环形区域极点/协方差约束下的模型简化设计

提出离散随机系统模型简化的一种新方法,即环形区域极点／协方差约束下的模型简化方法。这种设计方法的基本思路是构造指定维数的降阶模型,使其匹配给定的环形区域极点和稳态协方差参数,在系统的动态特性和稳态特性方面逼近给定的满阶模型。文中导出了期望的简化模型的存在条件及解析表达式,并提供了一个数值算例。     

赋双权二部图中最大权最小权完美匹配

本文涉及的是在赋双权的二部图中求关于第一个权最大的限制下、第二个权最小的完美匹配的网络模型,给出了这一模型的有效算法,并用此算法解决了企业的优化组合分工中的挖潜问题。     

微型计算机控制的六维激光加工系统

介绍了一种六维(三维平动,三维转动)激光加工系统,该系统主要为金属表面热处理而设计,但亦可用于激光切割。还是一个设备投资少,功能多以及扩充性好的加工系统。     

苯乙炔与二苯丁二炔的共聚及共聚物的表征

本文以(Ph_3P)_2PdCl_2作催化剂,合成出聚二苯丁二炔和二苯丁二炔与苯乙炔共聚物。均聚物及共聚物产率都在90%以上,均聚物分子量为900,二苯丁二炔与苯乙炔最佳摩尔比为1/2(数均分子量为1205)。结构分析表明,均聚物及共聚物均具有反—反式结构。     

二次流对超声速环型空气引射器真空度的影响

采用计算流体力学时间相关法求解二维轴对称Navier Stokes方程,数值模拟求解了二维轴对称超声速环型空气引射器流场。在前期工作基础上,探讨了零二次流时盲腔压强平衡的机理和二次流对引射器真空度的影响。计算表明,二次流对引射器的流场结构影响显著,与零二次流相比,少量的二次流将使引射器真空度大大下降。     

二次流引射对保形非对称喷管性能的影响

发动机与飞机后体结构设计合理与否直接影响发动机的部件匹配和性能。利用三维雷诺平均N-S方程和k-ωSST湍流模型对飞翼布局无人机保形非对称喷管在典型飞行状态下开展了内外流流场特性的数值分析,获得了后体尾喷管推力性能和三维流动特征随二次流压力比的变化趋势。结果表明:发动机喷管落压比条件一定的前提下,通过合理优化二次流通道、增大二次流压力比,可以有效改善后体/喷管主流流场特性;当二次流与主流的流量比在0. 2%～1. 86%内时,后体尾喷管轴向推力系数的变化幅度大约为3%,在一定程度上能够减弱发动机主流的过膨胀程度,减小发动机推力损失,无人机后体尾喷管性能得到显著提高。     

二部图的(g,f)匹配

本文证明了二部图存在(g,f)匹配和f 因子的充要条件以及有关的几个结果,并且给出了求二部图的最大(g,f)匹配、最小(g,f)匹配和最小权最大f 匹配、最小权(g,f)匹配、最大权(g,f)匹配的算法。     

闭环激励下无人机非线性参数频域在线辨识

随着无人机在军民领域的大规模应用,对无人机复杂工况下的安全性和适应性提出更高要求。闭环辨识能够在考虑系统反馈作用下获取辨识参数,大幅提高辨识试验的稳定性和安全性。针对无人机闭环辨识试验中多变量非线性气动参数获取问题,首先基于某固定翼无人机动力学模型,推导了无人机的气动力、气动力矩等29个气动参数辨识模型;然后提出了一种闭环激励下无人机多变量非线性参数频域在线辨识方法,设计了基于递推傅里叶最小二乘的闭环辨识的流程架构;最后通过添加噪声后的仿真系统对辨识方法的有效性进行了验证,对辨识结果的有效性进行了分析,可为后续开展的闭环辨识飞行试验提供技术储备和理论支持。初步仿真结果证明,提出的闭环激励下无人机多变量非线性参数频域在线辨识方法可以高效获得辨识结果,辨识的29个气动参数中有16个气动参数辨识平均误差3.43%,同时提出的辨识方法较常规最小二乘法精准度平均提高25.5%。     

基于体系仿真大数据的效能评估方法

随着复杂系统仿真技术、计算能力和数据管理能力的发展,仿真数据逐步呈现大数据特点,评估指标之间也存在高维度、高冗余、高相关等突出问题。结合上述背景,分析了基于体系仿真的效能评估问题研究现状,介绍了深度学习技术的研究进展。指出采用合理的指标约简方法、使用高效的神经网络模型进行效能评估是下一步的研究重点。