人工释能法求解线性代数方程组

本文建立求解线性代数方程组的人工释能法迭代格式,并给出该迭代格式收敛的充分必要条件和最佳释能时机,同时给出实现人工释能法的数值计算方法及其数值稳定性条件。     

基于快速非奇异终端滑模的姿态控制技术

针对存在执行器故障与外部干扰的刚体飞行器姿态控制系统,提出一种基于快速非奇异终端滑模(NSFTSM)的姿态容错控制方法.控制方法不仅保证姿态机动过程的快速性,而且避免了传统的终端滑模面所带来的奇异性问题.采用二阶鲁棒精确微分器估计执行器故障与外部干扰,采用快速非奇异终端滑模技术设计姿态容错控制律,根据Lyapunov稳定性理论证明了方法的稳定性.稳定性分析表明,通过引入新型快速非奇异终端滑模,控制器使得闭环系统能够快速收敛到滑模面的微小邻域内,进而收敛到系统平衡点的微小邻域内,并且系统对外部干扰具有较强的鲁棒性.数值仿真结果验证了方法在姿态跟踪控制中的有效性.     

基于层次评估理论的弹道导弹末段突防制导律研究

针对弹道导弹末段突防问题,应用层次性能评估体系,对弹道导弹末段典型突防制导律进行对比分析.并通过对弹道导弹制导精度、弹道导弹最大过载、弹道飞行时间和反导导弹脱靶量以及它们的均值、均方差的重要性和需求性分析,合理设置评估体系的指标及其权值,应用随机仿真分析方法,对比仿真经典比例导引、修正比例导引和变结构比例导引三种突防制导律的性能.仿真结果证明,层次评估理论可以用于弹道导弹末段突防制导律的评估及优选.     

双星预警系统弹道参数估计及一些问题分析

主要讨论由2颗地球同步轨道卫星组成的卫星预警系统(简称双星预警系统)中弹道导弹参数的估计问题。阐述了主动段运动的建模问题和弹道数据处理方法,考虑到微分求速的重要性,采用了带光滑约束的样条拟合方法。结合预警系统对弹道导弹预警的具体情况,分别讨论了预警系统下的发射原点估计、射向估计、关机时刻估计、关机点弹道参数估计、落点估计等问题。还讨论了系统中存在的两个问题的分析与解决。模型及分析方法均经过理论和仿真的验证,可应用于双星预警系统下的实际预警的研究。     

一种适用于三维混合网格的GMRES加速收敛新方法

为提高流场计算收敛效率,发展了一套适用于三维混合网格Naiver-Stokes方程求解的并行广义最小残差（GMRES）隐式时间推进方法。该方法由科学计算可移植扩展工具包（PETSc）中的Krylov子空间求解器实现,线性方程系统中的系数矩阵直接以显式给出以提高算法的稳定性。为进一步提高GMRES方法的收敛速度,对非结构网格的序号进行了重排序,使得系数矩阵的非零元素尽量向主对角线靠近。利用所发展的GMRES方法,完成了对ONERA-M6机翼、AIAA阻力预测会议通用研究模型（CRM）等算例的计算,计算结果与试验结果吻合良好。通过与其他隐式推进方法进行比较,对算法的收敛特性进行了研究。结果表明,所发展的GMRES方法计算更加稳定,残差下降速度相对LU-SGS（Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel）方法更快,尤其是气动力系数向着收敛解逼近的速度更加明显,提高了计算效率。     

Estimation of ballistic coefficients of low altitude debris objects from historical two line elements

This paper presents a new method for estimating ballistic coefficients (BCs) of low perigee debris objects from their historical two line elements (TLEs). The method uses the drag perturbation equation of the semi-major axis of the orbit. For an object with perigee altitude below 700 km, the variation in the mean semi-major axis derived from the TLE is mainly caused by the atmospheric drag effect, and therefore is used as the source in the estimation of the ballistic coefficient. The method is tested using the GRACE satellites, and a number of debris objects with external ballistic coefficient values, and agreements of about 10% are achieved.     

对称奇异线性方程组极小范数解的迭代法

给出了求对称奇异线性方程组Ａｘ＝ｂ极小范数解的迭代算法，其迭代公式为此处／为秩是，ｒ（ｒ＜ｎ）的ｎ阶实对称矩阵，Ｅ为ｎ阶单位阵，ｂ为ｎ维列向量，ｍ为正整数，ε为正实数。证明了这类选代算法的收敛性，讨论了它的事先误差估计式和事后误差估计式。作为应用，给出了求超定线性方程组极小最小二乘解的迭代算法、特征向量导数计算的迭代算法和对于病态正定线性方程组。本文的选代算法可改善病态条件，算例表明也是有效的。     

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     

定数截尾试验下双参数指数寿命分布尺度参数的EB估计

本文讨论了在无替换定效截尾试验方案下,当产品寿命为双参数指数分布时,尺度参数(失效率)久的经验Bayes(简记EB)估计问题及其收敛速度。设在给定λ,μ下,产品寿命T服从双参数指数分布,其概率密度为 受试产品有n个,试验中前r个产品依次出现的失效时间为t_(1)≤t_(2)≤……≤t_(r)。令 则(x,y)为(μ,λ)的充分统计量。记(x,y)的联合边缘密度为f(x,y),若取二次损失函数,则λ的Bayes点估计为 利用密度函数及其偏导数的核估计,构造出λ的EB估计为 φ_(1n)(x,y)与φ_(1m)(x,y)的Bayes风险分别为 在一定的正则性条件下,我们证明了 这表明,λ的EB估计的收敛速度q可任意接近于1/2。