多体结构连接部件的有限单元模型

针对多体结构中连接部位带来的运动不连续问题 ,提出了将连接部件不作节点处理而作单元看待的设想。从力学基本原理出发推导了单元的刚度矩阵与阻尼矩阵 ,并由拉格朗日方程推导了这种单元的平衡方程     

水下目标跟踪技术

基于水下精确制导的要求,指出了水下目标跟踪技术的重要性和必要性,并分别就水下目标跟踪问题的分类、跟踪坐标系的选择、动载体下探测器的目标跟踪方法、目标运动模型、滤波方法、水下目标跟踪的特点做了叙述,同时对以后的发展方向作了展望.     

基于搜索论的远程反舰导弹搜捕概率建模方法

针对传统捕捉概率模型难以满足远程反舰导弹机动搜捕概率建模计算的问题,提出利用搜索论进行导弹机动搜捕概率计算的建模方法。该方法根据目标机动规律建立其分布概率密度函数,并依据末制导雷达发现目标概率的"倒四次方律"及弹目相对运动轨迹,构建其探测函数,通过求取两者之积的积分实现搜捕概率计算。计算结果显示:若远程反舰导弹不采取机动搜捕策略,目标指示误差增加1km时搜捕概率降低0.47,目标速度增加10节时搜捕概率降低0.3,末制导雷达搜索半径减小50%时搜捕概率降低0.3;若采取平行搜捕策略,上述因素对其影响大幅下降。可见,该方法综合考虑了目标机动规律、传感器探测规律、导弹搜捕策略,可实现远程反舰导弹机动搜捕概率的解算。     

舰船复合材料局部结构细节设计方法

由于复合材料结构具有各向异性、组份复杂、可设计变量多等特性,有效的复合材料结构设计应同时考虑整体结构宏观设计和局部结构细节设计,两者虽密切关联,但在分析方法上存在一定差异。对此,将整体结构简化分析与局部结构细节设计联系起来,重点针对局部结构细节设计方法进行探讨,提出了一种细节设计方法。该方法基于子模型与试验工况模型的对比分析,通过局部结构试件试验对整体结构承载特性进行了综合评价。以某型船复合材料甲板室结构设计为例,通过整体简化模型优化分析确定板架构件尺度参量和铺层设计方案;提取典型局部结构承载形变特征要求,并基于子模型分析技术探讨局部结构细节设计;最后,以局部结构试验验证与考核完成整体结构的优化设计。计算结果表明:该方法能在有效控制设计成本的同时,合理开展复合材料结构设计工作,可供研究和设计者参考。     

一种钢管焊接结构焊接节点损伤识别的新方法

采用端部半刚性连接梁单元模型进行模拟焊接节点的损伤,并基于应变模态理论,提出了一种焊接节点损伤识别两步法。第一步,先整体测量结构的位移模态并推导出应变模态,然后采用改进后的目标函数,通过信赖域优化算法对损伤节点位置进行准确判定;第二步,采用提出的杆端应变模态变化比指标,实现焊接节点损伤程度的精确识别。经工程实例的数值仿真及试验分析,验证了该方法的有效性及优越性,为解决这类大型焊接结构焊接节点的损伤识别问题提供了新思路。     

面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习

在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。     

多约束强化学习最优智能滑翔制导方法

为提升复杂飞行任务下滑翔制导的自主性,提出一种基于最优制导与强化学习的多约束智能滑翔制导策略。引入三维最优制导以满足终端经纬度、高度以及速度倾角约束。提出基于侧向正弦机动的速度控制策略,研究考虑机动飞行的终端速度解析预测方法。针对速度控制中机动幅值无法离线确定的问题,研究基于强化学习的智能调参方法。该方法基于终端速度设计状态空间,以机动幅值设计动作空间,设计综合终端速度误差与滑翔制导任务的回报函数,采用Q-Learning实现机动幅值的智能调整。仿真结果表明,智能滑翔制导方法能够高精度满足终端多种约束,并能有效提升复杂任务下的自主决策能力。     

防抱制动系统基于最佳滑移率的滑模变结构控制方法

建立了防抱制动系统的非线性、时变数学模型,实现了滑模变结构控制方法在防抱制动系统中的应用,提出了两种由递推最小二乘算法来计算最佳滑移率的估计方法:一种基于附着系数—滑移率曲线的数学模型,一种基于该曲线的形状。仿真结果表明了基于最佳滑移率的滑模变结构控制方案在车辆防抱制动系统中的可行性和有效性。     

火灾条件下钢结构材料的力掌性能研究

通过万能材料试验机 ,对建筑中常用的Q2 35钢在火灾条件下的力学性能进行了研究 ,获得了Q2 35钢的屈服强度、极限强度、弹性模量、极限应变等力学性能指标随火灾温度变化的规律 ,并对影响Q2 35钢力学性能指标的因素进行了分析     

ANFIS网络在舰船维修费用预测中的应用

利用自适应模糊推理系统(ANFIS)的模糊推理能力和学习功能相结合的优点,运用于舰船维修费用预测中.分析了影响维修费用的因素,采用变量投影重要性分析方法(VIP)对影响因素进行评估和筛选,使用ANFIS网络建立模型.通过实际算例进行分析,用历史数据训练ANFIS网络,预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,较一般神经网络精度有明显提高.