简介：引入状态变量表示力学系统的约束方程；建立状态空间中运动约束系统的新型变分原理；导出运动约束系统的带乘子的运动微分方程和广义状态变量运动微分方程；证明状态空间中运动约束系统的运动方程是奇异的；举例说明所得结果的应用．

简介：对一类具有状态反馈控制的脉冲动力系统的动力学性质进行了研究.由周期解的扰动解得到了一个Poincare映射,利用Poincare映射讨论了系统周期解的分岔,并得到了半平凡周期解和正周期-1解存在和稳定的充分条件.定性分析和数学模拟表明,半平凡周期解通过fold分岔分岔出正周期-1解,正周期-1解通过flip分岔分岔出正周期-2解,再通过一系列flip分岔通向混沌.此外,讨论了脉冲状态反馈控制的效果.

简介：基于车辆-轨道耦合动力学和空气动力学提出了一种快速计算横风下高速列车系统动力学行为的平衡状态方法．首先，忽略轨道不平顺并利用流固耦合联合仿真方法计算横风下高速列车的平衡状态；然后，将平衡状态下的气动力加载到车辆一轨道耦合动力学模型并计算高速列车动力学响应．利用建立的平衡状态疗法，研究了列车在速度为13．8m／s的横风下以350km／h速度运行时的流固耦合动力学行为．比较了平衡状态方法和联合仿真方法两种方法下列车姿态、安全性和舒适性指标的差异，计算结果差别在3．26％以内．研究结果表明：平衡状态方法计算横风下高速列车流固耦合的效率更高．

简介：研究松弛状态下的非圆截面弹性螺旋细杆,即带有原始曲率和挠率的非圆截面弹性杆的平衡稳定性问题.基于Kirchhoff动力学比拟,建立用欧拉角表达的弹性杆动力学方程.忽略线加速度引起的微小惯性力,仅考虑截面转动的动力学效应,使欧拉方程封闭.证明松弛状态下的非圆截面螺旋杆无论在空间域或时域均满足一次近似意义下的Lyapunov稳定性条件.从而为螺旋形态弹性细杆存在于自然界中的广泛性和稳定性作出理论解释.提示负泊松比材料的螺旋杆可能不稳定.

简介：支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法，该方法已用于解决模式分类问题．本文将支持向量机（SVM）用于混沌时间序列分析，实验数据采用典型地Mackey-Glass混沌时间序列，先对混沌时间序列进行支持向量回归实验；然后采用局域法多步预报模型，利用支持向量机对混沌时间序列进行预测．仿真实验表明，利用支持向量机可以较准确地预测混沌时间序列的变化趋势．

简介：为了完成航天器内的管路高量级振动试验考核.从理论上分析得知管路失效的决定性因素为振动应变,裁掉高频段振动环境明显降低振动试验量级,分别通过试验以及有限元方法对比分析裁掉高频段前后的振动环境下管路振动应变的差异.结果显示在涵盖管路主要谐振频率的原则下,选取截止频率裁掉振动条件高频段,管路振动应变影响不大.可以通过剪裁振动条件代替原有振动试验条件考核管路,提高管路振动试验的可行性.

简介：随机共振是非线性系统中的一种动力学现象。本文对基于Duffing振子的随机共振现象进行研究，研究了Duffing系统噪声强度与信噪比的关系，不同频率正弦信号与信噪比的关系，以及阻尼比参数对随机共振的影响。研究结果表明，Duffing系统的阻尼比参数对随机共振的影响非常重要，阻尼比参数与输出信号信噪比之间存在着一种复杂的非线性关系，并且会随着Duffing系统参数的改变而变化。

简介：介绍了一种实数快速傅里叶变换(FFT)的设计原理及实现方法,利用输入序列的对称性,将2N点的实数FFT计算转化为N点复数FFT计算,然后将FFT的N点复数输出序列进行适当的运算组合,获得原实数输入的2N点FFT复数输出序列,使FFT的运算量减少了近一半,很大程度上减少了系统的运算时间,解决了信号处理系统要求实时处理与傅里叶变换运算量大之间的矛盾.同时,给出了在TMS320VC5402DSP上实现实数FFT的软件设计,并比较了执行16,32,64,128,256,512,1024点实数FFT程序代码与相同点数复数FFT的程序代码运行时间.经过实验验证,各项指标均达到了设计要求.

简介：结构振动测试和损伤诊断中，较易得到结构的低阶模态信息，但低阶模态信息主要反映结构的整体性能，对结构局部损伤不敏感．本文主要研究框架结构高阶模态特性，并通过高阶模态米反映结构的局部特征，实现框架结构损伤诊断．研究中采用理论模态分析和实验模态分析相结合的方法．理论模态分析表明框架结构存在模态密集区且高阶模态具有局部特征．采用局部激振方法对一个钢筋混凝土框架结构模型施加激励，通过实验模态分析获取高阶局部模态信息．结果表明最大能量高阶模态可以识别框架柱的刚度变化．

简介：对含Karnopp摩擦的柔性滑移铰系统进行动力学建模和仿真.将滑移铰中的滑块视为柔性体,滑道视为刚性接触面,考虑滑道与滑块之间的间隙.由于柔性滑块与滑道的接触状态和摩擦情况比较复杂,采用有限元方法建立了柔性滑块的力学模型,基于罚函数方法建立含Karnopp摩擦柔性滑移铰接触力模型,通过试算迭代法判断柔性滑块各节点的接触状态,基于KED方法和Newmark方法给出了含该滑移铰机械系统动力学方程的数值算法.最后,以含Karnopp摩擦的柔性滑移铰和驱动摆杆构成的机械系统为例进行动力学仿真,分析了其动力学特性,验证了本文给出的方法的有效性.

