摘要：以飞机刹车装置为研究对象,对飞机刹车诱发振动问题进行了研究。针对飞机滑跑过程中的复杂制动环境对盘面摩擦特性影响,建立了考虑液压系统及盘面材料属性的刹车盘组非线性动力学分析模型,且为新材料技术的发展预留了模型接口。从实际工程应用价值出发,以机轮速度、液压系统等效阻尼、刹车盘面阻尼、盘面摩擦特性几类关键因素为控制变量,利用数值仿真与分岔理论等非线性分析手段研究了上述参数对系统稳定性的影响,并确定了使系统保持稳定的结构参数范围,方便对结构进行参数化快速分析设计。基于模型分析的结果,揭示了刹车振动产生的部分原因,从结构参数和刹车控制律两方面针对性的提出了对应的减振优化措施,进而形成了完整的飞机刹车诱导颤振的分析方法,为飞机制动器设计初期提供了理论参考依据。

摘要：抗冲击结构在军民安全领域有着广泛且重要的应用,但其优化设计因涉及极端载荷下的强非线性而面临结构响应求解耗时与灵敏度分析困难的挑战.针对该问题,提出了一种自训练分类判断优化设计方法.该方法采用基于支持向量机的自训练分类判断代理模型和遗传算法,求解抗冲击结构尺寸优化列式.与基于回归代理模型的传统方法不同,自训练分类判断代理模型可以减少样本集构建计算成本.同时,提出了面向分类判断代理模型的遗传算法约束处理策略及个体适应度计算方法.基于该方法开展的波纹夹芯结构抗爆性能和聚脲/陶瓷复合板抗侵彻性能优化设计,验证了其有效性和高效性.为抗冲击结构设计提供了一种新的高效优化方法,以期保障极端冲击载荷下装备结构服役性能和人员安全.

摘要：特性黏度是衡量聚酯熔体质量的关键指标,对其进行精准预测有利于提前发现聚酯熔体潜在的质量问题,及时调整工艺参数,减少企业损失.考虑到聚酯熔体生产过程的数据不完备性、数据时序性以及高维冗余性,提出了不完备数据下聚酯熔体的特性黏度预测方法.针对聚酯熔体极端生产环境造成的数据不完备问题,设计了以卷积神经网络判别器和注意力长短期记忆神经网络生成器为架构的缺失数据生成对抗网络(MDGAN),通过对抗生成机制实现了缺失数据的填充.针对聚酯熔体生产过程中高维冗余和时序双向因果特性,设计了基于极端梯度提升双向门控循环单元(XGBoost-BiGRU)的特性黏度预测模型,通过极端梯度提升算法进行特征筛选,获取预测模型输入变量,再利用双向门控循环单元捕捉数据的时序双向因果关系,实现特性黏度的精准预测.浙江某聚酯纤维生产企业的实际数据测试结果表明,MDGAN算法在不同缺失率数据集下的填充精度均优于KNN、RF、MICE、GAIN数据填充算法,XGBoost-BiGRU特性黏度预测方法较STL-GPR、CAGRU、BiGRU算法优势显著,结合MDGAN的特性黏度预测方法能有效解决数据不完备下的聚酯熔体特性黏度预测问题.

摘要：矿山生态环境监测与治理是国家生态文明建设和“双碳”目标下的重中之重,其信息化、智能化建设在新一代信息技术革命的助推下成为数字中国建设的重要一环,也是当下时代发展的必然趋势。然而,现有矿山生态环境监测系统仍然停留在单一专题、要素不全、基础量测、本地管理的初级阶段,无法满足现实环境中对矿山生态环境多要素、长时序、高频次监测与分析的需求。基于此,提出一种B/S架构下的矿山生态环境定量遥感监测与智能分析系统——矿山生态天眼,并详细介绍了其研发需求、技术架构、关键技术及核心功能。系统依托卫星遥感技术及其他监测手段,获取并聚合不同来源、信息丰富的矿山生态大数据,形成矿山分布一张图和数据资源服务;进而基于定量遥感反演矿山生态环境各生态参数,形成一套长时序、多要素的矿山生态监测产品,涵盖人类活动、自然地理条件和“植−土−水−气”各生态要素;在此基础上,系统提供GIS时空分析、统计分析及综合定量评价等工具集,分别实现对矿区土地利用、归一化植被指数(NDVI)等参数伴随采矿活动在空间上的变化监测,对土壤含水量、水体悬浮物浓度等生态要素历史统计值在不同时空位置和区域下的查询与可视化,对顾及多项生态因子的矿山生态环境质量综合定量评价,并最终形成矿山生态扰动与治理监测报告。矿山生态天眼的应用将服务于矿山生态环境全过程变化监测、数据管理、智能分析和决策应用,有望提高矿山生态环境监测与治理的效率和智能化水平,为推动生态文明信息化建设提供参考方案。

摘要：等几何分析能够将几何建模的基函数与结构数值分析的形函数统一,从而得到高精度的结构数值分析结果。面向柔性机构,提出了一种基于等几何拓扑优化的柔性机构设计方法:通过NURBS基函数和Shepard函数构造增强密度分布函数,该函数的高阶连续性可确保优化结构边界的光滑清晰;然后根据密度分布函数建立柔性机构的等几何拓扑优化模型;最后,将该方法应用于柔性机构设计。通过算例结果可知,等几何拓扑优化方法特有的计算原理可提高数值计算的精度和效率,能有效避免由网格依赖、棋盘格现象等产生的边界问题,确保了优化结构均具有较好的光滑性和连续性,验证了提出的方法能有效避免柔性机构的铰链现象。

