一种带随机时延和丢包的分布式多传感器融合估计方法

研究了分布式采样线性系统的最优信息融合问题。其中,传感器信息通过无线网络发送到中心单元,每个传感器的测量值受随机时延甚至丢包的影响,最优传感器融合设计为一个带有缓冲测量值的时变卡尔曼滤波器。进行了算例仿真与分析,表明了融合估计器的有效性。     

噪声载荷作用下航空薄壁壳体的随机振动响应

噪声载荷作用下薄壁壳体的振动应力响应分析是声疲劳研究的重要任务之一。首先利用声学分析软件SYSNOISE 5.6提供的流固耦合分析功能,计算了噪声激励下航空薄壁壳体的频域动态复位移响应,再将频域复位移响应导入ANSYS 10.0并经傅立叶变换转换为时域位移数据,最后基于时域位移响应在ANSYS10.0中计算出声激励环境下薄壁壳体的振动应力响应。     

具有丢包补偿的分布式一致性融合估计器

研究了具有随机丢包的网络化分布式一致性估计问题。丢包现象存在于各节点间局部状态估计值的传输过程中,引入一组服从Bernoulli分布的随机变量来描述。当发生丢包时,以融合节点前一时刻融合估计值的一步预测值进行补偿。建立了以估计器增益为决策变量,以所有传感器有限时域下状态融合估计误差和为代价函数的优化问题。在给定一致性权重下,通过最小化代价函数的上界得到了一组次优的估计器增益,并给出了融合估计器渐进稳定的充分条件。最后,通过算例仿真验证了算法的有效性。     

失谐叶盘结构振动模态局部化实验

基于实际叶盘结构失谐振动模态局部化能量集中的物理特性,以及基于优化方法提出了确定失谐叶盘结构最坏状态模态局部化的方法.通过数值算例表明,该方法可以有效定量确定失谐叶盘结构最坏情形模态局部化,发现失谐跳变模态局部化现象.利用搭建的失谐叶盘模态局部化实验系统,针对典型的整体叶盘结构模型试件进行了失谐振动模态局部化实验,通过实验验证了失谐跳变模态局部化现象,实验测量与理论计算结果得到了较好的相互印证.      

随机失谐叶盘结构失谐特性分析

为研究失谐叶盘结构最大的强迫响应幅值及最坏失谐模式,提出了运用遗传算法和序列二次规划混合优化方法确定失谐叶片最大的幅值放大系数及相应最坏失谐模式的通用方法.揭示了失谐跳变-局部化现象,构建了与振动响应局部化直接关联的表达因素.失谐敏感度分析表明,失谐叶片最大的幅值放大系数随失谐强度的增加而增大,并在失谐强度上界处取得极值,并没有所谓的失谐"阈值"现象.