两类隐式单块混合法

对解m维Stiff常微分方程初值问题提出了可高度并行计算的r-点r 3阶A－稳定和r-点r 2阶L－稳定的两类隐式单块混合法，由此两类方法所导出的方程组可用“完全平方”迭代法解之，如使用r个处理机并行计算，则每个处理机上的LU－分解运算量为m^3/3 O(m^2)。文末给出了算例。     

延迟微分方程隐-显式线性多步法的稳定性

通过研究延迟微分方程隐-显式线性多步法的稳定性,给出两类特殊的隐-显式方法即隐-显式Euler方法和隐-显式BDF方法的稳定性结论,证明了隐-显式Euler方法是P-稳定的,隐-显式BDF方法不是P-稳定的.为了克服边界轨迹法刻画复空间稳定区域的困难,给出了一种新的复空间上稳定区域的刻画方法,并用这种方法给出了隐-显式BDF方法的数值稳定性区域的描述,最后通过数值算例验证了这种刻画稳定区城的方法的可行性.     

RK-方法求解广义滞时微分方程的GPL-稳定性

讨论了用隐式Runge-Kutta方法求解广义滞时微分方程的数值稳定性，分析了用隐式Runge-Kutta方法求解线性模型方程的GPL-稳定性，证明了隐式Runge-Kutta方法是GPL稳定的，当且仅当它是L-稳定的。     

一类非线性互补问题的宽邻域预估校正算法

针对一类P-函数非线性互补问题,提出了一种新的内点算法——宽邻域预估校正算法。该算法基于精典预估校正思想,把窄邻域拓展到一个宽邻域里使得算法更快的迭代,给出了应用该算法的具体步骤,讨论了其算法的计算复杂性,分析结果表明,所给方法是一多项式时间算法。通过数值实验验证该算法的有效性。     

基于极限学习机的生化过程软测量建模

针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷，提出一种改进的极限学习机方法。在单隐层前向神经网络的隐层中，增加一类分类神经元，从而形成了一种新的单隐层神经网络结构。针对不同类样本数不相同的问题，提出了处理方法，使得可以利用相同的隐层神经元对不同类的学习样本进行拟合，这使得网络的隐层神经元数目大大降低，从而简化了模型的结构，提高了神经网络的计算速度。将这一方法应用于诺西肽发酵过程，建立了菌体浓度的软测量模型，实现了菌体浓度的在线预估。     

多延迟中立型方程Runge-Kutta方法的NGPG-稳定性

讨论了多延迟中立型微分方程解析解及由隐式Runge-Kutta方法应用于方程得到的数值解的稳定性.给出了方程解析解渐近稳定的一个充分条件.在此基础上将隐式Runge-Kutta方法应用于方程,证明了数值解NGPG-稳定的充分必要条件为隐式Runge-Kutta方法是A-稳定的.     

一类并行隐式Runge-Kutta公式

本文针对多处理机系统构造了一类并行隐式Runge-Kutta公式,对2级Runge-Kutta公式给出具有4阶精度的公式族,并证明了它们的收敛性,进行稳定性分析。数值例子表明,该公式可以有效地数值求解较广泛类型的常微分方程初值问题。     

异构双腿机器人结构建模与迭代学习控制仿真

异构双腿行走机器人（BRHL）是一种全新的类人机器人模式。首先阐述了BRHL的概念及研究意义。基于分割建模思想，推导出BRHL运动学、动力学方程。针对高阶微分代数方程组动力学正解问题，提出了一种带误差反馈控制的预估-校正数值积分方法。最后探讨了BRHL的控制方法并进行了仿真计算。结果表明，一阶P型开闭环学习控制能够很好实现仿生腿对人工腿步态的跟踪。     

分数阶混沌系统的仿真方法研究

针对分数阶混沌系统的理论分析比较烦琐,基于分数阶混沌系统常用的频域和时域两种分析方法,研究了,分数阶混沌系统的动态仿真、电路仿其和数值仿真3种仿真方法。利用分数阶积分算子的频域描述函数,设计了分数阶积分算子的动态仿真模块和等效电路模块,通过分数阶混沌系统动态仿真和电路仿真,可实时地观察系统变量的演化规律;采用分数阶微分算子的Adams．Bashforth-Moulton预估校正算法,实现了分数盼琨沌系统的数值仿真,利用仿真输出数据可分析分数阶混沌系统的动力学特性。分数阶非耗散Lorenz混沌系统仿真实例证明了这3种仿真方法的有效性。     

基于Simulink的空调系统先进自校正控制仿真研究

空调系统可以被看作是一阶惯性加延迟的过程,系统具有时延和参数时变的特性.提出了一种先进的自校正控制策略并将其应用在空调系统中.该控制策略采用了一种混合的参数辨识算法,在控制系统闭环运行条件下,空调系统的过程参数包括延迟时间可以被在线辨识.辨识出的延迟时间被Smith预估器用来补偿控制回路中的时延,同时该控制策略的控制信号可由内环回路中的PI控制器根据ITAE整定规则计算获得.Simulink仿真结果表明该自校正控制策略较自适应PI控制的控制性能更为优越.     

