基于LFT的鲁棒变增益控制的降保守性设计

研究了线性变参数系统的鲁棒变增益控制,介绍了基于LFT的鲁棒变增益控制的思想;针对目前基于LFT的鲁棒变增益控制的保守性,采用全块标量矩阵,通过减少对全块标量矩阵的结构约束;提出了一种保守性更小的稳定性判据,并且利用消元定理,给出了基于LFT的鲁棒变增益的输出反馈控制器存在的条件;同时给出了控制器的构建方式,并且给出了...     

改进的ICCP地磁匹配算法

本文在分析等值线约束迭代最近点(ICCP)匹配算法基本原理的基础上,针对ICCP算法在非刚性变换情形下,就难以取得理想匹配效果的情况,提出了改进的ICCP算法。该算法首先用ICCP匹配算法修正初始位置误差和航向误差,然后采用逐点匹配,再迭代该过程的方法,逐点修正位置误差。仿真实验表明,改进的ICCP算法能够实现准确定位,定位精度在一个网格精度以内。     

S1流场计算技术的改进和完善

采用有黏-无黏相互迭代的研究方法,对已有的S1流场计算程序进行了改进与完善。就数值计算结果与试验结果的对比而言,改进后的S1流场计算程序在精度上基本可以满足工程要求。     

ADAPTIVE BLOCK QMRIOM（q）METHOD FOR SOLVING UNSYMMETRIC LINEAR SYSTEMS WITH MULTI

Many applications require the solution of large un-symmetric linear systems with multiple right-hand sides.Instead of applying an iterative method to each of these systems individually,it is often more efficient to use a block version of the method that generates iterates for all the systems simultaneously.This paper proposes a new adaptive block QMR version based on the incomplete or-thogomalization method(IOM(q))for solving large multi-ple nusymmetric linear systems.How to incorporate de-flation to drop comverged linear systems,and how to delete linearly and almost liearly dependent vectors in the underlying block Krylov sequences are discussed.Nu-merical experiments show that the new adaptive block method has better practical performance and less compu-tational cost and CPU time than block GMRES and other proposed methods for the solution of systems with multi- ple right-hand sides.     

空间机械臂地面装调与空间应用迭代学习控制

针对空间机械臂系统地面装调和空间应用两阶段的末端轨迹控制问题,提出了采用闭环PD型迭代学习控制算法对空间机器人进行轨迹跟踪控制,从而使在地面重力条件下装调好的空间机械臂能够在空间微重力条件下实现在轨操控任务。建立了空间机械臂在地面装调阶段和空间应用阶段的运动学与动力学模型,给出了控制算法和控制结构,并通过对控制器的收敛性进行分析,给出系统收敛的充分条件。仿真结果表明,采用闭环PD型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是有效可行的。     

多维火焰面求解燃烧场中的多机制火焰结构

火焰面模型已被广泛应用于层流和湍流火焰的模拟中,然而对包含多种火焰机制的复杂燃烧场,针对单一火焰机制的一维层流火焰面模型不能准确地还原其内部的火焰结构特征。为了解决以上问题,基于由Nguyen等提出的多维火焰面生成流形方法(MFM),发展了一种新的交互迭代式Z-C多维火焰面模型。通过层流抬举火焰的模拟,以直接求解详细化学反应的DNS解为参照解,以确定新模型的模化精度,并与一维预混火焰面生成流形方法(premixed FGM)进行了对比。通过对不同模型解的分析可以得出,相比于只能捕捉一种火焰特征的一维火焰面模型,多维火焰面模型可以同时捕捉多机制火焰结构中的扩散和预混特征。使用新的多维火焰面模型求解可以在计算量减小一个数量级的前提下,得到接近DNS参照解的模型精度。     

限制迭代去卷积超分辨算法性能研究

文章介绍了一种迭代去卷积超分辨算法（CID）和其快速算法（FCID），分析并仿真对比了两种算法的超分辨性能的差别，针对其优缺点，提出了FCID—CID算法，该算法结合了CID和FCID的优点，既减小了算法的运算量，又能抑制噪声伪峰。     

弹道导弹的标准弹道迭代方法研究

传统的以大地距离和大地方位角为基础的标准弹道迭代方法要对目标点的高程和爆高进行归算修正,因此会带来误差。提出了直接利用战斗部爆点坐标进行迭代的方法,可去除高程归算的误差。计算结果表明,该方法是有效的,完全能够满足实际需要。     

免微分非线性Bayesian滤波方法评述

以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法.其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等.之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF.为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究.最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向.