摘要：在线性框架下研究基于输入输出观测数据对未知系统模型中两反馈控制器的设计问题.采用虚拟参考反馈校正控制直接设计控制器,无需系统建模过程.在构造代价函数时,同时考虑闭环传函和灵敏度的模型-匹配问题.针对模型匹配过程,分别设计虚拟输入和扰动;推导用于观测数据预处理的滤波器.在设计控制器前,利用概率统计法对控制器进行检验以保证闭环系统的稳定性.针对控制设计中的参数优化,利用数值优化理论分析迭代最小二乘辨识算法所生成的迭代序列与全局最优值间的逼近式,以此式作为评价收敛性和收敛速度的依据.最后用仿真算例验证方法的有效性.

摘要：基于闭环系统观测数据,直接设计估计故障和预测控制器.在施加故障的上下限约束条件下,采用快速梯度算法估计故障.在此基础上,采用子空间预测控制策略求解一个带有线性矩阵不等式约束的优化问题.对于故障估计下子空间预测控制的最优化问题,构造了一组估计序列,以采用快速梯度算法求解.直升机悬停状态仿真实例表明,本文方法是有效的.

摘要：针对径向基函数(RBF)神经网络的结构设计及参数优化问题,提出一种自适应量子粒子群优化(AQPSO)算法.将RBF神经网络的网络规模及参数映射到粒子的空间位置,定义权值平均最优位置,从而对量子粒子群优化(QPSO)中L_(i,j)(t)进行评价,设计随粒子进化而自动调整的收缩-扩张系数β及网络规模调整规则,实现RBF神经网络结构和参数的自组织学习,提高网络的学习能力.通过非线性系统辨识以及短时交通流量预测验证所提出方法的有效性.实验研究表明,基于AQPSO的RBF神经网络自组织学习算法不仅能够获得较好的学习性能,而且其网络结构也较为紧凑.

摘要：目的研究合子草Actinostemma lobatum全草的化学成分。方法综合应用正、反相硅胶,Sephadex LH-20以及HPLC等现代色谱技术进行分离纯化,根据化合物的理化性质和波谱学性质鉴定化合物的结构。结果从合子草全草的75%乙醇提取物中分离得到12个化合物,分别鉴定为lobatoside B（1）、土贝母皂苷乙（2）、土贝母皂苷戊（3）、没食子酸（4）、没食子酸甲酯（5）、原儿茶酸（6）、原儿茶酸甲酯（7）、对羟基苯乙酮（8）、对羟基苯甲酸（9）、对羟基苯甲醛（10）、5-羟甲基-2-呋喃甲醛（11）、5-羟甲基-2-呋喃乙酮（12）。结论化合物2、5-12为首次从该属植物中分离得到。

摘要：为了提高雾天图像的去雾效果,提出了一种基于条件生成对抗网络的图像去雾算法.通过端到端可训练的神经网络对合成的室内和室外数据集进行训练,为了捕捉图像中更多的有用信息,在生成网络中设计了生成器和判别器架构,利用预训练的视觉几何组特征模型和L-1正则化梯度对损失函数进行修正,并在判别器的最后一层引入Sigmoid函数用于特征映射,以便进行概率分析可归一化.利用合成数据集对损失函数进行训练,得到新的损失函数的参数,然后利用室外自然有雾图像数据集对训练得到的新的损失函数进行测试.实验结果表明:所提算法有效解决了去雾图像的颜色失真、过饱和、视觉伪像等问题,生成效果更好的去雾图像.

