不同优化准则统计组合预测权系数优化

不同的优化准则下,组合预测模型的权系数一般不同.为了兼顾不同准则的优点,根据均方误差,平均绝对误差以及平均绝对相对误差准则分别确定了组合预测模型的权系数向量,再利用这些权系数和层次分析方法构造新的组合预测模型的权系数.最后,通过几个应用实例,说明了这种建立组合预测模型方法的可行性和有效性.     

二维局域共振周期格栅结构的低频振动带隙特性研究

为了解决周期格栅结构在低频领域的振动问题，基于局域共振机理，本文设计了一种新型复合二维周期格栅结构，结合有限元方法对结构的带隙机理及低频共振带隙特性进行了分析和研究，并在此基础上对结构进行优化设计。分析发现，仅对包覆层结构进行优化，便可大幅降低带隙的起始频率。带隙的位置由对应局域共振模态的固有频率决定，通过改变结构的材料和尺寸参数可以将带隙调节到满足实际工程应用的范围。数值仿真结果与试验测试结果一致，该结构可在40～90 Hz的低频范围打开宽度50 Hz的完全带隙，最大振动衰减达到36 dB。这种结构设计为周期格栅结构获得低频、超低频带隙提供了一种有效的方法，具有潜在的应用前景。     

子空间判决分析的强干扰抑制

针对海洋中存在的强干扰和环境噪声导致水下目标方位估计算法性能剧烈下降的问题,提出了一种子空间判决分析的强干扰抑制方法 (SSJ),可实现多个强干扰下的目标方位估计。根据常规波束形成粗估的目标角度区间,利用目标-干扰-噪声子空间与导向矢量的相关性,设置判决项和估计合适的判决阈值来分离和抑制样本协方差矩阵中的非目标信息,降低干扰和噪声的输出功率,同时提高输出信干噪比,为增强阵列的目标方位分辨能力提供方法支撑。仿真和海试数据处理结果显示,SSJ方法可抑制目标角度区间外的强干扰和噪声,明显降低了干扰的输出功率和目标主瓣附近的旁瓣级,提高了目标方位角度的分辨力。相比于现有的子空间干扰抑制方法,所提方法具有更加稳健的干扰抑制能力。     

含谐振单元和弹性支承谐振单元的声子晶体低频禁带特性研究

在结构中周期性地添加谐振单元可以构造局域共振声子晶体并产生低频禁带。本文提出了一种具有谐振单元和弹性支承谐振单元的声子晶体结构,通过声子晶体理论和振动理论对该结构的禁带特性和禁带调控特性进行了计算与分析。结果表明,该结构可在0 Hz处形成禁带;禁带内对振动的衰减强度由衰减因子和有限结构周期数共同决定;结构中存在1条可调控禁带和3条不可调禁带;可调控禁带可以通过改变谐振单元和弹性支承谐振单元的结构参数加以调控;不可调禁带包括第一禁带,它们能够较为稳定地对一定频率的弹性波产生衰减作用。该结构所具有的禁带特性在管路、桥梁和汽车减振领域具有潜在应用。     

单面柱局域共振声子晶体低频带隙特性分析及结构改进研究

基于有限元法对单面柱局域共振声子晶体进行带隙特性分析,研究了结构参数对该类型声子晶体的影响。结果表明:随着散射体高度的增加,单面柱声子晶体的第一完全带隙的起始频率逐渐降低,带宽逐渐增大;随着基板厚度的增大,单面柱声子晶体的起始频率逐渐升高,截止频率先增大后减小。并且在经典单面柱声子晶体的基础上,组合了两种新型的三组元单面柱声子晶体结构:嵌入式单面柱声子晶体(以下简称结构Ⅰ)和粘接式单面柱声子晶体(以下简称结构Ⅱ)。通过对其带隙特性的分析得出:这两种新结构与经典的单面柱声子晶体相比,都具有更低频的带隙,这对于低频减振降噪是非常有利的。本文的结果将对实际的工程应用提供一定的理论指导。     

