合曲线方程进行了验证试验。试验结果表明,所拟合建立的测强曲线具有较好的准确性、可靠性和相关性。     

铝酸酯在粉煤灰微珠表面上偶联机理的研究

提出了铝酸酯偶联剂在粉煤灰微珠表面的单分子层模型，并用红外光谱、扫描电子显微镜等分析，证实了铝酸酯与粉煤灰微珠是通过化学键实现界面偶联的。     

浅析罚球时如何控制篮板球

罚球抢篮板是现代篮球比赛决定胜负的重要方面,而各教科书中都无此项介绍,本文就罚球时如何抢篮板球,以及攻防双方抢篮要求和方法提出建议,旨在教学训练中得到充分重视。     

改进神经网络方法对导线耦合串扰的预测

利用一种改进粒子群优化算法的粒子速度、位置修正公式替代传统BP算法的梯度下降法;并基于改进BP神经网络建立了电磁兼容问题中导线串扰电压的预测模型;实验结果表明改进后的方法在预测精度和小样本性能方面要比传统BP神经网络高得多.