螺栓连接梁的非线性动力学响应分析

连接界面存在复杂的非线性行为和机理。连接部位是导致结构复杂非线性动力响应的关键所在。传统结构动力学分析中,通常忽略连接或采用线性化的方法来建模,造成无法分析和研究含连接结构的非线性动力行为的困难。文中在分析改进Iwan模型用于连接界面动态力学行为描述的基础上,将改进Iwan模型用于构造非线性连接元,该单元能够反映连接界面在不同载荷幅值下的复杂的粘着-滑动行为特征,能反映出幅变非线性阻尼的特征。进一步,应用该连接单元分析了螺栓连接梁的非线性动力学响应。结果表明,该连接单元能够反映出连接结构动力学响应的非线性特征,可方便地与现有有限元动力计算程序接合,用于含连接结构非线性动力学响应的分析。     

空间低温杜瓦瓶凯夫拉支撑结构多约束优化设计

采用新型凯夫拉纤维作为某空间用小型低温杜瓦瓶的支撑材料,在验证其力学性能的基础上,设计了杜瓦瓶的支撑结构,建立了一种新的热力学耦合优化模型,给出支撑结构固有频率、热应力及发射环境下的约束条件,通过一种“离散点加密”新约束优化法计算出了支撑结构满足约束条件范围内的要求的最优设计参数。     

复杂电磁环境下无线接收机电磁兼容快速测试技术应用CSCD

复杂射频电磁环境下,无线接收机作为主要的敏感设备,其电磁兼容性直接影响着整个武器装备的电磁兼容特性. 本文针对GJB 151B中对于接收机非线性测试方法的局限性,引入了一种利用自动双频测试系统对接收机干扰响应的快速测试方法;并搭建了实验室半实物仿真测试平台,检测了某接收机在（ 4-6 ） GHz组合频率干扰下的所有非线性的干扰响应通道. 测试结果对于评估接收机及其所在系统的外部电磁环境适应性具有重要参考价值.     

基于L-M网络的涡扇发动机动态过程辨识

介绍了多层前馈网络的Levenberg-Marquardt (LM)算法,对涡扇发动机动态过程的数学模型进行了分析和简化,运用多层前馈网络L-M算法对涡扇发动机进行加力推力变换时的非线性MIMO动态过程的数学模型进行了辨识,辨识所用样本数据和测试数据均为试飞实测数据.辨识结果表明,这种方法收敛快精度高,非常适合于涡扇发动机非线性动态过程的建模.     

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。     

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.     

空间相机热平衡试验温度预测方法改进及应用

为实现对航天器热平衡试验平衡温度的预测,建立了热平衡温度预测的方程式,对影响预测结果的各参数进行了分析。首先,由节点网络法推导出平衡温度表达式,介绍了其基于非线性最小二乘法的求解过程,建立了平衡温度的迭代方程;其次,结合大量的试验数据,对影响迭代结果的3个因素进行了统计分析,并最终确定了各因素的合理取值范围;最后,利用温度预测程序对某空间相机热平衡试验中低温工况的平衡温度进行了预测,并与试验结束后的结果进行了对比。结果表明,预测温度与试验数据的误差为±1℃（在3%之内）,满足精度要求,对热平衡温度准确的预测有效的缩短了试验时间,节省试验费用。     

金属材料表面涂层损伤的非线性超声评价

提出了一种金属材料表面涂层损伤的非线性超声评价方法。表面涂层的损伤以及涂层与基体材料间的界面粘接状况与超声信号的非线性效应密切相关。将存在表面涂层的AZ31镁铝合金试件加载到不同的拉伸载荷后,利用RitecSNAP-0.25-7-G2非线性超声测试系统激发和接收Rayleigh表面波,通过实验测试在不同载荷作用后涂层试件的声学非线性系数。研究结果表明,在应力不超过某一极限值的情况下,虽然不能观察到试件表面涂层外观的明显变化,但通过非线性超声实验测试得到的声学非线性系数随着加载应力的增加而不断增加。因此,对具有表面涂层的结构来说,可利用声学非线性系数对其表面涂层的损伤进行非线性超声无损评价。     

基于ANN逆模型的非线性系统内模控制结构方案及仿真研究

基于逆模型的非线性系统控制器设计方法已得到了快速发展,并成为设计控制系统的一种重要方法。但对大量复杂、未知和不确定的非线性对象,建立具有一定通用性的逆模型控制器,在实际非线性系统设计中是非常困难的。文中基于系统内模控制（IMC）原理和神经网络（ANN）的非线性映射、大规模并行处理等特性,设计了非线性系统的ANN正模型辨识器及逆模型控制器,基于IMC原理和ANN理论建立了非线性系统的IMC结构方案。大量仿真研究表明,设计的基于ANN逆模型的IMC结构方案是有效的,ANN逆模型控制器具有良好控制性能,且其结构简单,具有一定通用性。     

弹道导弹的自适应模糊滑模控制研究

对弹道导弹的三通道非线性模型进行了分析,为了实现三通道的解耦设计,简化控制系统结构,将通道间的耦合项和干扰项看作是单个通道的不确定项,从而将非线性模型转化为一种解耦形式.在此基础上,采用自适应模糊滑模控制方法设计了弹道导弹的推力矢量控制系统.自适应模糊滑模控制方法利用自适应模糊控制器来调节滑模控制参数,对不确定项的边界进行估计和补偿,保证了系统的跟踪误差指数地收敛到零.仿真结果表明了该控制方法的有效性.