有相位差非平稳随机激励下系统的响应

线性系统在有相位差非平稳随机激励下的响应是工程研究中十分有意义的问题。本文在用有限元离散建立系统方程的基础上,在状态空间应用复模态理论推导了线性系统受非平稳随机激励的位移的均方响应,且给出了减缩模态准确地处理非经典阻尼的计算形式和多相位调制白噪声激励下的系统相关响应的解析表达式。该方法可以方便地处理桥梁结构或其它结构的集中阻尼问题。对比算例表明,在工程设计中考虑相位差的影响是十分必要的。     

指数Diophantine方程pa-pb-pc=z2

设p是奇素数。本文给出了方程pa-pb-pc=z2的全部非负整数解(a,b,c,z)。     

含未知输入非线性系统的扩展平方根容积卡尔曼滤波算法

针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation, MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root cubature Kalman filter, ESRCKF)算法。首先,结合上一时刻未知输入估计值对状态一步预测值进行修正,得到含未知输入条件下的状态预测值。其次,设计新息并采用加权最小二乘(weighted least squares, WLS)法获取当前时刻未知输入的无偏估计。最后,通过最小化协方差矩阵的迹,同时采用拉格朗日乘子法和舒尔补引理得到系统状态的最小方差无偏估计。仿真结果表明,相比于现有的非线性滤波算法,ESRCKF算法提高了在处理含未知输入非线性系统时的状态估计精度,并能同时实现系统状态和未知输入的最优估计,验证了该算法的有效性。     

TPMS点阵结构的密度梯度杂交优化设计

三周期极小曲面（triply periodic minimal surface,TPMS）点阵结构因其优异的综合性能受到中外学者的广泛关注。在点阵结构实际应用过程中,常常需要对其进行优化设计以兼顾轻量化与承载性能两方面的要求。目前,对TPMS点阵结构的优化设计主要集中于密度梯度层面,未综合考虑载荷方向对其力学性能的影响。为此,首先研究了TPMS点阵结构的各向异性特征。基于平均场均匀化方法求解了不同类型TPMS点阵结构的等效弹性矩阵,通过Matlab插值计算,绘制了其在三维空间范围内的杨氏模量图。发现不同类型的TPMS点阵结构呈现出不同的各向异性特征,其中W点阵结构在[100]等轴线方向上性能较强,在[111]等斜向对角方向上性能较弱,而P点阵结构则刚好相反。根据TPMS点阵结构的各向异性,同时考虑主应力方向以及相对密度分布对其性能的影响,提出了TPMS点阵结构的密度梯度杂交优化设计方法。以悬臂梁模型为基础,基于载荷边界条件对其进行拓扑优化设计,并将拓扑优化密度云映射为点阵结构的相对密度分布,从而实现密度梯度设计。根据TPMS点阵结构的各向异性特征以及单元主应力方向分别选择W和P点阵单胞填充悬臂梁,使主应力方向位于点阵结构性能较强的方向,避免点阵结构在性能薄弱的方向承受较大的应力。将不同类型的TPMS点阵单元合理分布后,利用激活函数将它们进行杂交连接,实现结构梯度设计。综合相对密度分布和单元结构分布,生成密度梯度杂交点阵结构。采用有限元仿真方法对比分析优化设计前后点阵结构的承载性能,结果表明密度梯度W和P点阵结构的刚度与对应的均质点阵结构相比都有明显提高,而由W和P两种点阵单胞组成的密度梯度杂交点阵结构刚度最大,比密度梯度W和P点阵结构分别提高4.63%和33.63%。该结果表明在密度优化的基础上,根据承载时单元主应力方向将不同类型的点阵结构进行合理分布以及混合杂交设计能够进一步提高结构的整体刚度。建立的TPMS点阵结构密度梯度杂交优化方法为其在轻量化设计等方面的应用提供了一定的指导。     

利用优化方法推算室内固结系数

利用最小二乘原理把固结系数确定问题转化为非线性优化问题,再用单纯形法对固结试验数据进行拟合计算,直接求出固结系数。计算结果表明:单纯形法可消除常规作图法中人为因素影响,有效地减少误差;且方法收敛速度较快,计算精度较高,通用、可靠。     

应用概念格技术约简Web测试中的用户会话数据

以廉租住房系统管理平台中的房源管理模块为例,阐述应用概念格技术约简Web测试中原始测试用例集的过程,并设计一个自动化的框架,以实现Web测试的自动化,进一步提高测试效率。     

深空探测巡航段自主光学导航方案研究

星际巡航段导航方案设计是深空探测任务中的重要组成部分.针对巡航段的特点,研究了一种基于多颗小行星光学信息的自主光学导航方案.它包括导航星的确定,导航系统的建立,导航算法的研究.此方案给出了统一的导航小行星选取准则,导航星个数的判别方法,以及基于UD分解的递推加权最小二乘滤波导航算法.通过可观测性分析确保了导航算法的可行性,利用数学仿真验证了导航方案设计的合理性.此方案的导航系统精度优于深空1任务,位置估计误差小于100,速度估计误差小于0.3m/s.     

一种基于EMD和ANC技术的自适应降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,基于经验模态分解和自适应噪声抵消技术,提出了一种新的信号去噪方法。该方法首先对信号进行自适应噪声抵消,然后进行经验模态分解,得到不同尺度上的固有模态函数,再对不同尺度上的固有模态函数进行噪声属性判定,如果不是噪声则选用不同的滤波参数,进行自适应噪声抵消,最后对各尺度上噪声抵消后的信号进行重构,得到去噪后的信号。结果表明,该方法比基于最小均方误差准则的自适应噪声抵消方法更能有效地消除信号中的噪声。     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.     

基于线性预测和最小二乘估计的缺陷阵波束形成

针对阵元失效时缺陷阵的波束形成问题,采用线性预测和最小二乘估计两种方法对失效阵元的输出进行预测.通过对缺陷阵输出响应进行重构,从而有效地抑制由于阵元失效而产生的旁瓣级提高以及基阵指向性的下降.仿真试验结果表明了方法的有效性.