用于多无人机编队飞行的PIDA+逆飞行控制器

设计了一种结合PIDA控制及逆控制的多无人机编队飞行控制器.分析了多无人机编队飞行中飞行耦合气流的估计范围,针对个体无人机的轨迹控制模型讨论了其飞行控制器需求,结合逆控制的解耦性能和PIDA控制器低模型依赖、简单结构、快速性等优点,设计了一种PIDA+逆的飞行控制器,最后,以控制器输出约束、飞行气动力参数变化以及气动耦合扰动为指标对PID控制和PIDA+逆控制的控制效果进行了对比仿真,仿真结果表明,PIDA十逆控制能够有效的抑制模型参数不确定性带来的影响,并且在控制器输出约束条件下仍能保持较好的动态性、准确性和鲁棒性.     

^3He（^4He）-H2碰撞体系的相互作用势及微分散射截面的理论研究

运用量子化学从头计算方法,在CCSD（T）／aug—cc—pvtz和CCSD（T）／cc-pvtz理论水平下,计算了^3He（^4He）-H2相互作用能数据,采用Murrell—Sorbie势函数（M-S势）拟合了^3He（^4He）原子与H2分子各向异性相互作用势,并用公认精确度较高的密耦方法计算了^3He（^4He）-H2碰撞体系的微分散射截面,总结了微分散射截面的变化规律。研究表明：拟合势不但表达形式简洁,而且较好地描述了^3He（^4He）-H2体系相互作用的各向异性特征。     

具有边界条件线性假设的检验问题

对于正态线性模型的一般线性假设,讨论了实际中经常遇到的具有边界条件的线性假设的检验问题,利用几何投影工具得到了检验统计量.该方法比一般的代数方法要简单.     

第二类Pфchl-Teller势场中相对论粒子任意l波束缚态解

在球坐标系中研究了具有离心项的第二类Pschl-Teller型标量势与矢量势的Klein-Gordon方程和Dirac方程.在标量势等于矢量势的条件下,运用合适的指数近似将具有离心项的径向Klein-Gordon方程和Dirac方程转化成超几何微分方程,从而获得了系统的任意l波Klein-Gordon方程和Dirac方程解析束缚态径向波函数.最后,我们对l=0这一特殊情况进行了简单讨论.     

一类非线性非最小相位系统的神经网络逆控制

基于对象的逆动力学模型,提出一种RBF神经网络逆控制的在线自学习控制方案.辨识器采用RBF神经网络和最近邻聚类学习算法,实现对象逆模型的动态辨识.并引入优化策略对聚类半径进行自动调整,以保证聚类的合理性.为克服逆控制对非最小相位系统的不足,利用构造铸系统的方法,构成一种对非最小相位系统仍然有效的神经网络逆控制器.仿真实验证明该控制策略不仅能使非线性非最小相位系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有较好的抗干扰能力.     

序列中紧空间的逆极限性质

主要证明如下结论:设X=lim←{Xα,παβ,(∧)},λ=|(∧)|并且每个投射πα是开满映射,如果X是λ-仿紧的且每个Xα是序列中紧的,则X是序列中紧的;如果X是遗传λ-仿紧的且每个Xα是遗传序列中紧的,则X是遗传序列中紧的.     

Banach空间中有界线性算子的外逆、内逆存在性的特征

给出Frechet空间中有界线性算子存在唯一的有界外逆的等价条件,并且指出Banach空间中的任意非零有界线性算子的外逆均存在,而其内逆不一定存在。     

浅水长波近似方程的行波解分支

运用平面动力系统理论、分支理论和直接方法研究浅水长波近似方程,证明该方程存在光滑孤立波解、扭结波解、反扭结波解及无穷多光滑周期波解.并在不同的参数条件下,给出光滑孤立波解、扭结波解、反扭结波解和光滑周期波解存在的各类充分条件,求出了上述一些有界的显式精确行波解.     

体上带有和与差形式子块的分块矩阵的群逆

对于体上n阶方阵A,称满足方程AXA=A,XAX=X,AX=XA的n阶方阵X为矩阵A的群逆。分块矩阵的群逆的存在性和表达式的研究不仅有重要的理论意义,而且有广泛的应用价值。分块矩阵(CAB0)的群逆存在性和表达式是一个未解决的问题。主要给出体上分块矩阵(CAB0)(其中A,B群逆存在且C=±(A+B),或者A,B群逆存在且C=±(A-B))的群逆存在的充分必要条件和表达式。     

培养神经元网络自发活动规律性和复杂度分析

采用近似熵（approximate entropy,ApEn）的新统计方法衡量神经元不同自发放电活动时间序列数据的规律性和复杂度,对多电极阵列上培养的海马神经元网络自发活动的复杂度进行研究．结果表明不同自发放电活动的近似熵动态变化曲线有明显差别．静息期时近似熵值范围1．0-1．2;典型爆发活动时近似熵值呈现迅速下降而后上升再下降小幅振荡（0．2-0．6）;而伪爆发活动时近似熵值在0．2—0．7范围,沿平行时间轴的某一直线上下波动;连续发放锋电位时近似熵值在0．8-0．9范围;而随机单发锋电位时近似熵值0．6—0．8范围．以上分析结果说明近似熵动态变化曲线能够体现爆发活动和锋电位发放过程的规律性和复杂度变化,并可以有效地识别培养神经元网络自发的不同电生理信号,因而在神经元电信号分析中有着潜在的应用价值．