El-Nabulsi型非保守动力学系统的近似Noether不变量

为了探究小扰动作用对动力学系统不变量的影响，研究El-Nabulsi指数模型和El-Nabulsi幂律模型下非保守系统的近似Noether不变量。根据Hamilton原理，并以非标准Lagrange函数作为其作用量泛函，建立非保守系统的El-Nabulsi型动力学方程。在此基础上，依据泛函在无限小变换下的不变性，给出非保守系统在小扰动作用下的近似Noether不变量。当未受扰动时，则给出精确Noether不变量。证明了El-Nabulsi指数模型和El-Nabulsi幂律模型下非保守系统的近似Noether不变量定理。本文方法为研究非保守系统动力学提供了一个新的思路，算例亦显示结果之有效性。     

多变量自回归模型的快速辨识方法

本文提出了多变量AR(Autoregressive)模型建模的快速算法,该算法采用解超定矩阵的最小二乘方法,并利用正交变换技术,从而避免了最小二乘估计中矩阵求逆的病态问题,保证了数值计算的稳定性。还介绍了一种可转化为单变量建模的多变量AR模型,它可以直接利用单变量建模模块。一般情况下,可将序列进行典则分解。最后简要列出了有关结论。     

非线性非定常气动力的模糊逻辑建模方法

建立了非线性非定常气动力的模糊逻辑模型。利用大迎角俯仰及滚转振荡气动力验证了模型的有效性。结果表明：该模糊逻辑模型对非定常气动力有很好的预测能力;利用模糊逻辑方法可建立包括非基本运动状态变量在内的多变量非线性非定常气动力的数学模型。     

基于概率-非概率混合可靠性模型的结构优化设计

影响结构优化设计的不确定变量可分为概率变量和非概率变量两种.针对既存在随机变量又存在区间变量的概率-非概率混合结构优化问题,本文提出了一种基于概率-非概率混合可靠性模型的结构优化设计方法.该方法以概率-非概率混合可靠性模型为基础,同时考虑结构的概率和非概率两种不确定因素的影响,通过概率和区间运算给出满足一定约束条件下的最优解.最后通过两个典型算例与基于随机可靠性模型的结构优化设计进行对比.结果显示:在相同不确定信息下,两种可靠性优化设计结果完全相同,表明该方法是有效和实用的.     

基于主导能量法和Pade逼近法的多变量系统的模型简化

本文在运用主导能量分布法初步确定多变量系统简化模型的阶的基础上,综合利用主导能量法和Pade逼近法对多变量系统进行联合降阶,从而获得具有较好的暂态和稳态拟合精度的降阶模型。文中的算例表明,本文提出的模型简化方法可得到较为满意的结果。 本文的方法适用于存在主导极点的复杂系统和大系统。     

涡扇发动机二元排气系统推力与红外特征多目标型面优化设计

以涡扇发动机二元排气系统为例，以排气系统推力系数、3~5 μm波段正尾向红外辐射特征为优化目标，以窄边探测面30°和宽边探测面90°方向的红外辐射特征为约束，以喷管喉道宽高比、喉道型面半径比、收敛半角和扩张半角为优化变量，在发动机地面军用动力状态，研究排气系统推力与红外特征的多目标型面优化设计。在设计过程中，基于正交试验法确定初始样本点，建立排气系统推力系数、红外辐射特征与设计变量间的RBF代理模型，采用自适应模拟退火算法对代理模型进行分析求解。结果表明：多目标优化方法可应用在排气系统推力与红外特征的兼容设计上，并可取得一定的效果，相比基准二元模型，仅通过型面设计，多目标优化后排气系统推力系数提高了5.3%，在正尾向的无量纲积分辐射强度降低了17%。     

评述B—P统一弹—粘塑性本构模型

综述了Ｂｏｄｎｅｒ－Ｐａｒｔｏｍ统一弹－粘塑性本构模型的基本理论，包括流动法则、运动方程和内变量演变方程三个部分。该模型是基于位错动力学的思想提出来的，认为材料变形的应变率由弹性和非弹性两部分组成，它们始终耦合在一起，采用内变量来表示材料抵抗塑性变形的非弹性状态，内变量包括各向同性硬化和方向性硬化两种。该模型不需要屈服准则和加卸载准则，具有较强的模拟能力，能模拟循环硬化与循环软化、非比例加载引起的     

机票超售建模和数值分析

本着重说明了提和建立机票超售基本模型的过程，建立了多变量目标函数，并用MATBLAB工具软件对多变量函数参量变化进行数值分析，获取定理结果。     

一种简便的模型降阶处理方法

基于大系统理论听集结法，提出了一种简便的动力学模型降阶处理方法。文中针对系统不同的动力学特性，存在相对快变量，存在小量及一般情况，通过选择适当的集结阵和作线性变换处理，分别推导了出相应的降阶模型。分析了该三种降阶模型的降阶精度和适应范围，并通过对某一实际模型进行降阶处理，说明本所提出的三种降阶模型的某一种作为原高阶系统的简化模型是可行的。同一般模态集结法相比，本文所提出的模型降阶方法简便许多，它一     

硫化罐温度和压力的两级控制

推导了Ｈａｍｍｅｒｓｔｃｉｎ模型描述的一类多变量非线性系统的加权最小方差自校正控制器算法，并将该算法应用在硫化罐温度和压力控制上。为提高该算法应用在工程上的可靠性，本文提出了两级控制思想──即先用本文推导的算法和常规多变量ＰＩＤ控制算法分别计算控制值，若两者计算结果差别不大，则认为自校正算法收敛，自校正计算控制值可直接输出；若两者计算结果差别较大，则认为自校正算法可能发散，这时可根据两种算法对控制值进行调整，然后输出调整后的控制值。实际运行结果表明，这种控制器具有较强的鲁棒性和较好的控制效果。     

