基于阵元激励幅度分档的赋形波束方向图综合

提出了一种新型的基于幅度分档的赋形波束方向图综合算法。该算法共分为3步。首先,使用传统方向图综合方法如交替投影得到波束的无幅值限制的阵元激励;然后,使用概率密度理论对得到的阵元激励幅度进行处理得到量化的阵元激励幅度,最后,通过量化阵元激励幅度,使用半正定松弛（SDR）方法得到阵元激励的相位分布。上述步骤中,如何使用概率密度理论得到量化的阵元激励幅度是3步中较为重要的一步。将阵元激励幅度用概率密度变量进行替代,通过事先设定的阵元激励幅度档位个数,以及每个阵元激励幅度落在相应档位时取值的概率,可以得到含有概率密度变量的综合方向图表达式。最小化含有概率密度变量的综合方向图与理想方向图的功率之差即可得到量化的阵元激励幅度。使用概率密度理论得到量化阵元激励幅度的优势在于,可以根据任意形状的阵面和阵元栅格排布来划分幅度的档位区间,从而有着更广泛的适用性。在例证部分,通过多组算例的仿真,以及与一些对算法性能的分析,所提算法验证了其在综合效果上的优越性。     

Structural optimization for multiple structure cases and multiple payload cases with a two-level multipoint approximation method

This paper is to address structural optimization problems where multiple structure cases or multiple payload cases can be considered simultaneously. Both types of optimization problems involve multiple finite element models at each iteration step, which draws high demands in opti-mization methods. Considering the common characteristic for these two types of problems, which is that the design domain keeps the same no matter what the structure cases or payload cases are, both problems can be formulated into the unified expressions. A two-level multipoint approxima-tion (TMA) method is firstly improved with the use of analytical sensitivity analysis for structural mass, and then this improved method is utilized to tackle these two types of problems. Based on the commercial finite element software MSC.Patran/Nastran, an optimization system for multiple structure cases and multiple payload cases is developed. Numerical examples are conducted to ver-ify its feasibility and efficiency, and the necessity for the simultaneous optimizations of multiple structure cases and multiple payload cases are illustrated as well.     

中心刚体-柔性梁系统的旋转运动控制

中心刚体-柔性梁系统是一个典型的刚柔耦合动力学系统,对其动力学与控制的研究一直是国内外的研究热点问题之一。采用一次近似简化模型对中心刚体-柔性梁系统的旋转运动控制进行研究,其中控制律采用变结构控制方法进行设计。切换面的设计采用最优化方法而得出,控制律的设计采用指数趋近律方法。因为所设计的控制律是模态坐标的函数,而模态坐标不可能通过物理测量直接获得,因此给出一个从物理测量中提取模态坐标的滤波器方法。数值仿真结果显示,模态滤波器能够较好地提取出控制律所需的模态坐标;变结构控制能够使得系统达到所期望的运动状态,并可使柔性梁的残余振动得到抑制。     

A CONCISE M-METRIC LEAST SQUARE FORMULA FOR POLYNOMIAL ANALOGY

ＡＣＯＮＣＩＳＥＭ－ＭＥＴＲＩＣＬＥＡＳＴＳＱＵＡＲＥＦＯＲＭＵＬＡＦＯＲＰＯＬＹＮＯＭＩＡＬＡＮＡＬＯＧＹ￥ＰａｎＸｉａｏｓｕ（ＣｏｌｌｅｎｇｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＮＵＡＡ２９ＹｕｄａｏＳｔｒｅｅｔ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）Ａ...     

基于Voronoi cell的RNN_k近似查询与计算(英文)

在空间数据索引与查询研究领域中,反向k最近邻(RNNk)问题作为反向最近邻问题的泛化扩展近来受到更多关注.所谓RNNk查询就是找到所有以给定查询点为k个最近邻之一的对象点.为了有效地进行RNNk查询,利用分级的Voronoi cell和空间区域划分方法对查询结果进行有效过滤,避免了过多次最近邻查找计算.在初步得到的RNNk结果中,有针对性地分别利用平行于分割线的扫描线和局部扩展的查询区域Q进一步限定了RNN候选点.近似最小平均距离(AMAD)计算则可由近似的RNNk查询结果得到且不受k取值限制.实验结果表明了在3种不同数据分布情况下,本文算法与近似方法的效率和有效性.因此,通过充分利用对数据的过滤与查询空间修剪的近似方法,得到了具有较高查全率和准确率的近似查询和计算.     

麦克斯韦分子碰撞下的离子分布函数及其非相干散射谱的计算

采用麦克斯韦分子碰撞模型描述玻耳兹曼方程的碰撞项, 基于双麦克斯韦分布函数得到的输运方程包含了粘滞和热流的影响, 通过求解输运方程得到了离子漂移速度, 平行和垂直磁场的离子温度, 应力张量以及平行和垂直能量的热流矢量的表达式. 进而得到了麦克斯韦分子碰撞模型下离子分布函数的16矩近似. 利用非相干散射理论, 计算得到了非相干散射谱. 相对于简单的驰豫碰撞模型, 麦克斯韦分子碰撞模型能更准确地描述非麦克斯韦分布的电离层E 层的碰撞过程.      

基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测

从泛函分析的角度出发,将航空发动机排气温度预测问题转换为一种泛函逼近问题.利用过程神经网络对任意连续泛函的逼近能力,提出了一种基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测方法.为克服过程神经网络学习速度慢的问题,为其开发了一种基于正交基函数展开的Levenberg-Marquardt学习算法.将所提出的预测方法应用到某型航空发动机的排气温度预测中,取得了满意的结果.      

飞控系统实时仿真算法分析

采用改进的双线性变换方法－临界频率预翘曲方法,对双线性变换方法引起的偏差进行预补偿,从而减小飞控系统的实时仿真误差。以频带较宽的典型环节为例,对系统频率特性进行了分析,同时,将其与双线性变换及四阶龙格－库塔法的计算结果进行了比较。结果表明：该方法能较好地补偿双线性变换所引起的误差,满足飞机飞控系统的实时仿真要求。     

空-空导弹攻击区的高精度快速拟合

针对一般拟合法在处理空－空导弹攻击区这一复杂的非线性函数时所存在的问题,提出多关系式拟合-插值法,降低了拟合阶次。数字仿真结果表明,该方法极大地提高了拟合的精度和速度。     

Basic belief assignment approximations using degree of non-redundancy for focal element

Dempster-Shafer evidence theory, also called the theory of belief function, is widely used for uncertainty modeling and reasoning. However, when the size and number of focal elements are large, the evidence combination will bring a high computational complexity. To address this issue, various methods have been proposed including the implementation of more efficient combination rules and the simplifications or approximations of Basic Belief Assignments (BBAs). In this paper, a novel principle for approximating a BBA into a simpler one is proposed, which is based on the degree of non-redundancy for focal elements. More non-redundant focal elements are kept in the approximation while more redundant focal elements in the original BBA are removed first. Three types of degree of non-redundancy are defined based on three different definitions of focal element distance, respectively. Two different implementations of this principle for BBA approximations are proposed including a batch and an iterative type. Examples, experiments, comparisons and related analyses are provided to validate proposed approximation approaches.