样条有限点法分析板的非线性动力响应问题

本文提出了用样条有限点法分析板的几何非线性动力响应问题。采用了三次B样条函数与梁的振型函数的乘积作为试函数,由虚位移原理的动力方程出发,建立起以样条函数结点参数表示的基本方程,推导了非线性刚度矩阵的精确显式,并用wilson-θ法求解动力增量方程,求得挠度响应曲线。本文给出了算例,并与文献结果进行比较。本文提出的方法具有计算量小、精度高等优点。是十分有效的方法。     

基于衰减记忆的地形辅助导航算法

地形辅助导航是解决惯性导航系统定位误差随时间不断增大的缺点的重要方法之一。提出了基于衰减记忆的地形辅助导航算法,算法使用了一个新的相关算子,根据量测值存在的历史时间长短,对量测值赋以不同的权值,用一个递归表达式递归地计算相关值。该算法在提高定位精度的同时减少了计算量和存储空间,从而提高计算速度,并连续输出定位结果。仿真结果表明该算法的正确匹配率、均方根误差和圆概率误差均优于TERCOM算法。     

二维随机裂纹介质模型

利用随机过程的谱展开理论及Hudson的裂纹介质模型构造一种裂纹数密度具有空间统计分布的随机介质模型的理论。利用Hudson理论的裂纹的微观参数(裂纹数密度)与裂纹介质的宏观性质(弹性常数)相联系的特点,模拟了二维指数型椭圆型随机介质。结果表明模型将裂纹的微观参数与裂纹介质的宏观性质直接联系起来,并且裂纹数密度对随机裂纹介质的各个弹性常数有不同程度的影响。     

传承伟大建党精神的红色记忆维度

以红色记忆传承伟大建党精神,是应对虚无主义解构中国共产党建党历史记忆、文化基础和主流价值的现实需要。理论逻辑上通过建构红色记忆介质系统唤醒红色记忆、构筑红色记忆互动结构凝聚红色情感、运用红色记忆意义再生产机制构筑价值体系。根据知—情—意—行的机制展开具体的实践,即通过塑造红色记忆符号强化伟大建党精神的历史认知,推进红色记忆复现凝聚伟大建党精神情感认同,赓续红色记忆促进伟大建党精神向实践层面转化,进而推动传承伟大建党精神。     

基于访问偏好的卫星遥测时序数据存储方法

随着航天事业的发展,尤其伴随巨星星座的构建,在轨卫星数量越来越多,如何管理使用海量的遥测数据成为航天测控系统亟需解决的问题。针对测控系统当前时序数据全参数存储策略带来的时序数据量较大的问题,引入业务访问遥测数据记录中的遥测参数标识、数据使用时间和访问记录时间等参数,构建参数存储强度函数,提出基于深度线性规划霍克斯模型的时序存储算法,对时序数据存储策略进行改进,同时设计实验对比全参数时序数据存储策略和基于深度时序算法的存储策略,验证该方法在保证时序数据访问命中率基础上,存储量相较全参数存储策略降低至2%,达到与基于深度时序算法的存储策略相近的水平,同时解决基于深度时序算法的存储策略收敛性不足的问题,该方法有效解决了单服务器时序数据存储量大的问题。     

涡轮盘疲劳寿命可靠性设计仿真及优化策略

涡轮盘是航空发动机主要部件之一,一旦发生破坏性故障将导致严重的后果。在充分考虑影响涡轮盘高低周复合疲劳寿命因素不确定性基础上,以MATLAB为平台,设计了涡轮盘高低周复合疲劳寿命可靠性优化设计的联合仿真平台。利用寿命函数和寿命可靠性分析极限状态函数中的共性需求,提出了在优化迭代的过程中自适应构建寿命函数Kriging模型和寿命可靠性极限状态面Kriging模型时共用训练样本点的策略。同时,提出了一种构建寿命函数Kriging模型的学习函数。使用所搭建的疲劳寿命可靠性优化设计平台,完成了某型涡轮盘盘心、榫槽以及涡轮盘系统高低周复合疲劳寿命的可靠性优化设计。结果表明,最优设计方案的局部最大应力显著降低,均值寿命大幅提高,并满足可靠性约束。     

基于神经网络的跨介质飞行器水面弹跳运动参数快速预测方法

为进一步提高跨介质飞行器水面弹跳运动参数的计算效率,提出基于线性多元回归、反向传播神经网络及径向基函数神经网络的水面弹跳运动特性近似模型,对弹跳后运动参数进行快速预测。首先,建立跨介质飞行器水面弹跳数值仿真分析模型,对模型进行校验。其次,基于上述三种预测算法,以飞行器水面弹跳初始俯仰角、弹道倾角和速度作为输入值,预测其在水面弹跳运动中的末速度。结果表明：径向基函数神经网络算法对跨介质飞行器水面弹跳中的末速度预测的性能表现最优,与数值仿真速度值对比,回归系数为0.988,模型精度与速度预测结果可信性较高;速度预测值与数值计算的平均残差保持在8.39%以内,残差范围保持在±15 m/s以内,对跨介质飞行器水面弹跳运动研究具有参考价值。     

计算机控制小工具抛光技术中磨盘材料对去除函数的影响

研究了计算机控制小工具抛光(CCOP)加工中三种常用的磨盘材料对去除函数特性的影响,进一步完善材料去除模型,用以指导光学零件的加工。利用自行研制的AOCMT光学加工机床及接触式测量系统进行实验和分析。从去除函数形状、去除效率及稳定性、表面形貌三个方面进行了研究。实验结果表明:聚氨酯材料适用于粗抛光阶段;阻尼布材料适用于精抛光阶段;沥青材料适用于最后的修形加工和表面处理。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。