Maximum Likelihood Estimation of the Identification Parameters and Its Correction

By taking the subsequence out of the input-output sequence of a system polluted by white noise, an independent observation sequence and its probability density are obtained and then a maximum likelihood estimation of the identification parameters is given. In order to decrease the asymptotic error, a corrector of maximum likelihood (CML) estimation with its recursive algorithm is given. It has been proved that the corrector has smaller asymptotic error than the least square methods. A simulation example shows that the corrector of maximum likelihood estimation is of higher approximating precision to the true parameters than the least square methods.     

基于能量和解析预测校正的滑翔制导

针对高超声速滑翔问题,提出了一种基于能量和解析预测校正的滑翔制导方法。所提方法分纵向制导和侧向制导两部分。在纵向,利用准平衡滑翔条件建立了待飞距离与能量、倾侧角之间的解析数学关系,实现了对待飞距离的解析预测,并结合校正算法在线确定倾侧角指令大小,以满足对待飞距离和能量的要求,同时为了实现准平衡滑翔和满足终端高度、速度约束,进一步提出了基于高度的攻角指令调节方法;在侧向,提出了一种基于横程和待飞距离的侧向运动边界,以确定倾侧角符号和控制终端侧向偏差。与传统数值预测校正制导方法相比,所提方法的计算量和耗时显著减小,并且具有较好的精度和适应性。     

A Class of Parallel Implicit Runge-Kutta Formulas

A class of parallel implicit Runge-Kutta formulas is constructed for multiprocessor system. A family of parallel implicit two-stage fourth order Runge-Kutta formulas is given. For these formulas, the convergence is proved and the stability analysis is given. The numerical examples demonstrate that these formulas can solve an extensive class of initial value problems for the ordinary differential equations.     

用于雷达方位超分辨的范数正则化方法

方位超分辨是国内外雷达界长期以来持续探索的一项技术难题,针对求解过程中所遇到的病态性,本文深入研究了范数正则化方法。利用L₂范数正则化方法对方位超分辨模型进行求解,针对L₂范数正则化方法的不足并考虑到目标信号的稀疏性质,建立了L₁范数正则化模型。为提高求解的计算效率,将其转化为半定规划模型,用预测校正原对偶路径跟踪法进行求解。针对不同信噪比情况进行了计算机仿真,初步结果表明,两种方法都能用于雷达方位超分辨,且在相同条件下L₁范数正则化方法分辨性能更好,具有较强的噪声适应能力,在信噪比低至0 dB时,分辨力提高1.7倍。     

发汗控制方程差分解法的并行化

本文给出固定边界发汗控制方程显式与隐式差分解法的并行化方法.数值试验表明隐式差分格式的数值稳定性的条件比显式差分格式的条件要宽松得多,这与理论分析的结果是一致的;数值试验还表明显式方法的加速比及效率均高于隐式方法,但隐式方法的时间步长可以放大,从整体上更节省CPU时间.本文给出固定边界发汗控制方程显式与隐式差分解法的并行化方法.数值试验表明隐式差分格式的数值稳定性的条件比显式差分格式的条件要宽松得多,这与理论分析的结果是一致的;数值试验还表明显式方法的加速比及效率均高于隐式方法,但隐式方法的时间步长可以放大,从整体上更节省CPU时间.     

直扩信号伪码周期及序列的估计算法

为了解决直扩信号伪码周期和序列估计的难题,提出了功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法。该方法首先利用功率谱二次处理手段估计出直接序列扩频(DS-SS)信号的伪码周期,在此基础上采用信号子空间分解对DS-SS信号伪码序列进行盲估计。为了用信号子空间分解法对伪码序列实施精确估计,在其后加上了r1校正方法。计算机模拟结果表明,该方法在输入信噪比小于-14 dB时还能良好地工作。     

Implicit 2-Step Hybrid Methods and Their Stability Analysis

In this paper two implicit 2-step hybrid methods are proposed! one has order five, the other six.     

考虑认可差异和认可容忍的多稳定双边匹配决策方法

针对考虑认可差异和认可容忍的多稳定双边匹配决策问题,提出了一种新的决策分析方法.首先,给出基于认可差异和认可容忍的稳定、弱稳定和强稳定匹配方案的数学定义,并给出三种稳定匹配方案的包含关系、欢迎性和帕累托有效性的理论分析.然后,依据双边匹配主体提出的序值向量,给出双边匹配主体的满意度度量方法.进一步地,基于双边匹配主体提出的认可差异值和认可容忍值,分别构建满意稳定性、满意弱稳定性和满意强稳定性等导向的优化模型.通过运用求解模型的变步长算法,可以获得相应的最优匹配方案.最后,给出一个算例证明所提方法的有效性和可行性.     

GPC隐式算法及其在供热控制中的仿真研究

基于理论研究和工程应用的需要，提出了广义预测隐式算法。首先介绍了具有滤波器的模型已知的基本广义预测控制（GPC）算法，然后给出了两种隐式自适应算法，一种是已知对象阶跃响应前P个参数的算法，这种算法既不需要在线递推求解Diophantine方程，也不需在线求逆；另一种是一次辨识控制器参数的算法。最后以集中供热热力站热交换过程为应用背景，对基本算法和两种隐式算法进行仿真研究，其结果证明了算法的有效性。