非结构网格上Euler方程有限体积解法的改进

对二维非结构三角形网格上Euler方程有限体积解法的格点格式进行了一些改进，重点在于提高数值解的精度，细致处理人工粘性项的尺度因子以及对该项建立适当的边界条件；发展一种新的基于最长边剖分的三角形网格自适应加密方法。采取多步Runge—Kutta格式推进、当地时间步长、隐式残值光顺等措施加速迭代收敛。文末给出的数值结果非常接近于参考文献中结构网格上的结果，验证了所发展数值方法的精确性。     

基于实值编码遗传算法的起重机伸缩臂结构优化

实值编码遗传算法(RCGA)的染色体空间和问题解空间是同一个空间，较好地解决了二进制编码遗传算法(BCGA)存在的求解精度和冗余代码等问题；给出了改进的交叉和变异操作算子；RCGA自然集成工程领域知识．弥补BCGA语义的不足．就实现而言．RCGA可有效继承常规数值算法的代码。因此，RCGA更适合有连续变量的复杂的工程数值优化问题。本文建立了多工况的基于惩罚的RCGA模型用于起重机伸缩臂的优化设计，该模型比常规方法更符合工程实际，优化结果令人满意，证明RCGA在工程设计中有实用意义。     

基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对一般非线性系统的故障检测，从工程应用的角度提出了一种基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法。该方法以自适应模糊系统构造未知非线性模型的输出观测器，在充分考虑外加噪声干扰和系统误差的情况下，通过对一般反向传播学习算法进行改进，提出采用鲁棒反向传播学习算法调整观测器参数以辩识系统输出，再结合阈值故障检测策略检测系统故障。为保证算法具有较快的收敛速度，本文给出了根据模糊规则确定算法初始参数的选择方法并证明了算法的收敛性。仿真结果表明，对一般非线性系统故障检测，该方法具有有效性和实时性，以及对噪声干扰和系统误差的鲁棒性。     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。     

柔性机械臂的模糊自适应控制研究

提出了一种用于柔性机器人操作臂控制的模糊自适应控制策略。由于柔性臂的结构特点，在进行其操作臂的控制研究时，必须考虑系统的振动特性才能达到末端的高精度控制。本将拉格朗日法和假设模态法相结合，建立了单自由度柔性臂系统的动力学方程，提出了一种模糊自适应控制策略。在柔性操作臂末端带有不同载荷的情况下，分两种类型进行了控制仿真实验：定位控制和轨迹跟踪控制。仿真结果与传统的PD控制仿真实验结果相比较，表明模糊自适应控制器在轨迹跟踪和系统的振动抑制方面反映出更好的稳定性和鲁棒性，适用于柔性机械臂系统的动力学控制。     

双重迭代置信传播空时编码调制及其在准静态MIMO衰落信道下的性能

提出一种结合低密度校验码和空时分组码的置信传播编码调制方案，并对其在准静态MIMO衰落信道下成对差错概率及最优星座选择进行了分析，并给出了相应的参考设计准则。为防止过多错误反馈造成译码失效，提出采用内、外双重迭代方式提高系统的鲁棒性。同时．由于该方案LDPC(Low—density parity—check)码校验矩阵作为迭代终止判决准则，使得迭代算法的平均复杂度降低。     

一种快速精确的捷联惯性导航系统静基座自主对准新方法研究

通过对捷联惯性导航系统(SINS)静基座初始对准物理特性的深入分析,针对传统静基座初始对准方法对方位角和陀螺漂移可观测度低的不足,提出了一种基于惯性测量单元(IMU)信息的SINS静基座自主对准方法,该方法不需要进行SINS力学编排,而是充分利用IMU输出的角速度和比力信息。文中给出了静基座粗对准算法,推导了静基座精对准的动力学模型,并对该模型进行了可观测性分析,最后采用改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器进行SINS静基座初始对准仿真计算。数字仿真结果表明：该方法具有对准精度高、对准时间短、自主性强、计算量小、易于工程实现等特点。     

基于HHGA-RBF神经网络的复合材料结构脱层损伤监测研究

针对应用于结构健康监测中的径向基函数神经网络(RBFNN)算法和训练中存在的一些问题,提出一种将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,用于优化径向基神经网络的结构和参数的新算法,遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率有效地加快了遗传收敛速度和避免早熟现象的出现。搭建了复合材料结构健康监测实验系统,并将实验模态分析结果归一化后送入训练好的ＲＢＦ神经网络进行预测,实现了对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度的辨识仿真。结果表明基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络(HHGAkRBF)收敛速度快,鲁棒性好,精度高。     

基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法

为了对航班实时延误情况做出准确的预测,在生物免疫检测的基础上,借鉴模糊隶属度的思想,提出了模糊免疫预测方法.给出了自体/非自体、抗体/抗原的定义以及抗体对延误航班集合的隶属度函数.在预测过程中,实时监测外界环境变化,自适应调整λ-截集,选取符合当前置信度的检测器,克服了基于确定性模型的局限性.对国内某大型机场做仿真实验表明,该方法比简单使用生物免疫方法更具适应性,能较准确地预测全天各个时段航班的延误数量.     

主动磁悬浮轴承系统实时不平衡力补偿控制

针对主动磁悬浮轴承(AMB)系统中与转速同频的周期性不平衡激励对系统稳定性以及其他性能的影响,提出一种基于变步长最小均方算法作为前馈补偿控制器的新的实时前馈自动平衡策略.此控制器能够提供适当的正弦信号用来补偿转子反馈位移信号中的与转速同频的不平衡响应,从而降低控制电流的波动以及减弱AMB系统的主动控制作用.通过分析标准LMS算法原理以及其在AMB系统实时滤波补偿应用中的不足,得到新的与转速成比例的LMS算法步长因子.实验结果表明,该算法能够在一个宽频带内实现实时不平衡力补偿控制,有效降低不平衡激励对系统基础的影响,为转子速度的进一步提高提供便利.