连续体结构拓扑优化应力约束凝聚化的ICM方法

为克服应力约束下拓扑优化问题约束数目多、应力敏度计算量大的困难，提出 了应力约束化凝聚化的ICM方法. 在利用Mises强度理论将应力约束转换成应变能约束后， 提出了应力约束凝聚化的两条途径：其一为应力全局化的方法，其二为应力约束集成化的方 法. 由此建立了多工况下以重量为目标、以凝聚化应变能为约束的连续体结构优化模型，并 利用对偶理论对优化模型进行了求解. 4个数值算例表明：该方法具有较高的计算效率，得 到的拓扑结构比较合理，不仅适用于二维连续体结构，也适用于三维连续体结构.     

具有非线性homologous变形约束的桁架结构形态分析

研究了具有非线性homologous变形约束条件的桁架结构形态分析问题。在已有的线性homologous变形约束桁架形态分析的基础上,将结构的节点分成三类:homologous变形约束节点,形状可变节点和边界点。运用Moore-Penrose广义逆矩阵性质,将基础方程组解的存在条件表示为包含形状可变节点未知坐标的非线性方程组,为采用Newton-Raphson方法求解非线性方程组,对AA (A为任意矩阵,A 为A的Moore-Penrose广义逆矩阵)求偏导数,找到了满足保型要求的形态,给出的桁架算例说明了本文方法的有效性。     

多体系统动力学设计灵敏度分析直接微分法

针对受完整约束的多体系统动力学微分／代数方程数学模型动态最优化设计问题，建立了通用的目标函数和约束方程，并以此为基础，用直接微分方法系统地推导出了计算设计灵敏度的通用公式，最后通过平面机械臂模型对理论结果和相应算法进行了验证．     

附加约束阻尼层对星箭系统动特性的影响分析

在星箭连接支架外表面附加约束阻尼层可抑制星箭对接界面的振动,从而降低卫星在发射过程中所承受的振动和噪声载荷.本文将有限元技术与矩阵特征值摄动分析方法相结合,就卫星支架局部修改(附加约束阻尼层)对星箭系统动态特性的影响进行了分析.以已有星箭系统结构的模态信息为基础,给出了支架部位附加约束阻尼层后星箭系统动态特性变化的定量计算方法,并证明了该减振技术能够不明显的改变原星箭系统的固有特性.     

卫星减振的试验研究

根据某卫星发射对减振性能的要求,本文提出在适配器与星箭界面之间安装整星隔振器并且在适配器表面粘贴约束阻尼层的减振方案。并且利用振动台分别对卫星减振系统施加垂向和横向的基础激励,测量卫星上关键位置处的加速度响应,比较减振前后其频率响应特性的变化,以验证卫星减振方案的减振性能。试验结果的对比分析验证了此卫星减振系统能够隔离卫星高频段的横向和垂向振动,降低卫星结构频率响应的幅值,能够减小运载火箭发射时传递给卫星的环境载荷,提高卫星发射的可靠性。本文对于相关的航天器的减振设计具有实用的参考价值。     

超短超强激光等离子体物理专题编者按

强激光等离子体物理是随着激光技术的发展而快速兴起的一门交叉学科,主要研究强激光与物质相互作用形成的等离子体结构、演化及应用.其研究内容从早期纳秒激光与等离子体作用相关的惯性约束聚变物理,到近年来飞秒激光与等离子体作用的新型加速器和辐射源物理,再到当前和未来以数十至百拍瓦激光等离子体作用的量子电动力学(QED)等离子体物理,逐步得到拓展和深入.     

基于神经网络的托卡马克能量约束时间预测

使用机器学习理论中的神经网络方法,根据通用逼近原理对能量约束时间的复杂函数进行逼近,采用托卡马克装置的典型实验数据,设计一种组合结构的神经网络。通过大量的调参试验,给出一套性能最好的参数组合,并与传统幂指数形式的多元线性回归方法进行准确性和数据集迁移能力的比较。结果表明：神经网络模型对于能量约束时间的预测准确率更高,回归性能更好,且具有一定的抗噪声能力,更适合作为能量约束时间的定标或预测工具。     

基于激光点云多条件约束的相机检校方法

为了克服相机检校对二维/三维检校场的依赖,提出一种基于激光点云多条件约束的相机检校方法。该方法通过对相机获取的多视影像进行光束法平差获得初始相机参数;利用影像点云与其最邻近的激光点云之间的位置关系,以共线方程为基础模型,建立多条件约束的相机检校数学模型;使用不等式约束的最小二乘方法平差迭代解算相机参数。将本文方法与基于三维控制场的检校精度进行了实验对比分析,结果表明本文方法与基于三维控制场的检校精度相当,两者反投影平均误差相差小于0.1 pixel,验证了本文方法在没有传统检校场的情况下进行相机检校的可行性。     

一种无恢复过程的SQP-滤子法

本文研究非线性不等式约束优化问题,构造一个新的SQP-滤子法.该方法将滤子技术有机融合到简金宝提出的可行SQP方法中,利用转轴运算的思想,产生一个近似积极约束集,当QP子问题不相容时,利用广义投影技术获得可行搜索方向.该算法既能避免罚函数的选择,又能避免常规滤子算法中的恢复算法,一定程度上简化了计算.最后,在合理的条件下,证明了算法的全局收敛性.     

对学生惩罚越重作弊越少吗?

对学生与监考老师在考试时作弊与不作弊的混合策略进行分析,从博弈论的角度运用最大期望收益与等收益法对混合策略的纳什均衡进行求解.结果显示,加大学生作弊的惩罚会导致老师监考不严,而对监考老师的奖励或惩罚越大,学生作弊的概率越小.因此,加大监考老师的激励是降低学生作弊的有效方法.根据经济学激励理论对学校与监考老师的博弈进行求解,结果既能满足激励相容约束,又能在学校与监考老师之间的序贯博弈中达到纳什均衡,为建立监考老师的激励机制与防止学生作弊提供了理论依据.