q-一致光滑Banach空间中的严格伪压缩映像

提出一种不用投影算子的修正的Mann遮代的循环算法,用于逼近q-一致光滑的Banach空间中有限个严格伪压缩映像的公共不动点,并证明了算法的强收敛性。本结论推广了Kim等和Zhang等关于非扩张映像的相应结果。     

基于优化的蜂窝板有限元模型修正

蜂窝板具有较高的比强度和比刚度,在航空航天领域得到广泛应用。用三明治等效方法计算蜂窝板等效材料参数,在MSC.Patran中建立有限元模型计算蜂窝板基频,通过分析设计变量和目标函数在NASTRAN中对蜂窝板基频进行优化,利用优化结果确定等效剪切弹性模量计算公式中修正系数γ并重新计算修正后模型基频,以试验所测基频值为标准对蜂窝板有限元模型进行修正。修正后模型计算基频值与实测值之间的偏差明显减小,证实了模型修正的有效性。     

方形截面导弹摇滚特性数值研究

采用隐式耦合求解RANS方程与滚转运动方程的方法研究了方形截面导弹的摇滚运动特性。耦合求解过程采用隐式处理提高了求解精度,采用强迫摇滚得到了自由滚转静导数和动导数;采用与摇滚方程的耦合求解得到了方形截面导弹模型在不同迎角下的自由摇滚历程。两种研究结果均显示随着迎角的增加,方形截面导弹将由滚转稳定变为不稳定,并形成极限环振荡,即摇滚;随着迎角进一步增加将形成滚转发散。两种分析方法所取得的结果与试验结果吻合较好。     

基于及时修正策略可靠性增长的动态Bayes评估方法

针对指数寿命型设备在及时修正策略下的可靠性增长过程,提出了一种动态Bayes评估方法。该方法建立了及时修正策略下的AMSAA模型,并依据已有研制试验数据,对下一次试验的设备失效率进行预测,并将预测结果作为对新技术状态下设备失效率的验前认识,然后利用最大熵方法给出设备失效率的验前分布,进而实现对产品可靠性增长的Bayes统计分析。最后给出了该方法的具体算例,通过对比分析证明了该方法的有效性。     

大型复杂航天器结构有限元模型的验证策略研究

大型复杂航天器结构有限元模型的合理性和准确性在航天器研制过程中具有重要意义, 它是开展星箭耦合分析以及力学环境条件设计等工作的基础。首先综合有限元建模、模 态试验、相关分析和模型修正等技术构造了一套系统的航天器结构有限元模型试验验证策略 ;然后,针对我国新一代大型卫星平台——东方红四号卫星开展了整星有限元模型的试验 验证研究,其中整星模态试验以及模型修正等研究工作属首次在东方红四号卫星平台上成功 实施。修正后有限元模型对整星主模态频率预测误差小于5％,模态置信准则大于0.6,预 示精度达到工程要求。
     

超磁致伸缩作动器小回线动态J-A模型

超磁致伸缩作动器（GMA）输入输出之间存在着磁滞非线性关系,当研究其中高频输出特性时,为了降低材料自身迟滞非线性特性的影响,往往选用零点与饱和状态之间线性度较好的不饱和小回线,因此很有必要开展动态不饱和小回线数学模型的研究。首先在综合研究磁致伸缩材料（GMM）和GMA结构动力学特性的基础上结合安培环路定理提出以励磁电流为输入、应变为输出的动态Jiles-Atherton（J-A）模型,然后在引入磁滞回线特性变量的基础上得出J-A模型关键模型参数对其特性的影响规律,根据不饱和小回线仿真与实验波形的偏离特性提出模型参数的修正方法得到不饱和小回线动态J-A模型。最后,在不同频率和不同饱和幅值下通过实验验证该数学模型的正确性。      

非凸二次约束下航天器姿态机动路径迭代规划方法

针对复杂约束下航天器姿态机动路径规划问题,首先描述和分析了航天器姿态机动过程中面临的动力学和运动学约束、有界约束、姿态指向约束,把姿态指向约束利用非凸二次型进行表述;其次从能量最优角度出发,将该约束机动问题归纳为非凸二次约束二次规划问题;然后引入线性松弛技术,将该问题转化成双线性规划问题,求出其中一个变量的凸包络和凹包络,降低求解复杂度,从而求出原问题的一个线性松弛。同时为了提高求解精度,提出一种基于评价函数的迭代规划算法,利用线性松弛求出的解作为初值,通过评价函数进行迭代规划,最终求出原问题的最优解。仿真结果表明该方法不仅可以满足复杂的姿态约束,得到全局姿态优化路径,而且能够降低能量消耗。     

失效卫星姿态接管的并行学习合作博弈控制

针对多颗微小卫星合作接管失效卫星姿态运动的问题,研究了考虑微小卫星控制约束的多星合作博弈策略学习与协同控制方法。首先,建立了微小卫星合作博弈模型,给出了能够处理微小卫星控制约束的多星合作博弈帕累托最优策略显式表达式。其次,针对微小卫星合作博弈策略学习需求,通过过去与当前时刻数据的并行使用,设计了基于并行学习的策略迭代方法,该方法放松了神经网络（NN）权值矢量学习对持续激励条件的要求。给出了为确保神经网络权值矢量估值收敛,所使用的过去时刻数据所需满足的条件,并通过Lyapunov方法分析了神经网络权值矢量估计误差的一致最终有界性。之后,采用并行学习策略迭代方法进行了微小卫星合作博弈帕累托最优策略数值解的逼近。所获得的合作博弈策略具有反馈控制形式,在进行神经网络权值矢量学习后,各微小卫星能够通过合作博弈策略的独立计算实现失效卫星姿态运动接管过程中的闭环协同控制。所设计方法避免了传统姿态控制方法所需进行的力矩分配,消除了微小卫星数量对其控制计算复杂度的影响。最后,通过数值仿真对所设计方法的有效性进行了验证。