线性定常广义系统的D型迭代学习控制收敛性

给出了线性定常广义系统在D型学习律作用下的迭代控制收敛性结果,这一结果是全新的,其对时变系统也成立,而且,本文结果和方法大部分可以移植到线性定常广义离散时间系统.     

超强激光照射三维时变等离子体散射新机制

应用多光子非线性Compton散射模型和电流密度拉普拉斯变换改进的时域有限差分法,研究了超强激光照射三维时变等离子体的散射特性,提出了Compton散射光是影响等离子体散射的新机制,给出了该等离子体散射截面和频率随时间变化的修正方程,并进行了数值仿真。结果表明：与Compton散射前相比,Compton散射使等离子体散射截面增大,且随频率增大迅速衰减。这是因散射使等离子体中电子从耦合激光场中获得更多能量,从而导致电子被耦合场俘获的缘故;使瞬变等离子体最大频率随时间呈准直线缓慢下降趋势。这是因散射使等离子体中电子辐射阻尼效应增强,从而导致电子能量衰减、频率下降的缘故;使缓变等离子体频率随时间缓慢增大。这是因散射使等离子体中电子辐射阻尼增大效应减弱了频率增大的缘故。     

基于螺旋算法的桥吊时变滑模控制器设计

针对桥吊防摇定位控制中普遍存在的参数变化和摩擦等不确定性扰动以及滑模变结构控制的抖振问题,基于LuGre摩擦力模型和桥吊的动力学模型,采用基于螺旋算法的二阶滑模控制技术,提出了一种基于螺旋算法的时变滑模控制方法;该方法首先利用时变滑模技术实现了控制器在滑模趋近阶段无鲁棒性的问题,然后采用螺旋算法抑制了桥吊运行过程中存在的不确定性扰动,并且使得控制律为连续信号,从而有效抑制了抖振;利用李雅普诺夫方法证明了该控制器全局稳定性,并保证其有限时间内收敛特性;仿真结果表明了控制方法的有效性。     

高功率微波系统仿真数据管理支撑技术

针对目前高功率微波系统仿真平台产生大规模复杂结构时变数据场,提出了新的数据存储与处理需求,而现有数据管理方法难以提供平台所需要的数据存取与分析能力。为此,通过研究科学数据表示、元数据管理、高效I/O、并行处理和快速选择等关键技术,集成应用成果并研制自主产权的科学数据管理软件,实现了高功率微波系统仿真实验数据的高效存储、组织与管理,对于方便平台子系统间的数据交换、提升数据存取效率及研究关键物理问题起到了很好的支撑作用。     

一类不确定时变时滞系统的鲁棒自适应稳定控制

研究了一类不确定时变时滞系统的鲁棒自适应稳定控制问题.系统包含多变时滞非线性扰动.基于Lyapunov稳定性理论和Lyapunov-K rasovsk ii型泛函设计出了一种无记忆的自适应状态反馈控制器,并证明了满足一定条件时,此控制器使得闭环系统最终一致有界.     

简谐激励作用下轴向运动梁横向振动特性分析

为分析简谐激励作用下轴向运动梁的横向振动问题,采用单元数目及长度固定不变、节点参数在不同时间步下无缝传递的节点生死方法,建立了时变系统的动力学有限元模型,通过已有实例验证了模型的准确性和有效性。在此基础上,分析了架设速度、激励力频率和幅值对某型平推式军用桥梁架设过程横向动力响应的影响规律。结果表明,在架设过程中,当桥梁的时变固有频率与激励力频率接近时,桥梁位移动态响应呈共振的特点,据此提出了减小某型平推式军用桥梁架设过程动力响应的措施。     

Birkhoff系统的一类积分不变量的构造

分别建立了自由Birkhoff系统和约束Birkhoff系统的非等时变分方程,并且利用系统的Birkhoff方程及其非等时变分方程证明,可由第一积分直接构造该系统基于非等时变分的一类积分不变量。文中,举例说明结果的应用。     

一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法

本文提出了一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法来处理涉及区间变量和区间过程的问题.首先,定义一种基于极值响应的可靠性指标来度量区间变量和区间过程不确定性下结构的可靠性.其次,建立并求解一双层优化模型以获得可靠性指标.在内层中,使用EGO方法计算功能函数关于时间的极值响应;在外层中,对极值响应关于原始区间变量和区间过程级数展开获得的区间变量进行优化,以得到其上边界和下边界.最后,通过两个例子以验证本文方法的有效性.     

基于TGARCH-t的混合Copula投资组合风险测度研究

在分析了现有Copula函数在测度投资组合风险不足的情况下,首先充分考虑资产波动的时变性、杠杆效应等特征,选择了TGARCH-t模型进行边缘分布建模.接着引入混合Copula模型来描述投资组合的复杂相关结构,同时利用构造的主对角线距离统计量等方法验证了混合Copula模型的优势.最后通过VaR的蒙特卡洛模拟结果看到,这种方法能更为精确的测度投资组合风险值.     

操作风险计量研究——基于贝叶斯Copula方法

商业银行操作风险的计量存在两个重要的问题,一个问题是损失数据缺乏,另一个问题是各部分之间的风险相关问题.结合Bayes估计和Copula函数解决了上述两个问题并基于中国商业银行操作风险的损失数据对对操作风险的计量进行了实证分析.实证分析的结果表明无论考虑风险相关与否,基于极大似然估计的VaR与基于Bayes估计的VaR具有一定的差距.