改进响应面法及其近似性能研究

如何提高近似函数的近似性能是多学科设计优化问题的一个重要研究方向,采用多项式响应面法和径向基甬数结合的方法有效提高了函数近似性能.多项式响应面法(Response surface Method,RSM)在对采样点构建插值曲面时,对结果中的残差并未进行处理,从而导致了部分信息的丢失.径向基甬数(Radial Basis Function,RBF)插值有效地利用了样本点的信息,但却无法提供待拟合曲面的梯度信息.改进响应面法(Improvecl Response surface Method,IRSM)通过对RSM方法的残差进行RBF插值处理,可以在增加有限计算量的条件下提高近似精度.并可提供待拟合曲面的近似梯度信息.测试结果表明,IRSM方法的近似精度随着样本点的增多而显著提高.在样本点较少的时候,IRSM方法的近似性能明显高于RSM方法的近似性能,但可能低于RBF方法的近似性能;而当样本点较多时,IRSM方法的近似性能显著高于RSM方法和RBF方法.     

高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计

为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法。通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度。在反演控制设计结构下,引入径向基函数（RBF）神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性。引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量。通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性。      

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。     

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

全数字式操纵负荷系统设计及实现

操纵负荷系统是人在回路仿真系统中的负载模拟装置,它要完成对飞行员十分敏感的驾驶杆力和脚蹬力的仿真,其部件模型的设计满足了操纵负荷系统的通用性。此操纵负荷系统在某型机工程模拟器上的应用测试结果表明,该设计符合直升机飞行模拟器鉴定标准的C级要求。     

飞行模拟器数字式操纵负荷系统的仿真及实现

飞行模拟器是典型的人在回路实时仿真系统,是虚拟现实技术的应用实例.操纵负荷系统是飞行模拟器的重要组成部分,它是向飞行员提供操纵力的人感系统,同时还要完成操纵面偏角的实时计算.本文着重介绍操纵杆力、舵偏角的建模方法,以及数字式操纵负荷系统的仿真方案.     

低负荷弯叶栅流谱结构与气动性能的实验研究

在一套典型的低负荷矩形涡轮静叶栅中开展弯叶片影响叶栅内部流谱结构与气动性能的实验研究.利用微型5孔探针分别对6套叶栅的进出口流场进行详细测量,并在叶栅表面和端壁进行油流显示实验.从定性和定量的角度考察了叶片弯曲对壁面流谱拓扑结构、出口涡量、出气角及二次流损失分布的影响,总结了弯叶片影响边界层迁移与二次流损失发展的规律.     

管制扇区的最优划分方法研究

在研究管制员工作负荷的统计方法和描述空域拓扑结构的数学模型的基础上，利用基于自然法则的模拟退火随机优化算法对扇区最优化问题进行求解。并通过对厦门管制区的扇区最优划分实例分析，验证了扇区优化数学理论正确性和使用该算法达到的预期效果。