基于Matlab的径向基函数数值计算软件包

为推动基于无网格方法的计算软件的发展,介绍基于Matlab自主开发的径向基函数（Radial Basis Function,RBF）数值计算软件包,阐述软件的理论基础、设计思路以及该软件包的功能和特点,并结合边界节点法（Boundary Knot Method,BKM）的数值实例给出软件的使用过程．该软件包可以根据不同的数学物理模型选择合适的数值算法来求解多种实际物理问题,也可对不同数值算法得到的结果进行比较．最后,总结应用Matlab进行数值计算软件开发的优缺点．     

一种混沌粒子群算法

针对传统的粒子群算法易陷入局部最小,且算法后期的粒子速度下降过快而失去搜索能力等缺陷,本文提出了一种基于混沌思想的新型粒子群算法。该算法通过生成混沌序列的方式产生惯性权重取代传统惯性权重线性递减的方案,使粒子速度呈现多样性的特点,从而提高算法的全局搜索能力;根据算法中粒子群体的平均粒子速度调节惯性权重,防止粒子速度过早降低而造成的搜索能力下降的问题;最后通过引入粒子群算法系统模型稳定时惯性权重和加速系数之间的约束关系,增强了粒子群算法的局部搜索能力。对比仿真实验表明,本文所提改进的混沌粒子群算法较传统粒子群算法具有更好的搜索性能。     

基于不确定T-S模型的模糊滑模自适应控制

提出一种不确定T-S模型的模糊滑模自适应控制方法。通过变换将该模型转换成3个组成部分：线性标称系统,已知非线性部分和未知不确定部分。针对它们设计3个控制器,其作用分别为：强迫系统沿着滑模面运动,消除已知扰动对线性标称系统的影响,克服不确定扰动(采用模糊滑模自适应控制,无需知道不确定的界限)。该方法无需求正定矩阵就能保证系统全局稳定。     

Sampled-data based average consensus with measurement noises: convergence analysis and uncertainty principle

In this paper, sampled-data based average-consensus control is considered for networks consisting of continuous-time first-order integrator agents in a noisy distributed communication environment. The impact of the sampling size and the number of network nodes on the system performances is analyzed. The control input of each agent can only use information measured at the sampling instants from its neighborhood rather than the complete continuous process, and the measurements of its neighbors’ states are corrupted by random noises. By probability limit theory and the property of graph Laplacian matrix, it is shown that for a connected network, the static mean square error between the individual state and the average of the initial states of all agents can be made arbitrarily small, provided the sampling size is sufficiently small. Furthermore, by properly choosing the consensus gains, almost sure consensus can be achieved. It is worth pointing out that an uncertainty principle of Gaussian networks is obtained, which implies that in the case of white Gaussian noises, no matter what the sampling size is, the product of the steady-state and transient performance indices is always equal to or larger than a constant depending on the noise intensity, network topology and the number of network nodes.     

基于多维度的新型排名算法

在处理各项指标成绩线性之和相差不多,而要使成绩平均程度高的排名对象排在前面的排名问题时,普通排名算法存在着一定的局限性。基于多维度的新型排名算法,使得各项考核指标成绩越平均的排名对象名次越靠前,该算法科学合理,应用范围广,有较强的实用性。首介绍了该算法的基本原理,分别通过理论和实例论证了这种新型排名算法的优势,最后基于该算法利用Java语言实现了一个简单的排名软件。     

RBF神经网络在红外CO_2传感器压力补偿中的应用研究

在红外CO2传感器的测量过程中,环境总压是一个重要的影响因素。在环境总压变化的情况下做好压力补偿得出正确的CO2气体分压值,对提高传感器的测量精度有重要意义。提出一种基于聚类和梯度法的径向基函数(RBF)神经网络方法,利用它的局部逼近特性,建立起其在红外CO2传感器的非线性压力补偿中的网络模型。实验结果表明:该应用收到了良好的效果。     

基于AD7746的电容法间隙测量应用系统研究

为精确测量航空发动机部件间隙,针对电容法间隙测量进行了应用研究,重点设计了基于可编程电容—数字转换器AD7746的电容法间隙测量应用系统。采用驱动电缆法等措施,以减小寄生电容,提高抗干扰能力,并通过对AD7746内部可编程寄存器的补偿设置实现宽范围、高精度测量。该系统在自行设计的实验台架上进行多次实验,表明系统具有较好的线性度、重复性和较高的测量精度。最后,提出了电容法测量发动机叶尖间隙的方案。     

一类非线性神经模糊控制系统

针对离散非线性系统,将神经网络和模糊技术有机结合,模糊神经网络与自适应控制方案相结合,设计了一种模糊神经网络自适应控制系统,它由模糊对向传播（FCP）网络辨识器和径向基函数（RBF）神经网络控制器组成,仿真结果表明了该方案的有效性。     

多数据项广播调度策略

多数据项广播是移动计算环境中一种重要的数据访问方式.为减少用户的平均访问时间和响应最多事务请求,提出了一种新的多数据项广播调度策略.调度策略分为两个阶段,第一阶段根据各事务包含的数据项数目和对重复申请数据项的处理选择事务请求;第二阶段对已选择的事务请求用QEM算法进行调度.实验结果表明,它比现有的QEM算法有更高事务调度成功率和更短的平均访问时间.     

基于Matlab的自行火炮液压管件应力分析

液压管件作为某型自行火炮液压系统的一类重要元件,其机械性能在很大程度上影响整个液压系统的工作寿命.采用建模和仿真技术研究其应力分布,提出依据广义胡克定律建立液压管件在高强度载荷作用下的力学模型的方法,利用Matlab进行仿真分析,结合仿真结果对液压管件径向及切向应力的分布规律进行了探讨,对于液压管件的疲劳分析以及力学性能研究具有一定的参考价值.