摘要：以往对中心刚体 柔性悬臂梁系统的主动控制研究多是基于零次近似模型和线性化模型进行的,而且认为零次近似模型为足够精确动力模型,但是已有研究结果显示出,零次近似模型在对系统动力学行为进行描述时存在某些局限性。本文采用一次近似模型对中心刚体 柔性悬臂梁系统的位置主动控制进行研究,其中控制律采用最优跟踪控制理论进行设计。仿真结果显示,传统的零次近似模型存在着失效的可能,最优跟踪控制方法能使中心刚体 柔性悬臂梁系统到达期望的指定位置,并可使系统的残余振动得到抑制。

摘要：本文阐述了一套低水动力自噪声的头体线型优化设计方法,即通过优化设计水下航行体的头部线型,在保证无空化航行的前提下,降低头体边界层流动对其前驻点位置的水动力自噪声干扰。这种头体线型优化设计方法,首先利用自噪声频谱的相似规律,结合已有理论分析和实验测试结果对轴对称回转体的水动力自噪声频谱进行数值预报;然后以该自噪声声压谱级为目标函数,结合工程实际中的约束条件,进行头体几何参数的多参数寻优。这种优化设计方法能以较小的计算量获得较高精度的关键频率处的自噪声声压谱级预报和相应的低噪声头体线型优化设计,从而具备广泛工程应用的可行性。本文中所列的典型算例显示,经过线型优化设计的头型具有比原型显著降低的自噪声。

摘要：基于飞行器外形参数化设计,通过分析乘波构型外形设计参数,结合飞行器前体/进气道一后体/喷管一体化设计思想,进行了乘波机的概念设计研究。在性能计算中,对生成的乘波飞行器进行了设计点和非设计点包括升力、粘性阻力、波阻和升阻比、容积效率等各主要性能指标在内的性能计算。通过性能验算初步论证了本文进行的乘波飞行器外形参数化设计方案是可行的,所提出的参数化体系可以进一步为优化设计工作所利用。

摘要：基于振动声学原理提出了传统古筝的简化分析模型;建立了古筝结构的三维有限元模型,以琴弦及琴码对面板的作用力作为振动条件进行了振动频响分析,并以振动频响仿真结果作为声学边界条件建立了古筝的声学有限元模型以仿真其声学特性.结果表明,古筝结构振动的有限元仿真结果与其实验结果基本一致,所得古筝辐射声压频响曲线的主要峰值频率与结构有限元计算的结果基本一致.其中,声压频响在350-550Hz以内比350Hz之前的声辐射效率更高;古筝向上的振动声辐射量高于向下的.

摘要：本文研究两种TPC型磁头的静态浮动特性,并利用其特殊性质,适当地选取摇臂式取数臂的长度及初始YAW角,设计了一种适用于130mm(5(?)”)盘的等飞高磁头.计算表明,在整个磁头寻道过程中,头盘间隙变动量不超过5nm,并且侧倾角也相当小。

摘要：本文应用非线性杂交应力单元进行空间刚架结构大挠度屈曲及后屈曲失效过程分析.采用了一种根据当前刚度参数而交替使用载荷、位移控制迭代来追踪屈曲路径、临界载荷的数值计算方法.计算结果表明,本方法确是行之有效,并对工程实际设计有一定的参考价值.

摘要：利用三维有限元网格图的性质和数据结构的特点，结合实体造型的边界表示模式，提出了一种高效的空间立体网格图的消隐方法．该方法根据Ｂ－Ｒｅｐ将单元面归于不同的子集，充分利用拓扑面的性质，采用一系列优化消隐策略，从而减少计算量，较好地提高了消隐处理的效率．

摘要：采用分割辅助数字图像相关方法.针对矿用扁平接链环模型在多齿啮合状态下的接触变形进行了实验分析,测量了该结构在承受拉伸载荷时的全场变形分布,并对其接触面附近区域的应变集中现象进行定性与定量分析。实验以026mm X 92mm规格的梯齿型接链环模型为研究对象,提出了相应的多分辨率方法进行接触变形场测量。方法中仅采用单个相机实现多分辨率测试,从而避免了传统多分辨率方法中的图像修正误差。采用降采样后的图像计算试件的全场变形,以实现高效的应变分布分析以及应变集中区域定位;采用高分辨率图像进行局部变形计算,以分析应变集中区域的变形分布。实验结果表明,接链环第II对和第m对啮合齿的齿根部发生的变形最大,是接链环的薄弱部位。该实验结果为梯齿型接链环的变形规律分析和结构设计提供了有效的实验依据。

摘要：研究了具有参数不确定和外部干扰的飞艇姿态跟踪控制问题.飞艇姿态运动的数学模型为一个多输入/多输出不确定非线性系统,根据该系统的特点,采用了一个基于不确定项上界的鲁棒输出跟踪控制器设计方法,应用输入/输出反馈线性化法和李雅普诺夫方法,设计了飞艇姿态鲁棒控制律,它可确保系统输出按指数规律跟踪期望输出.该控制器设计简单,易于实现.仿真结果表明:即使系统存在不确定性和外界干扰,仍可在闭环系统中实现精确的姿态控制.

摘要：本文提出一个新的乘子增广式,T(x,λ,c).理论上证明其收敛性,从稳定性角度讨论了静水压力下加筋圆柱壳的优化问题.计算结果表明本文方法是可行的,且与工程实际一致.在文献[1] 的基础上,还研究了乘子增广式的性质,指出文献[1] 中增广式 S(x,λ,c)构造复杂及应用局限性问题,提出新增广式 T(x,λ,c)来解优化问题.理论及计算上证明 T(x,λ,c)除了具有 S(x,λ,c)的特性外,且具有构造简单、计算量少,避免加权阵 M 选取困难的优点.