对称奇异线性方程组极小范数解的迭代法

给出了求对称奇异线性方程组Ａｘ＝ｂ极小范数解的迭代算法，其迭代公式为此处／为秩是，ｒ（ｒ＜ｎ）的ｎ阶实对称矩阵，Ｅ为ｎ阶单位阵，ｂ为ｎ维列向量，ｍ为正整数，ε为正实数。证明了这类选代算法的收敛性，讨论了它的事先误差估计式和事后误差估计式。作为应用，给出了求超定线性方程组极小最小二乘解的迭代算法、特征向量导数计算的迭代算法和对于病态正定线性方程组。本文的选代算法可改善病态条件，算例表明也是有效的。     

自适应遗传 PID 算法在风洞风速控制中的应用

风速控制是风洞的核心控制部分,风速控制系统的优劣直接影响风洞性能指标,为了完成 FDxx 风洞的风速控制系统,设计了一种基于自适应在线遗传算法的 PID 参数整定方法,在风洞气源资源有限的情况下,快速建立流场,确保流场稳定时间。首先对控制参数进行联合编码,在种群个体进化前期采用锦标赛精英保留策略,后期采用基于轮盘赌非线性选择方法,加快算法收敛速度,同时避免了算法过早陷入局部最优,交叉选用单点交叉,变异采用均匀取反法,动态调整过程为了减小甚至避免超调,采用误差绝对值及误差和误差变化率加权方式设计目标函数,并采取了惩罚措施,即一旦产生超调,将超调量作为最优指标的一项,现场测试验证了算法的可靠性及实用性。     

对称带状矩阵的并行Cholesky分解及相应线性方程组的并行计算

大型结构问题所导出的方程组系数矩阵阶数往往非常浩大,传统的串行计算机受存储容量与计算速度限制往往难以处理。本文给出适合寄存器—寄存器加工方式流水线向量机上对称带状矩阵三角分解的并行算法MPLDLT和对称带状线性方程组求解的并行算法MCSA。在YH—1机上通过对实例的计算表明,算法是高效的。当矩阵的阶数仅力1666阶时,算法MPLDLT比相应串行算法计算速度快25倍,算法MCSA比相应串行算法计算速度快47倍。若结合YH—1机的特点,使用向量“链接”技巧,则算法MPLDLT比相应串行算法的计算速度快74倍。     

通道幅相误差快速校正算法在空时自适应处理中的应用

雷达系统不可避免地存在通道幅相误差,导致空时自适应处理算法的性能下降。本文将通道幅相误差快速校正算法应用到空时自适应处理中,根据等距线阵杂波协方差矩阵的块Toeplitz-Toeplitz块结构在通道误差的影响下将改变这一特性,对通道幅相误差进行估计,并分析了空时自适应处理中有限样本数对算法性能的影响。仿真结果验证了该算法在空时自适应处理中的有效性。     

直升机旋翼气动弹性稳定性问题的数值分析

本文提出了求解非线性方程组的Broyden-Newton算法,它是Broyden秩1算法和Newton算法的组合。并将Broyden-Newton算法和组合QZ方法应用于解决直升机旋翼气动弹性稳定性问题。计算实践表明,它们是数值分析直升机旋翼气动弹性稳定性问题的有效方法。     

利用线性独立方向的有限储存BFGS法(英文)

提出了线性独立度的概念 ,并在此基础上建立了一个改进的有限储存 BFGS法。该方法继承了标准有限储存 BFGS法的基本特征 ,即储存 m个向量对计算逆二阶近似阵 ,并选择 m个向量对的准则是根据保留的搜索方向的数值线性独立度来确立的。文中进一步讨论了数值线性独立理论 ,并简化了新方法中线性独立度的计算。理论和数值结果表明 ,改进的新方法有效地改善了标准的有限储存法     

自适应阵列天线中应用Kalman补偿算法的探讨

为了补偿在自适应阵列天线中应用Kalman算法时,由于模型误差和计算误差所引起的自适应阵列天线性能的损失,本文引入Kalman补偿算法,即自适应Kalman渐消记忆滤波算法及自适应Kalman参量识别滤波算法,获得了有益的结果。最后在上述两种算法的基础上,导出了一种新的算法,该算法具有上述两种算法的优点。     