航空时敏炸弹SINS/GNSS组合导航系统设计(英文)

为满足机载精确制导弹药小型化、高可靠性方面的要求,设计了一体化闭环光纤惯导/GNSS紧凑型组合导航系统,该样机基于DSP C6747+FPGA浅并行架构,运用自适应卡尔曼滤波算法实现组合导航系统的信息融合,样机整体尺寸为13 cm×14 cm×12 cm。为验证系统性能,搭建了弹载组合导航半实物仿真平台,通过计算机仿真模拟目标信息和炸弹飞行全过程,分析了在组合导航系统辅助下制导炸弹对目标的打击精度,最后对样机进行了地面跑车试验的考核。半实物仿真与地面跑车试验结果表明,该组合导航系统具有较好的实时性和稳定性,导航精度满足精确打击的要求。     

基于最坏情况条件鲁棒利润的发电机组最优组合

采用最坏情况条件风险价值方法刻画电价风险,并定义最坏情况条件鲁棒利润描述发电商的利润,考虑机组启停,建立了基于最坏情况条件鲁棒利润的发电机组最优组合模型.在盒式不确定集下,将所建模型转化为混合整数二阶锥规划进行求解.通过10机24时段系统的算例仿真,验证了所建模型和求解方法的有效性.     

有效因子综合偏好强度与CVaR整合优化模型

本文从股票多维特征因子中选择有效因子,融合形成最大化有效因子综合偏好强度(IPS)的附加理性,构建并验证IPS-均值-CVaR投资组合优化模型。基于沪深300股2006~2015年数据分析显示:(1)有效因子IPS投资组合优越于单因子投资组合;(2)IPS方法相较于因子打分法,具有更优的多维数据整合功效;(3)IPS-均值-CVaR投资组合优化模型相对于均值-CVaR模型具有更优越的资产选择能力,也拓展了投资组合模型的多维数据处理能力和适用性。     

企业自主研发与合作创新的风险测度及组合优化

企业在整合内部创新要素进行自主研发的同时,也会寻求外部创新资源进行合作创新,当前同时从事多个R&D项目已成为常见的企业经营活动,如何在不确定条件下分析多个R&D项目投资的策略选择及风险优化,对于企业的长期发展具有重要意义。根据企业是否采取合作创新策略,可将其R&D项目分为自主研发与合作创新两类,以项目的研发成功率和投资收益率代表技术风险和市场风险,分别测度自主研发与合作创新项目的风险特性,并在此基础上构建企业R&D项目投资组合优化模型,以在自主研发与合作创新项目之间进行权衡取舍。结果表明,企业对于自主研发与合作创新项目投资组合的最优投资权重,主要取决于这两类组合的期望收益率、收益率方差、期望成功率以及两组合之间的协方差。企业可基于关键参数制定出最优的R&D项目投资组合选择策略,合理分配资金以达到风险最小化的投资目标。     

基于双状态Χ~2检测和快速强跟踪AUKF的组合导航算法

针对GNSS/SINS/摄影测量组合导航中某个子系统发生故障时,整个导航系统易受到故障数据污染的问题,提出了一种基于快速强跟踪AUKF的双状态卡方(Χ~2)检测数据融合方法。首先,采用快速强跟踪AUKF算法进行滤波;然后,引入卡方检验通过检测UKF子滤波器输出的状态向量来定位故障参数;最后,采用强跟踪滤波准确跟踪状态矢量突变以增强系统鲁棒性,并根据自适应因子实时调整预测协方差阵以修正增益矩阵,使滤波结果不受异常信息的干扰。将提出的改进算法与常规算法分别应用于无人机着陆导航系统,结果显示:与传统UKF相比,提出的算法得到的位置误差减少了62.6%以上;与强跟踪UKF相比,导航误差也至少减小了32.6%。