用无网格径向点插值法分析中厚板的弯曲问题

利用无网格径向点插值方法对四边固支和四边简支中厚方板以及悬臂中厚梯形板的挠度和应力进行了分析和计算.编制了该方法的计算机程序,研究了计算结果的精度和收敛性.由于该方法是采用径向基函数耦合多项式基函数来构造形函数,其插值函数具有Kronecker Delta函数性质,可以和有限元法一样很方便地施加本质边界条件.而且该方法是基于节点信息而不是基于单元或网格信息,所以用该方法求解薄板问题时也可以避免剪切自锁现象.算例结果表明,用无网格径向点插值法分析中厚板的挠度和应力问题所得计算结果与已有文献解以及有限元解都十分地吻合,并且具有效率高、精度高、收敛性好和易于实现等优点.     

高阶龙格库塔间断有限元方法求解二维谐振腔问题

提出了使用高阶龙格库塔间断有限元方法在时域求解经典的电磁场谐振腔问题，间断有限元方法在空间离散时采用非结构化网格且在时域显式求解方程，这是有限元方法和有限体积方法的最佳结合。该方法通过采用局部高阶多项式插值基函数获得高阶精度。文中使用该方法研究了横磁波在二维谐振腔中的传播情况，以及高阶的拉格朗日基函数。数值实验采用了高阶的二变量拉格朗日多项式基函数，数值计算结果与理论解析解相吻合。文中还讨论了不同阶数多项式插值基函数对计算精度的影响。结果表明，随插值基函数阶数增加，计算精度迅速提高。最后讨论了不同插值基函数阶数对L^2误差的影响，结果显示L^2误差随插值基函数阶数增加呈指数下降。     

高维三次样条插值法在气动参数计算中的应用

根据一维三次样条插值算法能够达到二阶连续的光滑程度，将其扩展到高维插值，应用到由多自变量决定的气动参数计算。相对于高维线性插值算法，提高了插值精度，同时又避免了高次拉格朗日插值中的失真现象。并针对于高维三次样条插值算法，提出一种改进的边界条件，能够提高插值精度，简便工程应用。通过标准函数的数值试验，证明该高维插值方法及其改进边界条件对气动参数计算精度的提高是明显的。     

玉米叶片形态建模与网格简化算法研究

【目的】协调禾本科作物形态模型的可视化效果和计算效率之间的关系。【方法】提出一种利用非均匀有理B样条（NURBS）插值结合使用多直线段分裂算法（splitting）来重建玉米叶片三维形态并实现曲面网格简化控制的方法。【结果】该方法利用三维数字化仪采集的数据点，通过计算节点矢量、差值计算反求曲面控制点等步骤构造出玉米叶片曲面，具有较强地真实感效果；根据叶片形态特征，采用多直线段分裂算法的逆运算来对叶片曲面网格数量进行简化，在尽可能保持曲面特征的同时可显著降低网格数目。【结论】应用该方法进行玉米冠层可视化与光分布计算，结果表明，在不显著增大计算误差的前提下，可以明显地提高计算效率。     

关于一种快速频域离散化相关算法的研究

因频域相关算法可利用FFT实现快速运算而得到广泛应用,但在有限长数据序列条件下该方法的运算速度和精度问题仍有待于研究。在相关定理和频域中矢量分析的基础上导出了一种频域离散化相关计算方法,该算法省去了传统快速相关算法中的逆快速傅立叶变换环节从而有效地节约了硬件资源、提高了运算速度。对周期信号、周期分量和随机分量叠加信号的相关计算实验验证了该算法的正确性与有效性。以经典的时域相关计算值为标准,该算法的误差小于10~(-6)。     

二维椭圆问题的经济外推瀑布多重网格法

针对二维椭圆问题,首先提出九点紧致中心差分(NCCD)格式,并讨论该格式的截断误差.接着,提出了 基于NCCD格式下的经济外推瀑布多重网格(EEXCMG)法,其中使用新外推公式和三次多项式插值算子给相邻 细网格层提供初始值,并在各网格层上采用经济的磨光策略.数值实验验证了NCCD格式的四阶精度和EEXCMG 法的有效性.     