简介：研究了受谐波激励作用下悬索的非线性响应.基于索的拟静态假设,同时考虑悬索的几何非线性,首先利用Hamilton变分原理得到了悬索面内运动的非线性方程.然后把悬索的位移展开成固有模态的级数和.并利用Galerkin方法得到一个有限维的动力系统.再利用打靶法和延拓方法研究了悬索的周期运动.同时利用数值积分研究了超谐波共振区的一些非周期运动.最后讨论了激励幅值对悬索周期运动的影响.

简介：结构损伤前后动力特性的变化来快速、直接、方便地判定损伤的存在、程度及位置.本文采用曲率模态对刚架结构的损伤检测进行了研究.首先用有限元法计算出结构的位移模态振型,然后用差分法计算出曲率模态振型.数值模拟结果表明:曲率模态振型对结构的损伤敏感,可同时确定结构损伤的存在、程度和位置,并且可以用于结构多位置损伤的检测.实验结果证实了数值模拟结论.

简介：传统PID控制在控制系统中有广泛的应用,但是由于其在参数整定过程中对于对象模型过分依赖,并且参数一旦整定计算好后,在整个控制过程中都是固定不变的,而在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳的控制效果.为了改善传统PID控制的效果,又充分利用现有PID控制的研究成果,采用BP神经网络对PID参数进行整定,并对该系统进行了仿真分析.仿真结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高.

简介：提出了一种基于频响函数扩展的模型修正方法,利用该方法对IASC-ASCESHMBenchmark结构进行了损伤识别.结果表明,该方法能够有效消除模态分析误差,保证修正过程中矩阵物理意义明确,降低测量噪声对修正的影响.在模型误差、测量噪声以及质量刚度分布不确定等因素的影响下,该方法共有较高的损伤识别精度.

简介：通过在海洋平台顶部安装主动调谐质量阻尼器（AMD），研究了平台在冰荷载作用下的主导模态H∞控制．首先采用H∞方法与模态空间的平衡降阶法进行控制设计，然后基于虚拟激励法得到了系统冰致振动的解答，并应用此解答进行了广泛的参数研究，确定了平台减振效果最佳时的H∞控制器最优参数．通过该应用特例，以评价H∞控制器的有效性．结果表明如果H∞控制器的参数选择合适，则可以显著减小平台的冰致振动响应．

简介：基于有限元基本理论，用ANSYS软件对（P／FGM／P）型的带压电层的功能梯度材料悬臂板的结构进行了模态分析，这里选用SHELL99单元类型．给出（P／FGM／P）型的带压电层FGM悬臂矩形板的振动模态图，得到固有频率，并且对前8阶模态做模态分析，讨论了其对结构的动力学行为的影响．通过模态分析可以得知带压电层FGM悬臂矩形板的模态振型有横向振动，扭转振动，拉伸振动，横向振动以前两阶模态为主，分析结果对系统的结构设计与优化以及振动特性研究提供了有效的依据．

简介：非线性输出频率响应函数是由Volterra级数发展而来的频域概念,可方便在频域对非线性系统进行分析,它是频率的一维函数.本文主要介绍了利用NARMAX模型以及NOFRF对结构进行损伤检测的方法,并利用实验研究证实了该损伤检测方法的可行性.另外,由于系统非线性特性可用来做结构损伤检测,且具有对系统状态比较敏感的优点,而基于NOFRF的损伤检测方法是利用非线性方法来分析系统的状态,该方法提取出的特征属于非线性特征,所以该损伤检测方法可以用来做结构损伤检测,且具有对系统状态比较敏感的优点.

简介：以灰色预测控制理论为基础,采用现代控制理论中的二次型优化原理,以控制力和响应加权最小为目标函数,设计了两种基于灰色预测理论的转子系统振动主动控制方案--灰色GM(1,1)预测优化控制方案和灰色Verhuslt预测优化控制方案.并将该两种方案分别应用于带电磁阻尼器转子轴承系统的转子振动主动控制中,通过数值仿真验证了两种控制方法的有效性,并对两种方法的控振效果进行了比较.

简介：提出一种以广义柔度矩阵为损伤指标,基于量子粒子群优化算法的结构损伤识别方法.该方法根据结构损伤前后广义柔度矩阵差与结构物理参数变化关系,将结构广义柔度矩阵识别问题转化为优化问题,进而采用系统辨识能力较强的量子粒子群优化算法搜索目标函数最优值,从而达到损伤位置和损伤程度同时识别的双重效果.最后通过简支梁数值模拟对该方法的有效性进行了验证.

简介：针对无人动力伞在执行任务时常常在低空、城市上空等复杂气流环境飞行，无人动力伞的响应特性受到飞行速度、航向角和各种风的综合影响，具有的非线性和不确定性．导致事先设计的控制规则不再适合，对此基于PID的控制算法难以达到满意的控制效果．本文提出了一种模糊神经网络控制无人动力伞航向控制策略，利用RBF神经网络所特有的局部逼近能力，对模糊控制规则进行在线推理并获得连续输出，采用GA算法对神经网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化和模糊规则的自动生成．使控制器能够进一步适应无人动力伞实时控制中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能；仿真表明算法是可行的．