面向狭小空间的起落架收放轨迹智能设计方法

扁平化气动外形是高超声速飞行器获得较高升阻比的优先布局，但该外形严重约束了起落架的收藏空间，常规机构很难满足要求，只能采用复杂机构的三维运动实现起落架的窄空间收放。然而，当前主流的计算机辅助设计迭代试凑法在解决空间机构设计问题方面非常依赖工程经验，耗时耗力且很难得到最优结果。为解决这一问题，创新性地提出基于智能优化算法的起落架复杂机构自主设计方法。首先，分析并建立起落架收放机构的运动学理论模型；然后，建立起落架结构间距离描述及碰撞检测模型，并运用深度神经网络自主设计起落架收放机构的最优运动轨迹；最后，以某狭窄舱段的起落架收放策略设计为例，应用该设计方法进行设计。结果表明:所提设计方法可以快速得到最优的起落架收放机构设计方案，可用于指导高超声速飞行器起落架收放机构的设计。      

基于测量试验数据修正有限元模型质量矩阵

对无阻尼结构系统有限元模型质量矩阵修正问题,以该矩阵修正量的F-范数为目标函数,并以待修正质量矩阵应具有的性质,如满足正交关系,对称性,半正定性和稀疏性作为约束条件,数学上形成带约束的矩阵最佳逼近问题。给出了问题有解的条件,基于循环投影方法,提出了求解矩阵最佳逼近问题的数值方法。数值结果说明了所给方法的有效性。     

基于MPP编程环境的一种并行子空间失代法

子空间迭代法是科学与工程计算中求解广义特征值问题的有效方法，针对向量机和共享内存的多处理机，前人已成功地作了并行处理。文中给出了适合ＭＰＰ大规模并行计算机的并行子空间迭代法。该算法将广义特征值问题转换为一般特征值问题，其计算工作量主要体现在矩阵乘法，通过对该方法作并行处理，使矩阵求逆及一部分乘法运算转换为各结点机上三角形方程组的并行求解。在大规模并行计算机ＰＡＲ９５上结合Ｊ８－ＩＩ机翼的动力特性问     

关于 3D和2D型SPin态的拓扑分类的注记

对铁磁体中的Ｓｐｉｎ态进行拓扑分类在物理学上有重要意义。本文用代数拓扑学中的Ｍａｙｅｒ－Ｖｉｅｔｏｒｉｓ正合序列计算了一类空间区域Ω的第一、二个整系数上同调，从而对占据该区域的铁磁体的３Ｄ和２Ｄ型Ｓｐｉｎ态进行了拓扑分类，这里所论的铁磁体中含有若干环状和穿过其中的柱状空腔，而且环状空腔可以是互相缠绕的。最后还讨论了这类铁磁体中的矢量场和标量场的某些全局性质。     

求解广义特征值反问题的数值方法

讨论一类广义特征值反问题的数值解法,这类问题包括加法、乘法和经典特征值反问题作为其特殊情况。基于行列式和最小奇异值的计算,文中给出了求解这类问题的两个二次收敛的数值方法,描述了在出现重特征值的情况下如何改进其中的一个方法以保持二次收敛性,并且给出了两个数值例子以解释收敛性结果     

卷帘行存储下的一种并行Cholesky分解及其在PAR95上的实现

Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解在科学与工程计算中占有重要的地位，串行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解已有成熟的方法，但并行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解方法要充分考虑机器体系的结构，在拥有共享内存的 Ｍ Ｉ Ｍ Ｄ 型多处理机、 Ｓ Ｉ Ｍ Ｄ 型向量机系统上前人已有较好的工作，本文给出适用于 Ｍ Ｐ Ｐ 大规模并行计算机的卷帘行存储行格式的并行 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解算法，该算法使用了优先计算优先发送的策略，减少了结点机之间相互等待的时间，建立了结点机之间用于通讯的通讯数组，避免了使用撒播这一通讯模式，减少了通讯时间，通过在 Ｐ Ａ Ｒ９５ 上的数值试验表明，随着问题规模的扩大，并行效率越来越高，并且该法容易推广到多行卷帘存储的形式。     

幂律过程拟合优度检验的功效比较

幂律过程常被用于描述复杂系统的可靠性增长模型和可修系统的可靠性分析。本文考虑定数截尾场合幂律过程的７种拟合优度检验统计量，在备选假设为对数幂律过程时，比较了这７种检验法的功效。大量随机模拟计算表明，当ｒ在较宽的范围内，Ｆ检验法的功效比其余６种检验法都要高。     

基于MPP编程环境的一种并行子空间迭代法

子空间迭代法是科学与工程计算中求解广义特征值问题的有效方法 ,针对向量机和共享内存的多处理机 ,前人已成功地作了并行处理。文中给出了适合 MPP大规模并行计算机的并行子空间迭代法。该算法将广义特征值问题转换为一般特征值问题 ,其计算工作量主要体现在矩阵乘法 ,通过对该方法作并行处理 ,使矩阵求逆及一部分乘法运算转换为各结点机上三角形方程组的并行求解。在大规模并行计算机 PA R95上结合 J8- II机翼的动力特性问题对该算法作了数值试验 ,结果说明所给算法是非常有效的     

有向图最短路算法应用研究

基于有向图最短路算法,研究了最小费用-时间比值问题模型。首先,介绍求有向图G中各顶点之间的最短路的各种算法及算法复杂度,本文主要介绍Floyd算法。求有向图最短路问题基于有向图中无负有向圈之上,因此本文利用最短路算法对负有向圈问题作了相关探讨。最后用以负圈检查为基础的二分法研究货船旅行路径问题等最优化问题模型作为最短路算法的应用实例。     

含噪信号经验模式分解虚假分量识别方法

针对含噪信号Hilbert-Huang变换存在虚假分量,提出改进的奇异值分解(SVD)方法进行降噪,改进包含两个部分:一是利用重构相空间代替传统矩阵如Hankel矩阵,以去掉信号冗余,再者提出奇异值能量熵分量差分法,更易于定出重构奇异值阶次;二是提出了频谱比值法对虚假分量进行辨识,更有效辨识出虚假分量.首先利用经验模式分解(EMD)得到本征模式分量(IMF),识别并剔除趋势项,重构信号,然后进行SVD,重构降噪后的信号,消除虚假分量,最后进行时频分析.联合方法应用于含噪仿真信号,信噪比(signal noise ratio,SNR)提高了5.5%,虚假分量辨识率提高至100%,用于双跨转子故障振动信号,得到正确的时频结果,表明了所提方法识别含噪信号虚假分量的有效性.