考虑随机干扰的高超声速滑翔飞行器轨迹优化

为解决高超声速滑翔式飞行器具有干扰不确定性的再入轨迹优化问题,提出了一种基于广义正交多项式方法的随机轨迹优化数值求解方法。针对随机干扰,基于广义正交多项式方式对其分布进行采样,形成采样空间,而后将每个采样值代入确定性轨迹优化问题中进行反复迭代求解,得出观测值的样本空间,并计算其期望、方差和协方差,估计输出值。以最大纵程为代价函数对具有随机干扰的高超声速滑翔式飞行器最优轨迹进行了数字仿真。仿真结果表明,基于广义正交多项式的随机轨迹优化方法能够有效处理随机干扰对轨迹优化问题的影响,与蒙特卡洛法相比计算效率大大提高。     

基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。     

一类非线性系统的混沌控制

 描述航天器、陀螺和气浮台等刚体姿态运动的欧拉动力学方程,是一个具有广泛代表意义的三阶非线性方程。当该方程中的参数取不同值时,可得到著名的Lorenz系统、Rssler系统、Newton-Leipnik系统、Chen系统及Lü系统。在不同的外力矩作用下,该动力学系统会呈现出相当复杂的动力学行为。从该系统中,发现了一大类新的混沌吸引子。本文分析了这一类混沌吸引子具有的共同特征,并采用基于输出反馈的PI型控制器将一种新的混沌运动稳定于指定平衡点。仿真结果表明,该控制器能够有效地抑制混沌,能将系统稳定于任意指定的不稳定平衡点。     

Nonlinear Dynamics Behaviors of a Rotor Roller Bearing System with Radial Clearances and Waviness Considered

A rotor system supported by roller beatings displays very complicated nonlinear behaviors due to nonlinear Hertzian contact forces, radial clearances and bearing waviness. This paper presents nonlinear bearing forces of a roller bearing under four-dimensional loads and establishes 4-DOF dynamics equations of a rotor roller bearing system. The methods of Newmark-β and of Newton-Laphson are used to solve the nonlinear equations. The dynamics behaviors of a rigid rotor system are studied through the bifurcation, the Poincar è maps, the spectrum diagrams and the axis orbit of responses of the system. The results show that the system is liable to undergo instability caused by the quasi-periodic bifurcation, the periodic-doubling bifurcation and chaos routes as the rotational speed increases. Clearances, outer race waviness, inner race waviness, roller waviness, damping, radial forces and unbalanced forces-all these bring a significant influence to bear on the system stability. As the clearance increases, the dynamics behaviors become complicated with the number and the scale of instable regions becoming larger. The vibration frequencies induced by the roller bearing waviness and the orders of the waviness might cause severe vibrations. The system is able to eliminate non-periodic vibration by reasonable choice and optimization of the parameters.     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

DC-DC变换器电路混沌现象的仿真研究

以工作在电感电流连续模式下的PWM型降压式DC—DC变换器为研究对象，对其在不同电路参数下的工作行为及其输出特性进行了研究。通过分叉图上的一系列倍周期分叉及V—I相空间图上的一系列周期轨道，揭示了DC-DC变换器由稳态到混沌态的变化规律，从而证明了电路元件参数的变化可导致DC-DC变换器出现混沌行为。本在时域和频域上分别对DC-DC变换器从稳态到混沌态的输出电压特性进行了分析，根据变换器的输出谐波电压从周期—1至混沌态在频域上的变化趋势，得出的结论有助于今后CD—CD变换器的优化设计。     

含端部集中质量柔性梁与刚性约束间的碰撞振动(英文)

以基础受简谐激励的含端部集中质量柔性梁与双侧刚性约束边界的碰撞振动系统为研究对象 ,利用Galerkin方法和 Lagrange方法建立含三次非线性项的系统自由运动微分方程 ,采用 Newton碰撞定律建立碰撞方程 ,用数值方法分析了不同的激励频率或幅值 ,不同的约束间隔等参数对系统碰撞振动长期响应的影响 ,并通过Poincaré截面揭示了系统动力学行为的演变过程。结果表明 ,系统长期响应的性质取决于上述参数的联合作用。在所分析的激励参数边界范围内 ,系统存在一系列的周期运动经多次倍周期分叉直至混沌的演化过程及其逆过程。     

组合预测方法在APU状态监控中的应用

针对复杂非线性时间序列预测误差较大的问题．提出了一种组合预测的方法以减小误差。该方法通过采用均方误差确定权系数的思想．拟合混沌预测和指数平滑预测的结果．对飞机辅助动力装置的排气温度进行预测．通过监控排气温度的预测值监视其工作的状况。仿真结果表明．组合预测的精度比单一方法高．预测更准确。