黏弹性基底上阻尼碳纳米管的动力学特性

采用欧拉梁模型建立了有阻尼碳纳米管在黏弹性基底上的动力学问题分析模型。通过引入非局部理论、广义Maxwell黏弹性模型、速度相依的外阻尼模型及黏弹性基底模型推导出碳纳米管动力学分析的欧拉梁振动控制方程。在Kelvin-Voigt黏弹性模型基础上,分别给出无基底和全基底支撑时碳纳米管固有频率的一般解析表达式,并分析讨论全基底时的多种典型情况。然后利用传递函数方法求解出一般边界条件下振动控制方程的封闭解。以某单壁碳纳米管为例,得到不同边界条件下该单壁碳纳米管的前四阶固有频率,并分析了碳纳米管非局部参数、黏弹性参数、基底刚度及长度等影响因素对固有频率和阻尼因子的影响情况。结果表明,文中所建的动力学分析模型及计算方法对解决碳纳米管在黏弹性基底上的动力学问题准确有效。     

Huber加权的频率稳定度非相关差分抗差估计方法

计算原子钟频率稳定度时,钟差观测异常会导致Allan方差出现较大的估计偏差。建立Allan方差的差分估计模型,根据钟差的差分序列统计特性分析了相关差分估计的噪声识别与白化等计算复杂度问题;针对上述难点提出一种基于Huber权函数的非相关差分抗差估计方法,建立一种非相关差分序列的构造方法,有效避免了复杂的噪声识别及白化计算;给出Allan方差的非相关差分抗差估计的推导,并对抗差过程引入的误差累积给出了一种抵消方法;给出完整的抗差估计方案,并利用实测数据进行了实验验证。实验结果表明本方法对相位单点跳变、相位阶跃跳变具有显著的抗差能力,抗差估计可使异常引入的相对偏差由近200%降至10%以内。     

采用 Bayes 数据融合方法进行目标和诱饵的识别

本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Ｂａｙｅｓ数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。     

样条函数康特诺维奇杂交元法在复合材料板弯曲中的应用

本文通过修正余能原理,用三次B 样条函数对应力和位移场进行插值,提出一种新的杂交元,应用离散的康特诺维奇法解决了金属和复合材料的弯曲问题。该法具有收敛快、计算精度高、处理边界条件方便的特点,能得到与位移同一精度的应力解,而且不存在多余零能模式和闭锁问题,是一种解决板弯曲问题的行之有效的计算方法。     

线性规划优化分析的元模型方法及其比较

线性规划优化分析在经济管理等领域有着广泛的应用。当线性规划约束条件的右端向量在一定范围内变化时,目标函数的最优值是右端向量的一个复杂的分片线性函数,但通常难以给出分析表达式。应用多项式回归、径向基函数、Kriging法及多项式回归 Kriging法这四种元模型方法,能快速预测最优值函数。通过仿真实验,对这四种形式的元模型作较全面的比较分析。数值实验的结果表明,用次数较少的实验设计,后三种方法都具有较高的拟合精度;特别地,多项式回归 Kriging法不仅拟合精度高,而且还能用一个二阶多项式给出最优值函数的一个简明的近似描述。结果表明,元模型方法是研究线性规划优化分析问题的有效途径。     

简支扁壳弯曲问题的一般解

本文建立了四边简支的矩形扁壳弹性弯曲问题的一般解析解。以面内四边位移为零的简支矩形扁壳为例求解了匀布荷载作用下的对称变形解。     

小波理论在大型空间智能结构振动控制中的应用

采用最优控制理论设计智能结构主动振动控制器,针对大型空间智能结构的低频和密频的特性,基于小波尺度函数变换,设计了智能结构的传感器、致动器;最后通过针对某大型空间智能桁架结构的仿真,表明该控制方法是行之有效的。     

线性扩张状态观测器的改进及观测精度分析

为提高线性扩张状态观测器的观测精度,加快其收敛速度,从偏差控制的基本原理出发,提出了一种应用于自抗扰控制系统的改进型线性扩张状态观测器。该改进型线性扩张状态观测器将各状态变量与其观测值之间的偏差作为各状态变量的调节依据。给出了改进后的二阶和三阶线性扩张状态观测器的观测误差系统的稳定性证明,并进行观测精度分析。仿真结果表明,该改进型的二阶和三阶线性扩张状态观测器比传统的同阶次扩张状态观测器的收敛速度更快、观测精度更高。     

复合固体推进剂颗粒填充模型及其统计特性分析

复合固体推进剂属于高填充比颗粒类复合材料,氧化剂和金属颗粒在基体中的随机分布使其在细观尺度具有非均质的特点.从细观尺度研究固体推进剂燃烧及力学性能时,必须考虑颗粒级配、空间分布和种类等因素的影响.采用分子动力学方法,以硝酸酯增塑聚醚高能复合固体推进剂为研究对象,将固体颗粒模型化为球形,生成其在基体内随机分布的颗粒填充模...     

基于Q-MMSPF的海杂波多重分形互相关分析和目标检测

提出一种研究长程互相关和多重分形的新方法——Q阶混合矩结构分割函数法(Q-MMSPF),并利用Q-MMSPF分析了海杂波时间序列的多重分形互相关特征。通过对实测海杂波数据的计算分析发现,海杂波互相关多重分形特征较弱,目标信号之间的互相关多重分形特征明显,而目标信号与海杂波之间的互相关多重分形程度介于二者之间。据此,本文采用一种新的特征值进行海杂波背景下的目标检测。通过对不同条件下的实测海杂波数据验证,表明使用本文提出的特征值测量方法可以十分有效地检测出海杂波背景下的小弱目标。