大瑞利数下二维Benard对流演化过程的DSMC仿真研究

利用DSMC（Direct Simulation Monte Carlo）方法研究了大Rayleigh（瑞利）数条件下稀薄气体的二维Benard对流的特性。考察了流动的非定常演化过程及若干流动特征量随时间的变化特征，得到了与实验较为一致的结论。计算结果表明，当流动控制参数不断增大时，二维Berard对流从热传导状态过渡到热对流状态表现出明显的非定常演化特征。最后当瑞利数增大到一定程度后，注动显示出混沌的特性。     

刀具声发射信号混沌特征提取及趋势分析

旨在建立一种基于多混沌特征演化分析的刀具磨损状态监测方法,通过计算刀具声发射信号的混沌特性参数分析其磨损趋势。建立首先基于混沌理论分析和描述刀具不同磨损阶段声发射信号的混沌特性,包括：定性描述,即重构相空间的奇异吸引子轨迹和庞加莱截面;定量描述,计算不同时间段声发射信号的关联维数、最大Lyapunov指数等。其次,采用最小二乘回归方法对所计算的混沌参数进行趋势分析。结果表明,声发射信号具有混沌特性,而且关联维数和最大Lyapunov指数演化趋势与刀具的磨损状态具有一定的关联,从而为刀具磨损状态的在线监测和预测提供了新思路。     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

永磁同步直线电机建模及混沌搜索优化设计

建立了永磁同步直线电机的电磁场有限元物理模型,以此对气隙磁密波形畸变率进行了深入的分析。通过电机参数样本空间设计,利用正交试验设计方法进行非线性回归建模分析,给出了气隙磁密波形正弦度可行的电磁方案。基于混沌搜索理论和适应函数对永磁同步直线电机结构参数进行优化。仿真结果表明,在此结构参数基础上,电机磁极偏移后其三相反电势依然有较好的对称性,为永磁同步直线电机及其他的电磁工程设计提供了一种新的思路。     

一类非线性系统的混沌控制

 描述航天器、陀螺和气浮台等刚体姿态运动的欧拉动力学方程,是一个具有广泛代表意义的三阶非线性方程。当该方程中的参数取不同值时,可得到著名的Lorenz系统、Rssler系统、Newton-Leipnik系统、Chen系统及Lü系统。在不同的外力矩作用下,该动力学系统会呈现出相当复杂的动力学行为。从该系统中,发现了一大类新的混沌吸引子。本文分析了这一类混沌吸引子具有的共同特征,并采用基于输出反馈的PI型控制器将一种新的混沌运动稳定于指定平衡点。仿真结果表明,该控制器能够有效地抑制混沌,能将系统稳定于任意指定的不稳定平衡点。     

基于滑模自适应控制的不确定混沌系统修正函数投影同步

研究了一类不确定混沌系统的修正函数投影同步。首先,设计了一类滑模曲面;基于该曲面设计了同步控制器,并采用自适应技术设计了自适应律对不确定参数进行逼近。在一定条件下,该同步控制方案可以实现2个不确定异结构混沌系统的修正函数投影同步。然后,为保证合适的控制量,对控制增益进行了优化。从同步效果来看,所设计的控制器对混沌系统的不确定项的影响具有较强的鲁棒性。最后,数值仿真验证了该控制器的有效性和可行性。     

4-涡卷(Four-scrolls)混沌系统的复合结构

对一新发现的具有4-涡卷的混沌系统的复合结构特性作了报道。该系统吸引子可通过将两个对称的新吸引子相合并而得到。产生新吸引子的系统非常简单．只需在原混沌系统中增加-常数项即可。同时，本揭示了新发现的4-涡卷混沌吸引子的形成过程．并给出了控制参数与系统特性之间的关系。     

Modeling Multifractality of the Solar Wind

The question of multifractality is of great importance because it allows us to investigate interplanetary hydromagnetic turbulence. The multifractal spectrum has been investigated with Voyager (magnetic field) data in the outer heliosphere and with Helios (plasma) data in the inner heliosphere. We use the Grassberger and Procaccia method that allows calculation of the generalized dimensions of the solar wind attractor in the phase space directly from the cleaned experimental signal. We analyze time series of plasma parameters of the low-speed streams of the solar wind measured in situ by Helios in the inner heliosphere. The resulting spectrum of dimensions shows a multifractal structure of the solar wind attractor. In order to quantify that multifractality, we use a simple analytical model of the dynamical system. Namely, we consider the generalized self-similar baker’s map with two parameters describing uniform compression and natural invariant measure on the attractor of the system. The action of this map exhibits stretching and folding properties leading to sensitive dependence on initial conditions. The obtained solar wind singularity spectrum is consistent with that for the multifractal measure on the weighted baker’s map.     

基于代理模型的航天器振动夹具优化方法

航天器振动夹具的一般设计原则是在避免安装干涉的前提下,尽量提高其刚度,同时减小自身重量对试验条件制定的影响。文章从提高振动试验夹具设计的效率出发,在优化过程中引入Kriging代理模型来代替原有的动力学输入输出关系,最大程度地减少优化迭代过程中有限元模型重构与求解次数。为进一步提高代理模型更新的效率,提出了一种混沌邻域搜索的多点加点准则,在发掘当前最优点的同时,有选择性地加入了更多的预测点,用以快速改善代理模型的局部代理精度。数值仿真针对典型航天器力学环境试验夹具的几何参量进行优化,优化结果验证了该方法的有效性与高效性。