电磁轴承-转子系统多变量模糊解耦控制算法的推导

在建立了转子高速旋转时电磁轴承系统的模型基础上 ,针对此系统的多变量模型 ,采用了多变量模糊解耦方法进行控制研究。文中推导了有效的降维模糊关系矩阵 ,得出了四输入四输出的多变量模糊系统的输出算法 ,并进一步考虑了加上输入变量导数的情况下算法的推导。     

飞行轨迹控制系统的LQG／LTR设计

ＬＱＧ／ＬＴＲ是一种现代多变量频域设计方法，它以良好的鲁棒性能和解耦特性而得到广泛应用，但是该方法通常只适用于最小相位被控对象。本文以直观的物理含义说明了ＬＱＧ／ＬＴＲ方法的基本原理，探讨了非最小相位被控对象的处理方法以及多变量控制系统设计中一些值得注意的问题，并将它应用某飞机的到非最小相位的纵向飞行轨迹控制系统设计中去。设计中考虑了飞机的模型不确定性和随机风干扰的影响。仿真表明，采用该方法可以取     

航空发动机的降低ZP／LTR控制

研究了航空发动机的多变量鲁棒控制，提出了代价设计对象模型的构造方法。该模型是通过对被控对象的发动机执行机构进行特定输出反馈而得到的，它与被控对象模型阶次相同，明显低于目前常用的增广设计方法设计对象模型的阶次。基于低阶设计对象模型，作者以前研究的ZP／LTR设计方法转化为低价ZP／LTR设计方法，应用该方法使设计控制器的阶次明显降低，从而更易实现。通过对某型涡扇发动机的仿真研究验证了低阶ZP／LTR设计方法的有效性。     

一种满足结构动态特性要求的支持元件设计方法

对支持元件在结构动态特性设计中的重要性作了深入分析，提出了一种利用给定的固有频率、非完全的振型数据设计支持元件，使结构系统满足动态特性要求的支持元件设计方法。文中将支持元件的质量、刚度矩阵表示成设计变量的函数，根据要求的固有频率，已知支持情况的结构有限元模型，用简单的插值法获得了支持元件设计变量的初值；再设计过程中，为了避免振型数据不全的矛盾，采用聚缩模型的形式依据正交条件构造误差函数，用约束变尺度优化方法获得支持元件的最终设计结果。误差函数的梯度用差分法计算。最后详细给出了该方法在某型飞机机翼颤振吹风模型支持元件设计时实际应用的全过程，结果表明效果良好。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

超机动飞机的非线性控制与飞行员在环实时仿真

在空中格斗中，使用过失速机动可获得显著的战术优势，而飞机在大迎角和高角速率的情况下，其动力学具有强耦合性和非线性，本文讨论了应用非线性动态道进行超机动飞机飞行控制系统的设计。飞机的动力学可分成快慢两组变量，角速率是快变量，姿态角是慢变量，对快变量进行非线性逆控制器的设计，以此来稳定纵向短周期运动，并通过气动舵面与推力矢量的融合，来改善大迎角范围内的侧向响应。对慢变量进行非线性逆控制器的设计可使飞行员控制飞机慢动力学，即迎角、侧滑角和速度矢量滚转角。本文还讨论了一个飞行员在环实时仿真系统的设计，该系统采用了多台计算机的结构，可用于非线性动态逆控制律的飞行员在环分析。     

n维立体空间模型在逻辑综合中的应用

提出了ｎ维立方体模型及其立方体顶点的编号方法，由此推算出相邻顶点间的数学关系式。在文中给“差值”下了定义，由ｎ维立方体模型推导出一个简化相邻顶点编号的新定理，应用这个新定理，可以简化任意ｎ变量布尔函数，从而获得简化的开关电路网络。     

基于UML—OOPN的可重构制造单元建模

以可重构制造单元为研究对象，以实现其可重组性为研究目标。提出了一种集成标准建模语言UML和面向对象Petri网的建模方法－UML－OOPN，该方法同时具备了标准建模语言UML和Petri网的优点，不仅能够提供了支持需求分析，模型描述和设计，模型分析和仿真，直至模型实现的一块化框架，而且所建立的系统模型具有较好的可重用性和可扩展性。     

基于高斯混合模型和变量重构组合法的故障诊断与分离

提出了一种将变量重构与高斯混合模型结合的故障诊断与分离的方法。首先建立过程数据的高斯混合模型,解决了监控过程的测量数据不服从单峰的高斯分布所带来的问题,然后进行故障数据变量重构,估计未知参数并采用最大期望算法来估测均值与协方差矩阵。在此基础上建立统计模型进行故障的诊断与分离。与传统的贡献图分离故障的方法比较,通过田纳西-伊斯曼化工过程进行实验验证,本文提出的高斯混合模型与变量重构相结合对多状态过程进行故障的诊断与分离收到较好效果。     

基于主元空间动态模型的故障检测方法

建立了一种基于主成分分析的主元空间线性动态模型,将主成分分析的得分变量视为由高斯白噪声驱动的线性动态模型输出,可有效去除主元得分向量的动态相关性,动态模型参数可以通过期望最大化方法迭代辨识。分别在主元残差空间和主元空间线性动态模型上建立监控统计量,从而实现对动态过程的故障检测。通过数值仿真验证,该算法故障检测的检测率和误警率均表现良好。