一种无人机姿态智能PID控制研究

姿态控制是无人机自主飞行控制的基础，其控制律设计结果对无人机飞行特性的影响至关重要。它决定了无人机是否能够满足自主飞行要求。为了解决在整个飞行包线中都能获得好的控制效果．本文引入了仿人智能比例，积分和单神经元控制等智能控制方法，设计出了一种用于无人机姿态控制的智能PID控制器。控制品质主要表现为响应快、精度高、超调量小，能进行稳定的大范围调适，鲁棒性强。仿真研究表明，这种控制器算法简单．易于实现，且比常规P1D控制器具有更强的鲁棒性和自适应能力。     

参数曲面的拟自适应三角化

提出了一种参数曲面的拟自适应三角化离散算法。该算法通过对曲面的参数域进行预剖分，以及引入曲面上一点处的“最大绝对法曲率”的概念，采用“分而治之”的方法分片对参数曲面的参数域进行三角形网格剖分。该方法基本上可以像“自适应”方法一样，根据曲面的法曲率变化来控制三角化剖分的密度，生成的三角片数量较少，并且可以避免在三维空间产生狭长的三角形、退化三角形与“裂缝”，运行速度明显比自适应方法快。     

基于经验模态分解的有限阵元宽带自适应阵列DBF方法

针对有限阵元条件下宽带自适应阵列自由度不够和抗干扰性能下降的问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的宽带自适应阵列数字波束形成(Digital beamforming,DBF)方法。该方法首先对阵元接收的快拍数据进行EMD处理,然后对各个模态函数矩阵应用线性约束最小方差(Linearlyconstrained minimum variance,LCMV)波束形成算法求解自适应权矢量,最后对信号进行重构。与传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)子带自适应阵列方法相比,该方法具有以下优势:适用于阵元数目受限的宽带自适应阵列,无需事先指定模态函数划分的频段,可以提高阵列处理的自由度。仿真验证了所提方法的有效性。     

求解广义特征值问题的并行保域行列式查找法

结构分析领域有着重要应用的广义特征值问题的并行算法，因为难度很大，且当问题的规模较大时还必须有先进的计算环境支持，所以迄今研究得很少。文中提出了一种适用于流水线型向量机的求解大型稀疏实对称矩阵广义特征值问题的并行保域行列式查找法。该方法不但保持了传统的行列式查找法的优点，而且克服了其迭代不收敛、漏根等缺点，并具有较高的速度加速比。该算法在ＹＨ－１计算机上进行了数值实验，结果表明该法是一种求解大型对     

模拟退火法临界温度估算及整体最优化新算法

模拟退火法是模拟固体退火过程的基础上发展起来的一种整体最优化算法，本文在研究模拟退火过程的特征量－－临界温度和新的随机搜索算法的基础上，得到一种只需在较小的温度范围内进行退火的新的模拟退火算法，数值试验表明，对于目标函数的局部极小值和整体最小值不接近相的优化问题，本算法只需较少数量的迭代便能收敛于整体最小解。     

Numerical Simulation of ATPS Parachute Transient Dynamics Using Fluid-Structure Interaction Method

In order to simulate and analyze the dynamic characteristics of the parachute from advanced tactical parachute system(ATPS),a nonlinear finite element algorithm and a preconditioning finite volume method are employed and developed to construct three dimensional parachute fluid-structure interaction(FSI)model.Parachute fabric material is represented by membrane-cable elements,and geometrical nonlinear algorithm is employed with wrinkling technique embedded to simulate the large deformations of parachute structure by applying the NewtonRaphson iteration method.On the other hand,the time-dependent flow surrounding parachute canopy is simulated using preconditioned lower-upper symmetric Gauss-Seidel(LU-SGS)method.The pseudo solid dynamic mesh algorithm is employed to update the flow-field mesh based on the complex and arbitrary motion of parachute canopy.Due to the large amount of computation during the FSI simulation,massage passing interface(MPI)parallel computation technique is used for all those three modules to improve the performance of the FSI code.The FSI method is tested to simulate one kind of ATPS parachutes to predict the parachute configuration and anticipate the parachute descent speeds.The comparison of results between the proposed method and those in literatures demonstrates the method to be a useful tool for parachute designers.     

