基于区间二型模糊终端滑模控制的飞行器姿态控制

针对四旋翼飞行器姿态控制问题,提出区间二型模糊控制与非奇异终端滑模控制结合的算法.首先,采用非奇异终端滑模控制方法,根据滑模控制的强鲁棒性及快速响应特性,令四旋翼飞行器系统实现在有限时间内收敛并对外界干扰具有较强抵抗力;同时,采用区间二型模糊控制,将滑模面作为模糊控制的输入,趋近律作为模糊控制的输出,实现对滑模面增益的动态调节,增强对外界随机扰动的适应能力并提高系统收敛速度、削弱抖振.基于Lyapunov函数证明系统的稳定性.仿真结果显示,本文设计的控制器具有更加平稳的输出,同时对四旋翼姿态角度的跟踪更加迅速、精确.     

几何不确定性区间分析及鲁棒气动优化设计

不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性因素的影响下易失效,而鲁棒设计可得到更安全可靠的结果。      

一类非线性椭圆型方程非平凡解和分歧点的存在性

本文给出了所谓集中到列紧原理的另一形式,并利用它讨论了一类非线性椭圆型方程广义银和分歧点的顾在性。     

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性     

复杂结构的非线性检测

由于非线性系统的复杂性,现有的各种非线性检测方法都有局限性。从频域、幅域和时域三方面综合考察复杂结构的非线性表现,采用六种方法进行非线性检测,给出一个综合描述系统非线性程度的指标－非线性因子。鉴于非线性系统表现出的非线性强弱与系统所受的激励有直接的关系,将非线性因子定义为与激励的幅值特性和频率特性相关的系数指标。对几种典型非线性系统的仿真模型进行了检测,以验证非线性因子的有效性。     

矩形悬臂板的非线性弯曲

矩形悬臂板的非线性弯曲是板理论中的一个相当困难的课题,至今还没有研究过。给出由三角函数和多项式组成的近似挠度函数ｗ（ｘ,ｙ）和应力函数Ｆ（ｘ,ｙ）,它们满足矩形悬臂板的部分边界条件。然后用广义伽辽金方法得到矩形悬臂板非线性弯曲问题的解。最后给出了算例。     

超塑成形/扩散焊接组合工艺数值模拟初探

基于超塑性材料高温扩散蠕变、晶界滑移、孔洞闭合、界面再结晶机理,研究ＳＰＦ／ＤＢ组合工艺的数值模拟,用非线性有限元数值模拟超塑成形和预测厚度变薄率,将有限元结果作为加载条件,计算扩散焊接焊合率和预测焊接强度,计算结果与３维实验数据曲面比较,吻合良好。     

两邻边铰支两邻边固支von-Karman矩形板的研究

本文运用双重Ｆｏｕｒｉｅｒ级数分析了受横向均布载荷作用下两邻边铰支两邻边固支矩形板的非线性弯曲问题。利用该级数正交性,可以把非线性偏微分控制方程化为含级数系数的非线性代数方程组并通过迭代解出所有系数。最后给出了位移和应力的计算结果。     

放大器中非线性失真的研究

晶体管是非线性器件,在放大信号时会产生非线性失真.针对弱非线性失真,推导了总谐波人(THD)、二阶互调失真(IM2)、三阶互调失真(IM3)和截点(IP3)的表达式,借助于Multisim软件,对晶体管共发放大器、发射极带反馈电阻的失发放大器、差分放大器和发射极间带反馈电阻的差分放大器进行了仿真,并与理论结果作了比较,结果令人满意.     

一类有阻尼的强非线性自由振动问题的一种解法

本文用插值摄动法及改进的Ｌ－Ｐ法相结合的方法求解了一类有限尼的强非线性自由振动问题,得到了一级近似解。