金属配合物与核酸作用机理的理论计算

通过计算机模拟金属配合物与核酸作用机理,对其理论模型能量计算和结构优化。在不同的化学环境条件下得到不同的实验模拟结果,对真实的化学反应过程有重要的指导意义和参考意义。通过Gaussian03,Gauss View等软件的结合应用,分别应用于优化计算和理论建模,熟悉了对化学软件操作应用。     

基于hp自适应伪谱法的自主泊车路径规划

针对自主泊车路径规划最优控制问题求解收敛速率慢的问题,提出基于hp自适应高斯伪谱法的自主泊车路径规划方法。首先建立车辆运动学模型,并考虑自主泊车过程中避障约束和边界约束,再以泊车时间最短为性能目标函数,将自主泊车路径规划问题转化为最优控制问题。采用高斯伪谱法对最优控制问题进行离散化处理并采用序列二次规划进行求解,在求解过程中通过动态调整网格区间个数和多项式阶数实现提高求解收敛速率。根据实际场景选取4种工况并进行路径规划仿真,并将3种伪谱法进行对比分析,仿真结果表明hp自适应高斯伪谱法能够提升自主泊车路径规划最优控制问题求解收敛速率,同时该算法可以实现在狭窄泊车位内的泊车路径规划,通过实车试验验证提出的方法获得的自主泊车路径的有效性。     

hp自适应伪谱法在滑翔弹道快速优化中的应用

基于一种求解最优控制问题的新方法——hp自适应伪谱法对滑翔弹道快速优化设计问题进行了研究;该方法将全局伪谱法与有限元法的思想进行结合,采用双层优化策略对细化单元上的配点数和插值多项式的阶次进行自适应调节以满足快速性及精度要求;对滑翔弹道优化问题进行了数值仿真计算,用极小值原理验证了仿真所得的弹道是最优弹道,并与Guass伪谱法的仿真结果进行了对比分析;结果表明该优化方法在求解周期性跳跃滑翔弹道时具有更合理的配点分布及更少的计算时间,对初始控制量不敏感、鲁棒性强,具有一定的工程应用价值。     

水平基底上薄膜流体液面形态的数值模拟

根据薄膜流体特殊的几何特征,运用润滑近似理论简化描述薄膜流体运动的控制方程,结合薄膜流体运动的边界条件可以得到水平基底上薄膜流体自由液面形态变化的数学计算模型。以MATLAB为计算工具,采用傅立叶伪谱法计算数学模型中的高阶偏微分项,然后结合龙格-库塔法可以对薄膜流体自由液面形态随时间变化规律进行数值模拟。数值模拟结果表明:薄膜流体液面形态在前100s内剧烈变化,随后液面形态变化速率逐步变小,至500s左右时液面形态保持稳定状态而不再有明显变化;此外还印证了流体蒸发作用在液面形态变化中所起的重要作用。     

一种大尺度Gauss模糊的快速采样算法

针对大模板Gauss模糊的传统算法计算复杂度较高的缺点,提出了一种基于快速采样的新算法,将计算复杂度从O(N2)降到O(N)级别.利用极大似然估计理论,对传统Gauss模板和采样模板进行分析,给出了采样算法和传统算法的联系与区别.实验表明,新算法在极大的提高算法的速度的同时,可以将两者之间的能量误差控制在1%左右,当采样点等于10N时,人眼基本无法察觉两种算法的差异.     

欠驱动刚性航天器时间最优轨迹规划设计

应用伪谱法解决欠驱动刚性航天器的时间最优轨迹规划问题.首先建立欠驱动刚性航天器的动力学和运动学模型,对于给定的初末姿态,选取机动时间最短为待优化的性能指标,并考虑到实际控制输入受限,将其转化为优化过程中的不等式约束条件;然后应用Legendre伪谱法,将优化问题离散化为非线性规划问题进行求解.仿真结果表明,应用伪谱法规划得到的欠驱动航天器最优轨迹,能够较好地满足各种约束条件,而且计算精度高、速度快,具有良好的实时性.     

似然迭代离差差分滤波算法的机动再入目标状态估计

针对使用离差差分滤波算法对机动再入目标状态估计时,不能充分用到最新量测信息,状态估计误差较低的情况,提出一种新的滤波算法——似然迭代离差差分滤波算法．该算法在二阶离差差分滤波算法的量测更新过程中采用Gauss—Newton方法不断逼近最大后验估计,且使用迭代状态估计值代替状态预测值,修正迭代公式,并使用确保产生的迭代序列向最大似然面移动的迭代终止条件．使用似然迭代离差差分滤波算法估计机动再入目标状态,蒙特卡罗仿真表明,该算法不仅提高了状态估计精度,而且还有很快的收敛速度．     

基于伪谱法的编队卫星队形重构防碰撞轨迹优化

提出了基于伪谱法的编队卫星队形重构最优轨迹规划方法.首先,应用Legendre伪谱法将队形重构问题离散化为非线性规划问题;然后,通过庞特里亚金极小值原理计算出不考虑碰撞规避问题时各星最优轨迹的解析形式,并由此计算出各星间的碰撞点;最后,在碰撞点附近设置符合高斯分布的测试点,进一步避免各星在配置点间发生碰撞.仿真结果表明,应用所提出方法得到的队形重构的最优轨迹能够较好地满足各种约束条件,计算精度高、速度快,使得编队卫星自主重构成为可能.     

关于Dirichlet L—函数的一个加权均值公式

利用Gauss和的定义，三角和估计，特征和估计及其解析方法，研究了Dirichlet L—函数的二次加权均值，并得到了其均值分布的一个渐近公式．     

基于改进算法递归神经网络的研究

动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能，使其在系统辨识和控制中有独特的作用．针对BP算法的不足，提出了一种递推预报误差(RPE)学习算法．对一个非线性系统进行了解识，其仿真结果表明，改进的RPE算法优于BP算法．