一种弱场区无线传输系统

在铁路无线列调通信中存在弱场区和盲区,通信质量难以控制。设计了完整的方案,提高了原无线列调中存在的弱场区的场强,并增大场强覆盖率,使通话距离得到扩展,改善了话音质量。     

空间飞行器姿态的有限时间跟踪控制方法

 针对带不确定项的空间飞行器系统姿态跟踪控制问题,给出一种基于有限时间控制技术的滑模控制方法。使得姿态跟踪误差系统不仅可在有限时间内从任意状态到达滑动面,而且也可在有限时间内沿滑动面收敛到零,并给出了严格的数学证明。为了避免控制律中的颤动问题,一种新的饱和函数被用来代替控制律中符号函数。数值仿真实验说明了该方法的有效性。     

基于有限时间理论的临近空间拦截器末制导律PWPF调节器研究

针对拦截临近空间高速机动目标,基于有限时间理论,设计了有限时间收敛末制导律和脉冲宽度脉冲频率（PWPF）调节器。首先,介绍了加入PWPF调节器的末制导数学模型及工作原理;其次,设计了有限时间收敛制导律,应用有限时间理论证明了收敛条件和性质,并推广到推力受限条件下;最后,考虑视线（LOS）角速率快速收敛和发动机最小工作时间要求,设计了PWPF调节器参数。仿真结果表明,视线角速率在制导结束前的有限时间收敛至零,对目标机动具有鲁棒性,具有较高的制导精度,避免了发动机频繁开启,节省了燃料。     

幂指函数在非线性规划中的应用

给出一种自适应近似函数－幂指函数f^-(x)在非线性规划中的收敛算法。它采用minx∈Enf^-(x)的最优解序列｛x^-｝去逼近原问题minx∈Enf^-(x)的最优解x^*.与传统优化算法相比：该算法最优解｛x^-｝可以通过f^-x(x)=0直接解析得出；该算法不要求序列｛f(x)^k｝具有单调减特性，却能够保证算法的收敛性，该算法的计算量对变量的维数不敏感，从而具有广泛的应用前景，从方法论上，它是采用“特殊非线性”来研究“一般非线性”的一种新方法。     

A FINITE ELEMENT SOLVER FOR NAVIER-STOKES EQUATIONS VIA VORTICITY AND VELOCITY

INTRODUCTIONThe stationary incompressible Navier- Stokesequations in the primitive variables( velocity uand pressure p)- vΔu + u . u + p =f . u =0u =g　inΩinΩonΓ( 1 )whereΩ is a set of R2 ,Γ its boundary,v thekinematic viscosity of the fluid,f a field of givenbody forces,and g a given field defined onΓ sa-tisfying the global conservation property∫Γg . n =0 ( 2 )n denotes the unit outer normal vector toΓ.The vorticity- velocity system of Eq.( 1 ) ,byintroducing the vorticityω…     

电热破膜激波管及其PLIF测量系统的研制

探讨了用Nd:YAG脉冲激光器作为泵浦光源对激波管内瞬态非定常流场进行平面激光诱导荧光(Planar laser induced fluorescence,PLIF)测量的时序同步问题.由于该激光器需要预热以获得稳定的倍频输出,作者研制了低压大电流的电热破膜装置,实现对激波产生时机的控制.在大尺寸矩形截面的激波管上搭建了PLIF测量平台,并在此平台上进行了丙酮示踪流场显示和氢氧基分布测量.     

一种大变形多空间域连续体结构拓扑优化方法

针对大变形非线性结构拓扑优化问题,提出了基于混合细胞自动机(HCA, Hybrid Cellular Automata)多空间域连续体结构拓扑优化方法;采用密度法,建立了单元相对密度表示的材料弹-塑性模型;以单元相对密度和应变能作为细胞自动机(CA,Cellular Automata)的状态信息,利用CA局部控制规则,修改相对密度,迭代实现各设计空间域应变能均匀分布;设计了多空间域拓扑优化HCA算法,采取多个对象同时耦合优化迭代,各自收敛策略,解决了多空间域优化迭代算法收敛稳定性问题;最后,以汽车保险杆结构横梁和支撑等两个设计空间为例,施加大变形动态载荷作用,对提出的多空间结构优化算法进行了验证,优化后结构有效地降低了碰撞作用力峰值达54％,提高了结构安全性.     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略

本文提出了一种基于Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络聚类分析的进化策略,模糊自适应Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络各类族的权重矢量纪录被进化搜索过的区域,并相应妄下该区域内最优个体和它的适应度,因此通过Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络对进化个体的聚类分析,进化策略具有搜索记忆性,可以充分保证下一代遗传群体中个体遗传基因的丰富性,从而避免早熟现象的发生,这种进化策略还可以避免在被搜索过的区域内的无用搜索,进而加快进化策略的收敛速度     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。