模糊连续变增益H∞控制器及其在生化过程中的应用

针对连续搅拌反应釜系统(CSTR)和生物反应等连续系统,采用梯度线性化,设计一种连续变增益控制器,主要思想是先利用梯度线性化方法得到非线性系统的一系列局部线性化模型,结合H_∞理论和极点配置得到变增益矩阵,通过拟合得到连续变增益H_∞控制器,再引入模糊隶属度函数,使控制器兼顾快速特性和良好的阻尼特性,保证系统始终具有较好的动态性能。仿真结果说明了此控制器设计方法的有效性。     

基于混合蚁群算法的产品开发过程优化方法

通过对迭代产品开发过程的分析,提出了将产品开发过程中设计活动被首次访问视为TSP问题中蚂蚁访问城市的思想,将Markov 过程建模方法与基本蚁群算法相结合,建立了混合蚁群算法对产品开发过程进行优化求解.示例表明该方法成功地将蚁群算法扩展到复杂产品开发过程优化问题,在考虑设计迭代以及设计活动完成时间服从任意分布的情况下,建立了产品开发过程优化模型,为该类问题的求解提供了一个新的思路和方法.     

基于随机分析的公交站点乘客等车时间

分析了公交站点乘客等车过程的随机特性,在公共汽车和秉客均随机到站的条件下,确定了描述乘客在公交站点等车过程中关键状态的一系列随机变量,用图示的方法予以说明.从两个角度研究了公交站点乘客的累积等车时间,并根据随机过程理论推导出其均值的计算公式.结果表明有效控制顺次相邻两公共汽车离开公交站点的间隔时间并尽可能减少其波动可以缩短公交站点乘客的累积等车时间.     

基于大系统理论的高校科研创新团队知识创新过程管理

将大系统论应用于高校科研创新团队知识创新过程管理,阐述了高校科研创新团队内涵、结构及大系统特征,分析了高校科研创新团队知识创新管理的现状及存在的问题;建立了高校科研创新团队知识创新过程管理的大系统理论模型,并结合神经网络方法进行了实例分析.结果表明:基于大系统理论的高校科研创新团队知识创新过程管理模型能从高校科研创新团队知识创新的全局出发,定量地分析高校科研创新团队知识创新过程,提高了科研创新团队对信息的掌握、利用和分析能力,从而提高了领军人物对团队的预测、控制和决策能力.     

一种天基武器对地面固定目标的攻击过程仿真研究

提出了一种由井力式再入载体和末制导弹药组成的夭基对地打击武器的概念,重点研究了该种天基对地打击武器在其离轨制动能量消耗最少的条件下对地面固定目标的攻击过程,并对整个攻击过程进行了建模仿真,验证了攻击过程的可行性,说明所提出的天基对地打击武器的概念是合理的.     

高斯过程回归中的logdet近似算法及数值实验

在高斯过程以及其他空间回归模型中,超参数的最大似然估计(MLE)通常需要求矩阵行列式对数的估计,简称logdet.提出了-种基于幂级数展开的结构,用于广义正定矩阵logdet的近似计算,并给出三种新的补偿方案,进一步提高近似值的精确度和计算效率,所提logdet的近似实现方案仅需50N2产次操作.大量的数值实验,包括对随机产生的正定矩阵、随机产生的协方差矩阵以及两个高斯过程回归实例产生的协方差矩阵序列的检验,都已证实所提方案的可行性.     

复杂产品开发过程仿真与预测研究

为了更有效的对复杂产品开发过程进行预测分析,提出一种两层设计结构矩阵模型作为仿真的结构关系模型.建立了服从三角分布的时间与成本模型,采用拉丁超立方抽样法对该模型进行抽样并生成样本点.采用任务返工概率、返工影响与学习效应曲线来描述开发过程的迭代特征,对任务返工概率的变化调整、返工需求判断策略、多任务返工执行约束等问题给出了相应的仿真模拟方法.在此基础上提出了改进的产品开发过程仿真算法,并设计开发了基于Matlab的复杂产品开发过程仿真平台.最后,通过一个实例证明了该仿真平台的有效性和实用性.     

基于Petri网的产品设计过程工作流结构化建模与仿真

产品设计过程的工作流管理是产品设计的核心管理过程,直接影响着项目的开发周期和整体效益.为实现对产品设计过程工作流动态性和不确定性的管理与控制,在研究工作流结构化建模相关问题的基础上,提出基于Petri网的产品设计过程工作流结构化建模方法,定义了基于Petri网结构化建模的七种基本结构模块,确定了顺序、重叠、迭代、耦合、分支和连接模式为工作流结构化建模核心模式.以某办公楼的设备详细设计过程为例,进行工作流结构化建模和仿真分析,验证基于Petri网的产品设计过程工作流结构化建模方法的正确性和有效性.     

基于高斯过程回归的大气进入段航天器飞行能力预测方法

轨迹优化技术是目前大气进入段研究的关键技术之一,如何在大气进入动力学复杂、航天器设计参数各异以及进入过程多约束的条件下,对进入轨迹性能参数进行评估是轨迹设计研究的重要问题。对此,以二维落点走廊为表征的大气进入段最大飞行航程作为性能指标,针对传统轨迹优化方法求解计算量庞大的问题,提出了一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)的大气进入段航天器飞行能力快速预测方法,挖掘航天器进入初始轨迹参量与轨迹包络特征参量之间的映射关系,求解航天器最大航程时避免了复杂的动力学建模以及大规模的迭代寻优过程。利用所提方法对1 000余组不同进入场景的进入轨迹最大航程进行快速预测,将预测结果用于进入段航天器飞行能力评估,为解决大气进入领域相关工程问题提供参考。     

多阶段逆模型方法及在胶液生成过程中的应用

针对一类串联型工业大系统,提出了多阶段逆模型建模方法:将串联大系统分为若干个阶段,以产品质量指标作为过程设计的起点,用逆向推理的方法,建立各个阶段的逆模型;根据产品质量指标的要求,直接求出各个阶段的控制变量设定值.将该方法应用于胶液生成过程的软测量建模,采用多阶段建模方法和整体建模方法分别建立了基于BP神经网络的胶液生成过程逆模型,并从误差平方和MSE和命中率等方面对两种建模方法的建模精度进行了比较.结果表明,多阶段建模方法可以获得更高的建模精度;同时,具有更大的灵活性;而且逆模型方法可以根据质量指标求出控制变量设定值,更便于实际应用.