逆式动力吸振器的机电模拟实验

对传统的动力吸振器加以发展，研制出新型逆式动力吸振器。研究了阻尼对逆式动力吸振器幅频特性的影响。并应用机电模拟方法进行了电模拟实验，所得结果与理论分析结果吻合较好，依据理论分析和机电模拟结果试制了逆式动力吸振器样机模型。     

机械结构动力修改的逆特征导数法

本文针对机械结构动力修改的特征导数法（ＥＤＭ）所存在的问题，提出逆特征导数法（ＩＥＤＭ）。计算实例表明，该方法计算量小、精度高，在实际应用中更加方便、有效。     

刚架结构拓扑修改的加权广义逆方法

利用刚架结构刚度矩阵的加权分解和矩阵加权广义逆理论,提出了刚架结构拓扑修改方法——M-P加权广义逆拓扑变化法。该方法适用于刚架结构拓扑优化设计(特别是局部优化设计)的重分析。由于文中给出的刚架结构拓扑变化公式都是显性而简单的,所以具有很好的计算效率。     

结构拓扑修改动力学重分析的单步摄动逆迭代法

提出了一种结构动力学拓扑重分析的单步摄动逆迭代方法:首先将新增加的自由度通过动力缩减方法凝聚到原始自由度上;然后用单步摄动法求出初始结构自由度和增加自由度上的修正特征向量;再用瑞利-商逆迭代法对整个自由度的近似特征向量进行逆迭代,并最终采用瑞利商获得修改结构的近似特征值。数值算例的结果表明:该方法计算编程简单易行,且具有较高精度,适合用于结构拓扑修改自由度增加时的动力学重分析。     

逆系统理论在水下机器人控制中的应用

本文研究水下机器人的航行控制问题,水下机器人模型具有高度的非线性和强耦合,用古典的控制方法对其进行高质量的控制很难.本文将非线性系统综合的一种新方法——逆系统动态补偿解耦控制应用到水下机器人的航行控制中,并给出了理想的仿真结果.     

BP网络在感应电机逆系统中的模拟与仿真

对于一些复杂的非线性系统,传统的解析形式难以实现.本文提出了一种基于BP网络的构造方法,以非解析形式实现逆系统,并结合感应电机模型进行MATLAB仿真,生成了感应电机的神经网络逆模型,对比结果可知神经网络逆系统输出值误差极小,表明BP网络的逆系统构造策略是可行的.     

关于拉格朗日——狄利克雷定理的逆问题

本文给出了拉格朗日——狄利克雷定理的逆问题的一个结果,这个结果推广了[2]的结论。     

一种有限元初始动力模型的广义逆矩阵修正方法

本文提出了一种用广义逆矩阵原理来修正有限元初始动力模型的方法,并且找到和证明了结构的质量及刚度矩阵修正量的最小欧氏范数的最小二乘解表达式。数值计算表明,此方法是可行的。     

结构矩阵分析中的逆步变换

本文简要综述了结构矩阵分析中的一个重要的变换关系——逆步变换,对几个应用实例作了讨论和分析,文中最后介绍了在解决实际结构计算问题时,藉助逆步变换而导出的一个过渡单元——墩柱单元的刚度分析公式。     

一种矩阵求逆方法

给出一种有利于机助求解大型逆矩阵的方法——按位替换求逆法．此方法采用矩阵三角分解原理,将矩阵表达为分解上、下三角阵的乘积,利用上、下三角阵的求逆结果求得原矩阵的逆阵．矩阵求逆分三步进行：第一步求约化系数,第二步求上、下三角阵的逆阵,第三步求原矩阵的逆阵．每一步计算均采用按位替换求解法,即将矩阵中不同位置的元素表达为相应位置的位置函数值,每一步计算是用新的位置函数值替换相应位置的原有位置函数值,最终将原矩阵中各位置的元素替换为其逆矩阵中相应位置的元素．求逆公式简单,利于编程,节省所需内存空间。     

机器人逆系统控制的研究

由于机械臂具有高耦台、强非线性的特点,采用以往的闭环控制方法难以在稳定性与精度上达到令人满意的结果.针对此问题.本文以平面三联杆机械臂的动力学模型作为控制基础,给出了机械臂非线性逆系统存在性的证明,在闭环控制基础上将非线性逆系统理论应用于机械臂的控制中,从而构成了具有高质量自动控制的复合控制.并对其在实时控制中所存在的缺点进行了相应改进.通过 PDP-11/23型机仿真实验证明了逆系统控制的有效性与可行性.     