摘要：在高温铸造/锻造过程中进行缺陷的检测、控制和修复以及厚度测量,并据此调整加工工艺参数,及时剔除缺陷/尺寸超标件,避免进入下一步工序,对提高产品合格率、实现环保制造,具有重要的工程应用价值。针对电磁超声换能器(Electromagnetic ultrasonic transducer,EMAT)在大提离、强环境电磁干扰、高温等严苛条件下对表面粗糙形貌、晶粒粗大的铸锻件进行快速检测时的信噪比和空间分辨率差这一难题,建立基于chirp信号激励的螺旋线圈EMAT检测过程的有限元模型,采用正交试验表,分析EMAT设计参数、chirp信号带宽、脉宽等因素对脉冲压缩后的回波主瓣峰值和主瓣宽度的影响,分别获取主瓣峰值主瓣宽度最佳参数组合,并通过试验加以验证。设计耐高温EMAT探头,比较单一正弦脉冲激励信号和chirp脉冲压缩在650℃以上高温锻件检测的信噪比和主瓣宽度。结果表明,采用chirp脉冲压缩技术,高温EMAT检测的信噪比(Signal-to-noise ratio,SNR)、空间分辨率和检测效率更高。在720℃高温锻件、提离为3 mm且无同步平均条件下,与单一正弦脉冲激励相比,采用脉冲压缩技术,SNR提高了至少5.4 dB,主瓣宽度减小了58.8%。

摘要：加性故障的估计通常是依赖于状态空间模型,如滑动时域估计和未知的输入观测器。基于闭环系统的输入-输出观测数据,采用直接设计的方法来估计故障,并设计控制器。直接方法无需建立系统和故障的状态空间模型,也无需采用子空间辨识来建模。对于故障的估计,利用闭环系统中输入-输出关系建立一个参数化的最小二乘问题。在施加故障的上下限约束条件下,采用快速梯度算法来估计故障。通过以直升机悬停状态为例,估计故障,验证方法的有效性。

摘要：根据闭环系统的输入-输出观测数据,采用直接设计的方法估计故障,并设计预测控制器,而无需建立系统和故障的状态空间模型。对于故障的估计,利用闭环系统中输入-输出关系建立一个参数化的最小二乘问题。在施加故障的上下限约束条件下,采用快速梯度算法来估计故障。在故障估计的基础上,引入子空间预测控制的思想,考虑控制输入为仿射形式下的控制器设计。借助分离性原理,采用相互迭代的最速下降法求解仿射形式中的仿射项和增益项。最后以直升机悬停状态为例,验证方法的有效性。

摘要：水平剪切(SH)波电磁超声换能器(EMAT)具有非接触、无需耦合剂、对表面油污涂层不敏感、单点激励大范围检测等优点,在航空不锈钢薄板快速导波检测中具有重要的技术优势。首先建立了含缺陷的不锈钢薄板SH导波传播有限元模型,分析了不同设计参数EMAT对应缺陷的距离-波幅曲线(DAC),并对DAC进行实验验证。然后建立了不锈钢薄板中SH导波声场分析有限元模型,研究了周期性永磁体电磁超声换能器(PPM EMAT)中永磁体宽度、长度和对数对SH导波辐射声场特性的影响,得到了EMAT的轴线声压分布,并在此基础上获取了EMAT的最优设计参数组合。结果表明增大永磁体长度和对数都能提高EMAT轴线辐射声场强度,使EMAT在远距离检测具有较好的声压分布均匀性。当永磁体对数、长度、宽度分别为6对、25mm、7mm时,对应的EMAT具有较高的轴线辐射声场强度和较平稳的DAC,更适合对航空不锈钢薄板进行远距离快速导波检测。

摘要：利用电子万能试验机与激光拉曼光谱仪对蜘蛛大壶状腺丝的反复拉伸力学行为及其拉伸后蛋白二级结构的变化进行测试研究。结果表明,大壶状腺丝具有优良的反复拉伸特性,且越拉越硬,但其屈服强度基本保持不变;前后两组分别定伸长间隔15~25 s和5 min拉过屈服点甚至拉伸至加强区的力学行为曲线均重叠良好;前后两组拉伸长时间(≥23 min)间隔后,只需一次拉伸就能不受拉伸历史的影响重现之前的力学行为,表现出类似橡胶的粘弹性力学行为特征;大壶状腺丝被反复拉伸时无规则卷曲之间的氢键断裂,停止拉伸卸载松弛后间隔时间的延长使部分结构恢复,同时形成β-转角或β-弯曲以及PGⅡβ-折叠的新结构,经多次反复拉伸后原有的β-折叠结构逐渐被破坏,断裂时被全部破坏。本研究结果对人们进行新型功能纤维材料的仿生设计具有重要的指导意义。