条件非线性最优扰动的最大值原理

在非线性系统(发展方程及常微分方程)中初始数据的扰动对系统以后某固定时刻,T的状态的影响是一个重要的研究课题.本文研究非线性系统在初始数据在一定的范围(称为初始扰动域)内作有限幅度的扰动时,在时刻,T对状态扰动的幅度达到最大的问题.通过考虑反向时间的问题及假设解对初始数据的连续依赖性,证明了若在时刻,T状态扰动的幅度达到最大, 则初始数据位于初始扰动域的边界上, 这个结果的重要意义在于可以减少数值求解扰动幅度最大问题的计算量.     

关于物元可拓集的若干性质

推广了原有物元可拓集的定义,刻划了物元可拓集与事物集×特征集上的二元可拓关系之间的联系,给出了物元变换及其可拓域与稳定域的若干性质。     

土地资源优化配置的物元模型

应用可拓学的理论和方法,对土地资源的特征及优化配置进行了分析,建立了土地资源优化配置的物元模型,为土地资源的优化配置和合理利用提供一种新的科学方法。     

用面向对象程序设计神经网络的算法类库

依据面向对象的程序（ＯＯＰ）设计的优越性,用Ｃ＋＋语言,针对神经网络ＢＰ算法和ＧＡ算法,编写了神经网络及其算法类库：目的是为神经网络学习算法的发展和深入及其应用于工程提供方便和有利工具．且给出利用该类库实现的非线性系统辨识结果     

基于非线性预测滤波的卫星姿态确定

为了提高卫星姿态确定系统的精度和可靠性,采用由姿态动力学与运动学方程构成的非线性卫星姿态运动模型,结合陀螺和矢量观测信息来确定卫星姿态。针对转动惯量变化等引起的模型不准确问题,研究基于预测滤波实现姿态估计的关键技术。仿真结果表明,在恰当选取加权阵的前提下,该方法可实时估计模型误差,当用低通滤波去除高频噪声的模型误差进行补偿后,大大削弱了模型不准确对姿态估计精度的影响,其估计效果明显优于传统的扩展卡尔曼滤波,由此验证了预测滤波在卫星姿态确定中的有效性和精确性。     

大型不确定前馈型系统的分散鲁棒镇定

研究了大型不确定前馈型系统的鲁棒分散镇定问题。因为系统具有前馈型结构,采用自下而上的迭代分析方法,同时注意运用互联非线性系统有界性和稳定性判据。将设计任务转化为镇定底层子系统和其他子系统的标称部分,并可以明确构造简单的饱和控制律。该方法利用系统的结构特性,不太依赖李雅普诺夫函数,也不需要通常的LMI技巧。仿真说明该方法的有效性。     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。     

虚拟手术中基于最少单元分裂的切割仿真技术

详细论述了虚拟手术中切割仿真技术的实现.虚拟软组织模型由四面体网格构成,四面体分裂算法使用了最少单元分裂法.为了提高算法效率,设计了由顶点、边、面和四面体4种基本单元构成,并且具有相关指针的软组织模型数据结构.详细阐述了最少单元分裂法中每种分裂类型的具体实现,以及解决内部分裂不一致问题的方法.碰撞检测使用了基于空间一致性原则的邻域搜索法.最后给出了使用肝脏模型进行切割仿真的结果.     

一种非线性系统多项式逼近的建模方法

提出一种简便的非线性多项式逼近建模方法。对非线性系统,首先,利用拓扑同胚变换,将系统的有界输入输出数据变换为[0,1]范围之间的数据,然后选定初始多项式,对初始多项式模型反复利用递推最小二乘法进行参数辨识,通过比较项与参数乘积绝对值的大小,剔除多项式中对模型贡献较小的项,直到得到确定的多项式模型,大量的仿真结果表明了算法的有效性。     

一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。