天然河道数值模拟中网格生成中插值方法的研究及应用

提出一种实用的插值方法,生成宁夏沙坡头天然河道的计算网格,并在该网格上计算恒定流,发现与实测符合良好。     

金属体积成形过程的无网格RPIM方法分析

建立了基于无网格径向点插值RPIM法的二维体积成形动态显式计算模型.采用具有Delta函数性质的RPIM形函数构造位移域，因此可以很方便地施加本质边界条件.基于防御节点法给出了二维接触碰撞问题的接触力计算方法，避免罚函数法罚因子选择问题，以及拉格朗日乘子法不适合显式算法的问题.采用完全拉格朗日格式和弹塑性本构关系解决金属体积成形过程所涉及的几何非线性和材料非线性问题，并通过将工件变形分解为偏量部分和体积部分，有效消除金属体积成形中的体积自锁现象.数值算例表明，该算法可方便准确处理大变形畸变问题，是模拟金属体积成形过程的一种有效方法.     

基于PRISM的山地环境大气湿度的空间插值

基于PRISM方法设计开发了山地大气湿度空间插值模型,选取北京西部山区作为试验区域,利用气象科学数据共享平台上36个台站资料和1∶25万DEM数据生成年、月、日3个时间尺度下大气相对湿度的栅格信息.采取站点交叉验证的方式对插值结果进行精度评估,并与反距离加权、克里金等其他空间插值方法的插值精度进行比较.结果表明:基于PRISM模型的大气湿度空间插值模型适合模拟北方山地的大气湿度分布场,年平均相对湿度和月平均相对湿度的插值精度比较高;与考虑空间距离或者空间距离结合海拔的其他插值方法相比,该模型插值精度有了较大提高.     

局部网格加密技术在混凝土裂缝扩展模拟中的应用

采用有限元分析混凝土裂缝问题时,常遇到无法一步到位地确定采用什么样的剖分方案使有限元计算能到达精度要求.针对这一问题,文章提出一种局部网格加密技术,网格根据计算精度要求以及混凝土开裂位置对原有网格进行局部加密,并且利用非协调网格算法进行计算,通过2个算例证明,局部网格加密在保证达到精度要求的条件下,将会大大减少计算机计算量.     

基于自适应模糊神经网络的鱼类投喂预测方法研究

在集约化水产养殖中，鱼类的投喂水平直接关系到养殖效率和生产成本。针对当前水产养殖中存在的投喂量不合理、饲料浪费严重的问题，以实现投喂量的精准预测为目的，提出了一种基于自适应模糊神经网络的鱼类投喂量预测方法。该方法以罗非鱼为研究对象，选择水温和鱼的平均体重2个因素作为输入变量，利用混合学习方法，通过训练和学习获得最优模糊规则库，基于自适应神经网络模糊推理系统（adaptive network fuzzy inference system,ANFIS）建立投喂量预测模型，取得了较好的预测效果。基于ANFIS的投喂量预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.18、0.74和0003 1，均远远小于原始模糊推理投喂量预测模型的指标值，其网络预测能力优于原始模糊推理预测模型。因此，该模型不仅可以在无监督条件下对鱼进行科学投喂，节省人力成本，而且能为合理的投喂提供技术支撑和理论支持。     

5自由度机器人手臂模糊自适应控制

为了在一定的跟踪精度范围内且存在不确定性因素的情况下控制机器人跟踪设定的轨迹,给出了一种基于控制器输出误差法的自适应模糊控制法来控制机器人手臂.采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差.该方法被应用于5自由度机器人控制系统中,仿真结果显示模糊逻辑控制器参数得到了实时调整,该方法有效.     

