离散时变系统迭代域最优学习控制

针对线性时变离散系统，首次提出并研究了迭代域内线性二次型最优迭代学习控制问题。所得到的迭代学习控制方法在迭代域内是保性能最优的，其学习率不需主观选取，学习速度可通过改变性能矩阵参数进行调节。     

完备凸度量空间中Ishikawa迭代序列强收敛到两个映射的公共不动点定理

在完备凸度量空间(X,ρ)中,设S、T是满足条件(A)或(B)的闭凸子集上的两个自映射,从两方面研究了映射S、T的公共不动点问题:1.如果映射S、T生成的Ishikawa迭代序列强收敛,则收敛点为S、T的公共不动点;2.如果S、T的公共不动点非空,则映射S、T生成的Ishikawa迭代序列强收敛到S、T的公共不动点.结论改善并推广了部分作者的相关结果[1~5],[7~8].     

二元分形插值函数的不定积分

介绍了矩形区域上由迭代函数系(iterated function system,IFS)生成的二元分形插值函数的不定积分.首先证明二元插值函数的不定积分也是由迭代函数系迭代生成的,并得到了其迭代函数系.其次,证明了二元插值函数的不定积分的2阶混合偏导数等于其二元插值函数本身的充要条件,并推广到2N阶的情形.     

一类算子方程逼近解的加速收敛

在文的基础上,通过改进一致u0-凹算子所满足的条件,使迭代列能以更快的速度收敛于算子方程Ax=x的正解x。     

一类三阶时滞微分方程在Banach空间中的周期解的存在性

利用上下解单调迭代方法, 考虑有序Banach空间E中三阶时滞微分方程u(t)+M₀u(t-τ₀)=f(t,u(t), u(t-τ₁), u(t-τ₂)),〓t∈R,2π-周期解的存在性, 其中 f: R×E³→E 连续, 关于 t 以 2π-为周期, τ₀,τ₁,τ₂为正常数。 通过建立新的极大值原理和构造方程 2π-周期解的单调迭代求解程序, 得到了该方程 2π-周期解的存在性与唯一性结果。     

网络参与者见面概率的迭代估计方法北大核心CSCD

针对网络参与者见面概率的估计问题,引入效用分析的方法,并将效用函数的估计问题与logistic回归分析相联系.在深入分析网络参与者链接形成过程的基础上,提出了迭代估计算法.进一步给出了该方法的基本算例,并在合著者网络中进行了方法的应用研究.结果表明该方法能够实现对网络参与者见面概率进行估算的研究目标,有助于优化网络的整体产出,可行并实用.     

非扩张半群公共不动点与广义变分不等式 解的迭代收敛性

引入一种新的非扩张半群显式粘滞迭代算法,使用这种显式粘滞迭代算法,在较弱条件下,在Hilbert空间中建立了非扩张半群公共不动点集与具有α-可逆g-强单调映象的广义变分不等式解集的公共元素的强收敛定理,推广和改进了相关结果.     

微小薄壁变形预测的迭代有限元法

将迭代有限元法引入微小薄壁铣削中,建立了变形量的预测模型,预测了不同径向切削深度、不同薄壁厚度时的铣削变形量大小,通过试验加工和Deform-3D仿真对模型进行了验证.结果表明:迭代有限元变形预测值与试验加工变形量较为接近;加工后的薄壁残余厚度大于理想状况下的加工厚度;最大变形量随壁厚的增大先保持最大值然后逐渐减小至0;薄壁厚度应当与切削参数相协调,调整工件刚度与切削力大小相适应,否则会导致变形量过大.     

确定性多变量非线性系统的在线修正参数预测滤波PID控制

针对确定性多变量NARMAX模型,分析了其可采用PID控制的约束条件。提出一种增量型预测滤波解耦PID控制算法,基于递推参数估计算法对系统模型进行参数估计,采用逐步迭代预报算法进行预测,结合一种可克服算法病态的直接极小化指标函数的自适应控制算法和Robbins-Monro算法,给出了确定性多变量NARMAX模型的具有在线修正参数的预测滤波PID控制算法,因指标函数中含有输出的预测值,故算法具有加快PID控制参数收敛到有效值速度的性能。仿真研究表明,因为所提出的PID算法具有在线修正参数和预测控制的性能,故系统具有较好的控制品质。     

采煤机记忆截割技术研究

为实现自动化采煤,需要实现煤岩分界面的自动确定。本文介绍了采煤机记忆截割的工作原理,并根据采煤机截割系统的特点,选择了迭代学习控制来实现记忆截割。此外,还建立了截割系统的动力学方程,以采煤机摇臂摆角作为控制量,并通过MATLAB仿真进行验证。仿真结果表明,基于迭代学习控制的采煤机记忆截割能够实现对煤岩分界面的轨迹跟踪。