考虑偏平面屈服特性的三维耗散应力空间

天然沉积土大多处于复杂三维应力状态．建立岩土材料三维本构模型的方法（三维化方法）应满足热力学定律这一基本物理规律．本文通过引入与塑性剪应变相应的迁移应力,使基于耗散能增量函数建立的岩土材料本构模型能合理地描述偏平面的三维屈服特性．同时,给出了耗散应力空间应力张量与真实应力张量之间的关系表达式,使本构模型能在三维耗散应力空间中采用相关联的流动法则计算不同应力方向的塑性应变．其次,在热力学框架下对比分析了常见三维化方法的热力学本质,如直接引入强度准则的方法、g（θ）方法和变换应力方法等．说明了三维耗散应力空间与变换应力空间的等价性,验证了变换应力方法在热力学框架下的合理性,同时指出直接引入强度准则的方法和g（θ）方法的不合理之处．最后,通过模型预测值与试验值的比较,验证了建立的三维耗散应力空间及其等价的变换应力空间的适用性．     

局部凸空间非线性脉冲Volterra型积分方程解的存在性

利用局部凸空间中非紧性测度的基本性质,推广了一个不动点定理,然后应用此定理研究了局部凸空间中一类非线性脉冲Volterra型积分方程解的存在性,推广了已有文献的结果.     

具有常余维数2k+2l不动点集的(Z2)k作用

设(Z₂)^k作用作用于光滑闭流形Mⁿ, 其不动点集具有常余维数r, J^r_n,k是具有上述性质的未定向n维上协边类［Mⁿ］构成的 集合.J^r_*,k为未定向上协边环MO_*的理想. 通过构造MO_*的一组生成元证明由所有维数大于2^k+2^l的上协边类及分解式中每个因子的维数都小于2^k的2^k+2^l维可分解上协边类构成.     

状态空间法分析叶片振动问题

基于离散的方法,建立了圆盘和叶片的动力学方程,该方程中包含有陀螺阵,并且陀螺阵和刚度阵是时变的矩阵,文中采用状态空间转移矩阵法对系统的稳定性进行了分析,最后对该方程进行了稳定性的数值仿真.     

一类非均匀采样系统最小二乘迭代辨识

阐述了非均匀多率采样方案,利用提升技术推导出非均匀多率采样系统的提升状态空间模型,进一步获得了对应的输入输出表达.针对辨识模型信息向量中存在未知中间变量的困难,基于交互估计理论与迭代搜索原理,提出了非均匀多率系统的最小二乘迭代辨识方法.最后进了仿真比较研究,以说明提出算法的优点.     

飞行巡线机器人悬停控制系统仿真与设计

针对通讯线路和电力传输线快速发展的趋势,提出使用旋翼直升机作为飞行式巡线机器人的设想。在刚体、非完整假设和飞行原理基础上,建立了巡线机器人以翻滚、俯仰和偏航角为广义坐标的动力学方程。采用线性化方法得到以三个姿态量为输出,以俯仰、翻滚通道输入量、旋翼升力和尾桨配平力为控制输入的悬停状态空间和控制方程。同时,使用极点配置法得到所需的控制输入,并设计了以TMS320F2812DSP为主控芯片的控制系统。Matlab仿真和实验证实了本方法的可行性和易实现性。     

临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT算法

针对临近空间慢速平台SAR轨迹运动偏差的空变性进行了分析.在二维频率域利用系统传输函数(STF)和变尺度傅里叶变换(SCFT)处理算法有效补偿了距离迁移和关于快时间波数的高阶相位,指出在运动补偿过程中,可将轨迹运动偏差分解成空不变项和空变项.在二雏频率域,结合一阶、二阶运动误差补偿的方法,提出了临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT处理算法.最后,通过计算机仿真,验证了本算法的正确性.     

基于智能空间环境的群体行为建模研究

为了能够逼真模拟复杂虚拟环境中大规模群体行为,在国内外相关研究成果基础上提出一种基于分层智能空间环境的群体行为模型建模方法.基本思想是把传统的三维连续地理空间环境分解为一组局部智能空间环境对象,对象中不但存储有约束个体行为模型的基本约束信息,同时还储存有不同个体在环境不同区域可执行的行为信息.这样,虚拟环境中的个体可以在其所处的具体环境提供的信息的约束和指导下进行实时行为合成与决策.仿真实验表明,该方法不仅能够逼真的模拟大规模群体在复杂虚拟环境中的各种规范化行为,而且可以有效减少个体决策模型的计算量,提高模型运行效率.     

一种基于SVD的射频收发天线选择算法

基于线性检测的空间复用(SM)系统提出了一种射频天线选择算法,该算法以最小化错误概率为目标,利用信道矩阵的奇异值分解(SVD)所得到的左奇异和右奇异矢量实现发端和收端的射频天线选择,且不需要改变系统原有的检测算法。该算法可以用于收发任一端或两端同时使用,不采用遍历搜索,与传统搜索算法相比实现复杂度低。仿真证明将该算法应用于链路任意一端相比与传统算法都可以获得更多的分集增益和阵列增益。     

Krylov subspace method based on data preprocessing technology

The performance of adaptive beamforming techniques is limited by the nonhomogeneous clutter scenario. An augmented Krylov subspace method is proposed, which utilizes only a single snapshot of the data for adaptive processing. The novel algorithm puts together a data preprocessor and adaptive Krylov subspace algorithm, where the data preprocessor suppresses discrete interference and the adaptive Krylov subspace algorithm suppresses homogeneous clutter. The novel method uses a single snapshot of the data received by the array antenna to generate a cancellation matrix that does not contain the signal of interest （SOI） component, thus, it mitigates the problem of highly nonstationary clutter environment and it helps to operate in real-time. The benefit of not requiring the training data comes at the cost of a reduced degree of freedom （DOF） of the system. Simulation illustrates the effectiveness in clutter suppression and adaptive beamforming. The numeric results show good agreement with the proposed theorem.