基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。     

无穷观问题的研究(Ⅳ)--自然数系统与无穷公理

本组系列论文（I）－（V）从数学和认识论的角度系统地研究了无穷观问题的历史发展和现状，确立了无穷观背世界的三分法原则，指出了两种无穷观相互排斥的局限性，形成了统一两种无穷于同一框架中的基本观点，并建立了一个统一实无限与潜无限同一框架中的公理集合论系统APAS。     

求解约束优化的一种混合遗传算法

对于一类约束优化问题 ,基于罚函数和单纯形方法 ,本文提出了一种混合遗传算法 ,数值算例表明该算法是有效的     

多元受限的航班时刻优化模型与方法研究

针对我国空域的实际，结合航班时刻制定的特点，在多元受限地面等待策略的基础上，建立了一个多元受限航班时刻优化模型，提出了一套求解该优化模型的改进启发式算法。并在所提模型和算法的基础上，开发了航班时刻优化系统，对全国实际的航班时刻进行了优化，验证了理论模型和方法的可行性。     

优化的GM(1,1)模型及其适用范围

在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化权函数的时间响应函数中的常数c,摈弃了传统GM(1,1)把原始序列中x^(0)(1)作为初始条件的欠科学的做法,构建了时间响应函数的优化模型。经大量的数据模拟和预测,发现优化的GM(1,1)模型各项指标均优于传统的GM(1,1)模型,且拓宽了其适用范围。     

一种宽频带模态识别算法的快速实现

多参考点最小二乘复频域法(p-LSCF)是近几年来提出的宽频带模态参数识别算法,该方法在抗干扰能力、识别密集模态以及处理大阻尼复杂结构方面具有非常好的特性。为了提高模态参数的识别速度,采用FFT运算实现了该识别方法的快速计算。最后通过仿真算例与实测算例进行验证。结果表明:在不损失精度的情况下,能够提高参数识别速度。     

考虑不确定性因素的多学科设计优化方法

将基于单循环方法的可靠性分析(SLBRA)与多学科可行(MDF)设计优化相结合,提出了一种基于可靠性的多学科设计优化(RBMDO)方法.在优化过程中使用Kriging近似模型以不断提高模型精度,解决了MDF方法反复进行多学科分析、计算量较大的问题.该方法在可靠性分析过程中避免了优化迭代,从而提高了计算效率.以涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求.与双循环方法相比,优化效率明显提高,证明了该方法在工程应用中可行且有效.     

环境应力筛选中的振动试验方法

从振动试验技术的角度讨论了振动应力筛选的方法,分析了振动试验中夹具、安装方式、传感器、振动方向等各种因素和控制策略对环境应力筛选效果的影响,以及电子、机电、机械等不同种类产品的振动应力筛选方案,指出了在振动应力筛选中应注意的问题。     

飞机外形件三角网格模型光滑B样条曲面重建

综合考虑曲面重建时的拟合精度、曲面片拼接处的连续性和曲面的光顺性等因素,以三角网格模型的双三次B样条曲面重建为例,研究了飞机外形件三角网格模型的分片光滑B样条曲面重建方法。该方法首先采用最小二乘法逼近散乱数据,初步获得分片B样条曲面;然后将光顺准则加权到最小二乘函数中调节曲面光顺程度;最后运用罚函数法保证曲面片边界近似G1连续。将该方法应用于飞机外形件实测数据的曲面重建,误差分析结果验证了方法的有效性。