二维结构损伤的主动Lamb波定位技术研究

将Lamb波主动监测技术应用于复合材料损伤检测中,对二维结构损伤进行定位研究。利用压电陶瓷片作为驱动器和传感器,对结构损伤前后的传感信号做信号差,采用3种常用的信号时间延迟估计方法,比较这3种方法计算差信号和健康信号的时间延迟的损伤定位效果,其中定位方法采用了椭圆技术。详细介绍了这3种时间延迟估计方法的原理以及损伤定位结果的分析。实验结果表明在信号的信噪比较小的情况下,采用小波变换法能更准确地识别出复合材料冲击损伤的位置。实验数据验证了该方法的有效性。     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

十字梁实验系统的Terminal滑模控制

在介绍 Terminal 滑模控制器的设计思想的基础上,设计了十字梁实验系统的 Terminal滑模控制器。微喷十字梁实验系统是一个高阶非线性系统,也是一个典型的多输人多输出系统。Terminal 滑模控制保证了输出跟踪误差在有限时间内收敛到零,使系统的动态性能优于普通滑模中的性能。仿真结果表明,使用 Terminal 滑模控制器控制十字梁实验系统是可行的。     

燃气发生器结构对燃烧性能的影响

为了确定最佳的燃气发生器结构,对不同结构的燃气发生器进行了对比试验,考察了喷嘴尺寸、燃烧室长度、燃烧室构型等因素对燃气发生器燃烧性能的影响.研究结果表明:在一定范围内增大喷嘴尺寸,燃烧性能基本不受影响,但却可以缩短燃气发生器的点火延迟时间,并且增大流量调节范围;增加燃烧室长度可以明显的提高燃烧效率;燃烧室的构型对燃烧性能有很大影响,收缩-扩张型着火段影响了燃烧过程,降低了燃烧效率,燃气发生器设计不宜采用这种构型.      

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

桥梁断面静风荷载的格子Boltzmann方法数值计算

通过引入反映湍流涡粘性的湍流松弛,得到了模拟高雷诺数湍流的BGK方程.在速度相空间、物理空间和时间上对BGK方程进行离散得到了三维十九速离散速度模型;结合分区计算技术,设计了格子Boltzmann并行算法;根据亚格子Smagorinsky模型,提出了直接从粒子分布函数计算湍流松弛时间的方法.用开发的并行计算程序对分体双箱截面和闭口箱梁截面的静风荷载进行了数值识别,得到的静力三分力系数和流场压力分布与风洞试验结果及CFD宏观方法计算结果吻合,并从表面压力分布入手分析了两种桥梁截面的绕流特点.     

新型自适应Terminal滑模控制及其应用

针对一类高阶MIMO非线性系统设计了基于快速模糊干扰观测器的自适应Terminal滑模控制方案.通过设计快速模糊干扰观测器,克服了传统模糊干扰观测器在误差较小时收敛速度慢的缺点.严格证明了跟踪误差及观测误差均在有限时间内收敛到零的小区域.最后在高超声速条件下,对空天飞行器再入过程的姿态控制进行仿真,结果表明了所设计干扰观测器的优越性和闭环控制方案的有效性.      

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。     

影响胶粘剂剪切强度因素的探讨

分析了在胶粘剂剪切强度检测过程中,胶接材料表面处理方法、胶层的厚度、测试时加的垫片厚度和试样的夹距距离、涂胶时的晾置时间等因素对检测结果影响。研究结果表明,上述因素不仅直接影响了胶粘剂粘接强度的大小,而且关系到胶粘剂剪切强度检测试验的测试结果。     

遥测数据时间序列滑动窗口动态分割技术

经由传感器采集的航天器遥测数据是产品验证、算法检验、数据挖掘等学科和方向重要的数据来源之一。由于原始测量数据采集密度高、信息量大,通常采用滑动窗口技术进行逐段处理和算法应用。但当滑动窗口的宽度固定时,数据的局部信息不能被充分提取出来;为此,提出遥测时序滑动窗口的动态分割流程。仿真结果表明:提出的时序分割和窗口宽度计算方法,可以根据数据自身的特点得到更加准确合理的非等长窗口集合;在保持曲线线段曲率的基础上,滑动窗口动态计算方法可以极大地提取拐点信息,合理地给出窗口宽度,对数据进行了简化与提纯,降低了建模难度,为下一步聚类分析、曲线匹配等工作提供了技术支持,提高了遥测数据的诊断与分析效率。