摘要：为减少船桥撞击损伤,提出一种新型的钢-橡胶组合防撞装置.首先设计3组大比例试验构件,通过拟静力试验研究装置整体受力性能、破坏模式以及承载力;然后通过试验验证有限元模型,明确了焊缝对结构受力的影响,进行了装置整体动力性能分析.结果表明:钢-橡胶组合防撞装置由于填充轮胎的支撑作用,承载能力明显高于空筒防撞装置;钢-橡胶组合防撞装置具有很好的缓冲消能效果,在正撞和20°斜撞工况下耗能均达到35%以上,满足阻碍船舶与桥墩撞击的功能;回收轮胎不仅实现了一定的拨转功能,还起到耗能作用,轮胎填充能提升耗能5%以上,对船有回弹作用;同时,轮胎的填充不仅能提升自浮性能,更提升了装置整体性能.

摘要：研究具有广泛场景适应性的自动驾驶汽车的驾驶策略,对实现安全、舒适、和谐的自动驾驶至关重要。深度强化学习以其优异的函数逼近和表示能力,在驾驶策略学习方面展示了巨大潜力。但设计适用于各种复杂驾驶场景的奖励函数极具挑战性,驾驶策略的场景泛化能力亟待提升。针对复杂驾驶场景下的奖励函数难以设计问题,考虑人类驾驶行为偏好,建立人类驾驶策略的近似似然函数模型,通过基于曲线插值的动作空间稀疏采样和近似变分推理方法,学习奖励函数的近似后验分布,建立基于贝叶斯神经网络的奖励函数模型。针对神经网络奖励函数不确定性产生的错误奖励,采用蒙特卡洛方法,对贝叶斯神经网络奖励函数不确定性进行度量,在最大化奖励函数的同时,对认知不确定性进行适当惩罚,提出基于奖励函数后验分布的不确定性认知型类人驾驶策略训练方法。采用NGSIM US-101高速公路数据集和nuPlan城市道路数据集,对所提出方法的有效性进行测试和验证。研究结果表明,基于贝叶斯逆强化学习的近似变分奖励学习方法,克服基于人工构造状态特征线性组合的奖励函数性能不佳的问题,实现奖励函数不确定性的度量,提升奖励函数对高维非线性问题的泛化能力,其学习的奖励函数及训练稳定性明显优于主流逆强化学习方法。在奖励函数中适当引入不确定性的惩罚,有利于提升驾驶策略的类人性、安全性及其训练的稳定性,提出的不确定性认知型类人驾驶策略显著优于行为克隆学习的策略和基于最大熵逆强化学习的策略。

摘要：为了明确极区直立宽大结构局部冰压力幅值及压力面积曲线的影响因素,本文首先对ISO 19906规范中的局部冰压力计算方法进行了分析,发现其局限性较大。其次,基于离散元方法模拟不同海冰条件与多种尺度结构的相互作用,发现局部冰压力幅值随冰厚的增大而明显增大,随结构宽度的增大而减小;局部冰压力幅值及其标准差随宽厚比的增加而减小,表现出明显的尺寸效应。最后,采用方形区域平均法研究了冰厚和宽度两种尺寸因素对压力-面积曲线参数的影响,选取某种相似工况与ISO规范进行对比。验证了离散元模拟方法处理局部冰压力-面积曲线的合理性,可为平台的抗冰性能分析和结构设计提供一定依据和参考。

摘要：针对双绕组感应发电机交直流集成发电系统,为实现简单易调、性能优越、负载适应力强的发电控制,该文提出一种基于线性自抗扰控制器的交直流电压控制策略,通过交流电压和直流电压与控制绕组和功率绕组的传递函数模型,构建交直流电压的线性扩张状态观测器,同时对交流电压有效值、直流电压和电压扰动进行观测,并利用电压和扰动观测值设计线性误差反馈控制律,对交直流电压进行控制。最后,通过仿真和实验验证该控制策略提高电压扰动抑制能力和负载适应性,同时各模块参数可独立设计、控制器结构简单,避免需要较多传感器及降低调参难度。

摘要：电流源逆变器输出侧需添加电容器对输出斩波电流进行滤波,导致电流源逆变器电机驱动系统控制模型具有系统阶次高、存在谐振点、旋转坐标系下模型耦合严重等问题。针对上述问题,以降阶控制为主要目的,提出了复矢量解耦与前馈解耦联合降阶控制策略。针对电流源逆变器的复矢量模型,引入电机电流前馈消除模型中电机电流耦合项,在此基础上,使用复矢量解耦策略,针对二阶串联模型设计带有耦合误差项的比例积分控制器,消除常规控制器中高阶模型导致的闭环系统谐振,简化闭环模型,实现系统的解耦与降阶。同时,该控制器具有结构与参数整定简单的优点,通过稳定性分析验证了所提闭环电流控制器的可行性。以一台3 kW永磁同步电机为对象进行仿真,并与传统控制策略、双闭环控制策略进行对比验证。结果表明,所提控制策略在降低模型阶次、简化控制器设计的同时,相较于传统控制策略解耦合能力更强,在阶跃响应与转速耦合作用下表现出更强稳定性,电流在阶跃信号作用下均没有发生振荡。