摘要：选取汽车造型基因典型元素——造型特征线为研究对象,基于遗传算法提出用户期望意象驱动的汽车造型基因进化思想和方法流程。通过调研和标杆车分析获取用户期望意象形容词,经过聚类分析得到关键意象词汇并将其量化表征。选取汽车侧面轮廓线作为研究对象,利用贝塞尔曲线将其量化描述。从多种途径选取符合用户期望意象的进化计算初始种群案例样本,并进行基因型转化。为保证造型基因进化一直处于用户期望意象引导下,基于用户期望意象形容词构建人工适应度评估机制。进行交叉、变异操作,获得符合用户期望意象的造型基因进化子代种群,从而实现了基于用户期望意象驱动的造型基因进化目标,并以此指导后期汽车造型设计。以微型汽车造型基因进化设计为例,证明了该方法的合理性和可行性。

摘要：基于结构动力学正问题Wilson-θ算法的基本理论,推导了时域逆问题动载荷识别的改进算法,给出了算法的基本步骤和递推过程,同时将动载荷识别模型引入到模态空间,利用模态叠加实现多自由度系统的动载荷识别。仿真分析表明,该方法具有较高的识别精度和一定的抗噪声干扰能力,为动载荷时域识别方法提供了一种新的思路。

摘要：针对具有非线性关联大系统特性的自适应翼肋,提出了一种分布式协调控制方法;以自适应翼肋的模糊关联模型为基础,定义了自适应翼肋的每个驱动单元的虚拟结构,设计了虚拟结构的协调控制器,协调控制器之间交换耦合信息并且包含了驱动单元跟踪情况反馈;基于仿射型模糊控制理论,设计了驱动单元的跟踪控制器;将虚拟结构和驱动单元的动力学模型联合构成增广系统,严格证明了系统的稳定性并推导获得控制器设计条件;对自适应翼肋跟踪期望翼型的情况和变形过渡过程的翼肋形状进行了仿真,结果表明自适应翼肋能够达到期望翼型,并且变形过渡过程翼肋形状平滑。