橡胶变形响应的非线性有限元分析

由于材料及几何两方面的原因，橡胶有限元分析中具有很强的非线性性质。此外，又因为问题中含有不可压约束条件，使得分析变得更加复杂，其结果，不恰当的单元列式将导致“锁闭”现象，从而得出错误的解答；使用低阶单元会造成压力的不稳定；等。本文将讨论并比较不同的能量函数及有限元列式，推导本构关系式，并建议一种新的迭代技术，已经通过一些典型例题的解析和数值解，证明了它们有优良的数值特性及逼近绝对不可压缩体的能力。     

轨道转移计算中的逐次消元迭代法

本文针对导弹飞行轨道转移的一个算例,叙述应用消元法思想构造数值求解非线性方程组的迭代算法的一般原理,具体算法步骤和一些计算结果。给出算法成功的理论依据,最后给出实现算法时的一些变形。     

基于试验气动力的纵向机动飞行载荷分析

提出了一种基于非线性风洞试验数据(简称试验气动力)同步进行纵向机动飞行过程和飞行载荷的计算分析方法.通过曲面样条插值将试验气动力的升力系数和俯仰力矩系数引入纵向机动飞行过程的计算,同时基于试验气动力的压力分布进行全机飞行载荷的静气动弹性修正.弹性载荷的计算采用线性气动力影响系数矩阵处理.采用偶极子格网法提供气动力(简称理论气动力).将基于这两种气动力的计算结果进行了对比.结果表明:基于试验气动力的机动飞行过程更为合理;基于理论气动力的载荷随机动飞行过程的变化趋势有可能与基于试验气动力的载荷变化趋势不一致.      

几种航空铝材动态力学性能实验

利用分离式Hopkinson压杆实验设备测定了4种航空铝合金材料的动态力学性能,根据材料的应力应变曲线特性,选择Cowper-Symonds模型来拟合4种材料的动态本构.在此基础上从实验结果中分析和比较了这4种铝合金在动态冲击下的破坏形式和动态力学特性.实验结果表明LF6R和LF21M具有良好的塑性,而LY12CZ和LC4CS具有一定的脆性;随着4种材料屈服应力的提高,材料切线模量也增加,二者呈线性关系;实验的4种航空铝材中LC4CS应变率敏感程度最小,LF6R敏感程度最大,LF21M,LY12CZ和LC4CS的应变率因子曲线形状相同.      

复合舵机的神经网络自校正控制

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.      

确定无陀螺卫星姿态的二阶非线性滤波算法研究

应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波技术，设计了利用星敏感器矢量观测信息确定无陀螺三轴稳定卫星姿态的二阶非线性滤波算法，结合矢量观测的特点，分别讨论了单矢量观测信息与多矢量观测信息的处理方法，并把QUEST算法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化，仿真测试结果证明，二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法。     

气动热CFD计算的格式效应研究

通过对N-S方程的求解计算了二维圆柱绕流及三维绕钝双锥高超声速流动过程中的气动热问题.对于求解方程,在空间离散的格式上,选用了3种上风格式——Roe的FDS,Van Leer的FVS和AUSM+格式以及一种中心差分格式,将各种格式所得的热流结果与实验结果进行了比较.对于AUSM+格式,还应用了minmod limiter 和 双 minmod limiter 两种限制器,并对结果进行了对比.      

离子非线性极化漂移对动力学Alfvén孤波特性的影响

考虑离子极化漂移中非线性项对动力学Alfven孤波特性的影响，采用双流体模型研究磁化等离子体中低频动力学Alfven稀疏型孤波的特性，所得的结果表明，两种类型的动力学Alfven稀疏型孤波在磁层中大范围内均存在（参数β约为10^-6,0,1,β为等离子体的热压之磁压之比，即β＝20μ0nT/B0^2)，它们或以超Alfven速或以亚Alfven速传播。同时发现在β值较小（10^-6-10^-4)时，离子极化漂移非线性项对动力学Alfven孤波特性有较大的影响，不可忽略，而在较大值时（β－0．1），此修正作用不大，由于动力学Alfven孤波允许平行电场存在，故它对等离子体中带电粒子的加速和能化起重要作用。同时也对离子的横向加速有一定的作用，它使一种新的能量转换机制成为可能。     

折叠式桁架机构展收运动动力学建模和分析

针对一类折叠式桁架结构系统 ,导出了其展收运动动力学模型 ,提供了求解相应的非线性微分———代数方程组的方法。桁架系统展收运动仿真算例表明 ,由于所建立的动力学模型规模较小 ,所提供的求解方法不需迭代 ,因而数字仿真所需的计算时间很少 ,并可避免采用通用的商用动力学仿真软件出现的求解困难     

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.