Cooperative Search of UAV Swarm Based on Ant Colony Optimization with Artificial Potential Field

An ant colony optimization with artificial potential field(ACOAPF)algorithm is proposed to solve the cooperative search mission planning problem of unmanned aerial vehicle(UAV) swarm. This algorithm adopts a distributed architecture where each UAV is considered as an ant and makes decision autonomously. At each decision step,the ants choose the next gird according to the state transition rule and update its own artificial potential field and pheromone map based on the current search results. Through iterations of this process,the cooperative search of UAV swarm for mission area is realized. The state transition rule is divided into two types. If the artificial potential force is larger than a threshold,the deterministic transition rule is adopted,otherwise a heuristic transition rule is used. The deterministic transition rule can ensure UAVs to avoid the threat or approach the target quickly. And the heuristics transition rule considering the pheromone and heuristic information ensures the continuous search of area with the goal of covering more unknown area and finding more targets. Finally,simulations are carried out to verify the effectiveness of the proposed ACOAPF algorithm for cooperative search mission of UAV swarm.     

求解广义特征值问题的并行保域多分法

近年来，随着并行机的发展，提出了代数特征值问题的并行多分法，但国内外的研究工作迄今仅限于对称三对角矩阵的标准特征值问题。在科学与工程众多领域内有着重要应用的广义特征值问题的多分法，因难度大等方面原因尚无人研究。本文提出广义特征值问题的并行保域多分法，该算法适用于大型稀疏实对称矩阵广义特征值问题的求解，它克服了传统的广义特征值问题的对分法（行列式查找法）出现的漏根或迭代不收敛等缺点，并保持其优点。作者在ＹＨ－１向量机上对这一算法进行了数值实验，并与并行保域行列式查找法作了比较。数值结果表明，该算法具有较高的加速比，当系统自由度为２１１４、求解特征对个数为３时，加速比可达７．７；且当问题规模较大时，并行保域多分法优于并行保域行列式查找法。     

求解大型矩阵特征值问题的并行块Davidson方法

针对拥有共享内存的并行计算环境和微机网络并行计算环境,给出了求解大型稀疏对称矩阵部分极端特征对的并行块Davidson方法。该方法将矩阵A按行块分配到各处理器上,各处理器利用矩阵A的行块和投影子空间的正交基所组成矩阵V的行块进行运算,减少了处理机之间的通讯次数,实现了算法的并行计算。在微机网络并行计算环境和拥有共享内存并行计算环境IBMP650上的数值试验表明,该算法非常有效。     

神经网络集成的分布式入侵检测方法

分布式入侵检测系统需具有分布式检测功能及部件增量更新能力.文中提出了一种基于神经网络集成的分布式入侵检测方法,采用单个Agent检测与多个Agent协同检测的两级集成算法实现分布式入侵检测;在发现新的入侵时,Agent上的神经网络集成采用基于资源分配网的增量学习算法进行更新.实验结果表明,该算法能有效检测各种攻击,并且具有对未知攻击的增量学习能力.     

注入式的遗传算法的分析与研究

该文提出了一种改进的遗传算法———注入式的遗传算法。该算法利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点,通过引入知识库中的经验值来提高遗传算法的求解速度和精度。该实验用基本遗传算法和注入式遗传算法来求解旅行商问题,通过对比实验结果,证明改进遗传算法的可行性和有效性。     

一种新的整周模糊度快速求解算法

快速求解整周模糊度是利用GPS载波相位进行精确相对定位的关键技术.基于LAMBDA算法和FASF算法,提出了一种新的整周模糊度快速求解算法.该算法充分结合LAMBDA算法和FASF算法的优点,首先运用LAMBDA算法中的空间变换的思想,然后利用FASF算法的模糊度搜索技术,提高了模糊度求解效率.通过对1 km左右基线的相对定位实验表明:算法利用几个历元的数据可以正确地求解模糊度,使基线精度达到亚厘米级.