七自由度机器人逆运动学研究

本文提出了一种具有球形腕的冗余度机器人逆运动学实时解的新方法。即采用位姿分解方式，使逆运动学划分为球形腕位置和姿态两部分。与非分解方式的广义逆解相比，以ＢＵＡＡ—ＲＲ７—ＤＯＦ机器人为模型的仿真，表明了两者所产生的关节轨迹相差较小。同时本文方法保留了机器人的冗余特点，而且使复杂的逆运动学得到简化，适合于实时控制。     

Android平台中无线定位的多次逆推模型

目的研究适用于资源受限的条件下的无线定位技术,建立基于Android终端的无线定位多次逆推模型,使系统具有较高的定位精度和较强的通用性．方法采用多次逆推模型进行多次定位,用终端的位移和方位角推导测试点位置坐标,综合多次定位结果推算测试点的位置坐标．结果在真实手机平台上实现了多次逆推模型,测试结果表明逆推次数为3～20次时,比常规一次定位精度提高20％-40％,验证了方案的可行性．结论采用多次逆推模型能够有效提高移动终端定位精度,同时没有增加移动终端的计算代价与资源消耗．     

基于改进最近邻聚类的机械手神经网络逆控制

机械手具有非线性时变、多变量、强耦合的特性,在机械手系统可逆的基础上,设计一种机械手的神经网络逆控制方案。通过神经网络逆辨识建立机械手的神经网络逆模型,把神经网络逆模型作为控制器模型与原机械手串联,构成一个伪线性动态模型,把非线性问题转化为线性问题。其中,辨识器和控制器均采用RBF神经网络结构,网络学习采用具有在线学习功能的最近邻聚类学习算法。仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。     

基于神经网络的纳米光子结构逆设计

同扫描参数优化的方法相比,神经网络模型可以在设计误差很小的情况下大大提高结构逆设计的效率。在模拟器与发生器串联的复合模型基础上,提出了2种有效的神经网络复合模型:基于生成对抗思想引入评价模块的复合模型和基于多任务学习增加模拟器模块的复合模型。在传输矩阵法模拟的数据集上进行有效训练后,将2个模型应用于多层薄膜吸收光谱的逆设计,并用具有特殊形状的目标光谱验证了2个模型的逆设计结果。最后,利用多任务串联网络模型设计了多层太阳能吸收器结构参数,在300~1500nm范围内,平均吸收率可达96%。     

多回转阀门执行器逆止机构的设计和分析

根据摩擦自锁原理,设计了多回转阀门执行器的逆止机构,在动力正向输入时,能实现双向传递扭矩及运动;在动力反向输入时,能实现运动的双向逆止。逆止机构不仅可以完成主动轴和从动轴的精确定位、转矩的传递和切断,还可以作为制动机构单独使用。与反传动双向逆止器相比较,该逆止机构结构简单,操作方便快捷,易于生产,便于装配和更换,可大大降低制造成本。     

弱逆中的g逆

从解系数矩阵为非奇异方阵的线性方程组其解可用系数矩阵的逆矩阵左乘常数项高矩阵的乘积来表示出发，引出了一般矩阵也有类似于逆矩阵的广义逆矩阵．以Moore-Penrose方程定义的广义逆为着眼点，概括了广义逆从诞生到发展的大致历史．广义逆中的g逆是最基本最重要的一种广义逆，结合数学本科专业的教学，给出了g逆的定义与相关概念和性质以及g逆在解线性方程组方面的几点应用．     

振动主动控制的逆系统方法

传统的振动主动控制方法在应用过程中，常采用线性化处理，将一些非线性过程用一系列的线性关系代替，不能得到令人满意的结果。将多变量控制的逆系统方法引入到结构振动主动控制中，建立了结构振动主动控制系统的逆系统模型。并给出了一个简例，取得了预期的控制效果，表明用逆系统方法对结构振动进行主动控制是可行的。     

采用神经网络方法研究柔性机械臂逆运动学问题

本文以柔性机械臂为例,进行简单的逆运动学分析.并采用小脑模型神经网络方法对机械臂的逆运动学进行了数值仿真分析,可以看出,小脑模型神经网络可在较短的学习次数中有效地控制机械臂的振动.     

微重力与微重力梯度异常的广义逆综合反演

将微重力异常与微重力梯度异常同时代入广义逆反演过程中，不需进行人为约束，在微重力异常和微重力梯度异常分别得到拟合的前提下，自动地综合修改模型参数，不仅其反演结果的多解性大大减少，而且其收敛速度比单一异常反演的收敛速度快；此外，综合反演还能使短剖面的异常对复杂地质体的反演成为可能。广义逆综合反演的基本原理可推广应用到其它地球物理方法中去。