机构运动弹性动力学普遍方程的研究

本文首次采用等参有限单元,建立了一个为一般机构广泛适用的运动弹性动力学普遍方程。在不附加任何“运动学”假设的情况下,作为自然的结果,方程的质量阵是正定、协调的常数阵;方程中不存在两类时变的非对称系数项,即所谓的“陀螺阻尼”项和“离心动刚度”项。因此,该方程无论在形式上还是在生成及求解方面,都要较其它同类型方程简单。此外,基于一维等参梁单元,本文还具体导出了具有杆状构件的平面连杆机构的弹性动力学模型,并给出了一个铰链四杆机构的算例。     

光学仪器故障诊断系统的数学模型

在本文提出的一种光学仪器故障诊断系统数学模型中,将一个故障及其原因,分别用m、n维矢量表示。借助光学调整理论,导出相应的判断方程,在对原因进行适当筛选后,应用拉格朗日乘子法,求出它们的解。这个模型可以用于一类新型智能化的检测设备中,也可以用于编制通用的故障分析程序。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

利用声强工作的水雷声引信

提出了一种新型的水雷声引信。该引信使用的是水下声强矢量而不是以前通常使用的声压,并且采用双水听器信号的互谱方法测量水下声强矢量。这使得引信能够利用更多的舰船目标信息,其结果是该引信在目标的定位和识别方面具有显著的优势。     

Hill 方程在远距离拦截中的应用

提出了一种通过坐标系移动,化原系中的大相对距离为新系中的小相对距离,以减小Ｈｉｌｌ方程在大相对距离时的模型误差的方法,即当拦截器的相对距离达到某一精度许可的值ρ＿１时（定义ρ＿１为精度控制参数,例如可取ρ＿１＝５００ｋｍ）,以拦截器位置为原点,建立一假想的动参考系,将拦截器在原动系中的相对运动参数转换为新系中的相对运动参数（显然在新系中的初始相对距离）,从而化大相对距离为小相对距离问题,提高Ｈｉｌｌ方程的描述精度。本文给出了方法的理论分析及两个计算机仿真实例,该法确可有效地减小Ｈｉｌｌ方程在大相对距离时的模型误差,结果是令人满意的。     

平面交叉杆系变形协调普适方程及其通解

本文运用拓扑学、微分学、几何学的数学方法,捕捉到平面三交叉杆系的变形特点——拓扑特征.在小变形条件下,通过变换得到变形协调普适方程.从而推导出解此类拉压超静定问题的一种快速有效方法.该方法可直接应用于教学与工程计算.     

强流相对论电子束(REB) 电子能量径向分布的测量方法

本文介绍一种REB电子能量径向分布的测量方法。利用REB电子轰击阳极靶产生的“厚靶”韧致辐射的零角度测量,确定束电子能量的径向分布,从而判断REB的居中性和能量的均匀性。     

旋成体射弹倾斜入水运动仿真

为了研究运动参数和弹头外形对弹体斜入水过程的影响规律,采用气液两相流体积分数和水汽空化模型,通过嵌套网格实现刚体三自由度运动学和动力学耦合,模拟了弹体以80～100 m/s速度倾斜入水开空泡阶段的运动过程。经文献实验验证,入水弹体速度与位移的误差为0～6%和-8%～0,转动角度误差为-6%～0。通过对入水速度和入水角度的多工况模拟研究,发现入水速度增大,弹体轴向冲击载荷增大,最大载荷与速度的平方呈线性关系,弹体速度非线性衰减率大;入水角增大,弹体转动角速率减小,运动稳定性强,速度衰减率不受入水角影响。与圆锥头部弹体相比,采用头部阶梯状修型后的弹体的平均速度衰减率、转动角速率和最大轴向冲击载荷分别降低到66.7%、40%和77.2%,显著提高了运动稳定性。     

纤维缠绕复合材料夹芯圆柱体高应变率压缩吸能机理

为研究纤维缠绕复合材料夹芯圆柱体吸能元件在高应变率冲击压缩载荷作用下的变形损伤模式和能量吸收机理,采用ABAQUS商用有限元软件和分离式Hopkinson压杆装置开展数值模拟分析和试验验证研究。对比分析宏观力学响应规律和微观损伤破坏机理,可知吸能结构元件在高应变率压缩载荷下的力学响应具有典型的弹塑性特征,内部芯材主要产生压缩塑性损伤,而表层复合材料沿环向产生拉伸断裂破坏。研究表明,该吸能元件冲击压缩吸能特性优异,可满足水下结构平台的冲击防护和浮力储备要求。     

Energy‐efficient scheduling for sustainable manufacturing systems with renewable energy resources

Environmentally friendly energy resources open a new opportunity to tackle the problem of energy security and climate change arising from wide use of fossil fuels. This paper focuses on optimizing the allocation of the energy generated by the renewable energy system to minimize the total electricity cost for sustainable manufacturing systems under time‐of‐use tariff by clipping the peak demand. A rolling horizon approach is adopted to handle the uncertainty caused by the weather change. A nonlinear mathematical programming model is established for each decision epoch based on the predicted energy generation and the probability distribution of power demand in the manufacturing plant. The objective function of the model is shown to be convex, Lipchitz‐continuous, and subdifferentiable. A generalized benders decomposition method based on the primal‐dual subgradient descent algorithm is proposed to solve the model. A series of numerical experiments is conducted to show the effectiveness of the solution approach and the significant benefits of using the renewable energy resources.