基于复合粒子群自适应液压伺服系统力跟踪控制与试验

为提高液压伺服系统力跟踪控制性能,针对不同环境模型及变期望力条件下,液压伺服系统末端位置力跟踪存在稳态误差及动态特性差问题,提出一种复合粒子群自适应阻抗控制策略。在建立液压伺服系统数学模型和阻抗模型基础上,根据环境刚度及力偏差,采用模糊算法确定阻抗参数范围,结合莱维飞行粒子群快速通过局部与全局搜索确定不同环境刚度下的阻抗参数,采用三次样条插值拟合阻抗参数随环境刚度变化方程;分析末端位置力跟踪稳态误差原因及并建立数学模型,根据末端位置力及当前末端位置,利用自适应算法估计环境刚度与环境位置,对期望位置补偿并选择阻抗参数。通过Matlab-Adams虚拟样机仿真,验证复合粒子群自适应阻抗算法对液压伺服系统力跟踪有效性。二连杆串联机构台架试验结果表明,采用复合粒子群自适应阻抗策略液压伺服系统力跟踪控制,末端位置稳态误差范围0~1,在期望力发生变化时,力跟踪动态性能良好。研究为液压伺服驱动足式农业移动平台及大型农业采摘机械臂末端位置力控制设计提供参考。     

中密度纤维板连续热压位置伺服系统自适应全局快速终端滑模控制

为实现中密度纤维板(MDF)连续平压热压机液压位置伺服系统在参数摄动和外负载力干扰存在条件下快速、精确地位置跟踪,提出一种自适应全局快速终端滑模控制方法。首先,设计了自适应律以估计系统中的不确定参数,增强了控制系统的鲁棒性;然后,采用全局快速终端滑模控制方法,设计了一种新型的全局快速终端滑动模态,保证系统误差能够在有限时间内收敛为零;最后,利用Lyapunov稳定性理论给出了系统渐近稳定、跟踪误差在有限时间收敛的证明。仿真结果表明:该方法在保证系统稳定性的同时,可以实现系统误差在有限时间内收敛,提高了系统的鲁棒性和快速性。     

一类非线性系统的模糊自适应控制器设计

针对一类非线性系统，构造了具有高斯隶属度函数的T-S函数逼近器．根据逼近误差和控制要求，运用Lyapunov稳定性理论设计了一种模糊自适应控制器．该控制器不仅可以调节模糊规则参数，同时也能调节隶属度函数的参数．将这种模糊自适应控制器应用到倒立摆系统的跟踪控制，仿真结果表明，它具有良好的控制性能，从而验证了该方法的有效性．     

基于多RBF神经网络的汽车衡误差补偿

传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低，为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN，每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿，建立相应秤量段的称重误差补偿模型，并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合，利用自适应选择网络，自动选择合适的子RBFNN，完成不同称重段的最优补偿，从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明，这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比，子RBFNN规模小，补偿效果更好.     

一种可自调步长的改进Newmark算法

采用一个可以自调步长的按时间进行逐步积分的计算方法,给定了动力分析中用Newmark方法计算动力响应的后局部误差估计,这种方法可以使每一步的局部误差估计都在允许误差限内,并且给出了计算框图。计算实例表明：算法可以自动调节至适合的步长,使误差估计逐渐趋于零,从而得到这种有效方法可靠的数值解答。     

基于星基增强精密单点定位的农机自动导航系统开发与测试

目的 开发基于星基增强精密单点定位的农机自动导航系统。方法 以国产雷沃TX1204拖拉机为平台,采用国产星基增强定位板卡的输出数据作为农机位置反馈量,设计位速卡尔曼滤波器对定位数据进行滤波处理,开发预瞄跟随PID路径跟踪控制算法进行导航控制,整定不同行驶速度条件下的模型控制参数,采用地基增强RTK高精度定位接收机输出数据作为参考量,搭建农机自动导航测试系统并开展系统性能测试。结果 在直线跟踪误差方面,所开发的农机自动导航系统平均误差为?0.0009436 m,标准差为0.02452 m,最大误差绝对值为0.08472 m;在邻接行误差方面,平均误差为0.0007128 m,标准差为0.02986 m,最大误差绝对值为0.15444 m。这一精度可满足大部分农机自动导航作业需求。结论 将国产星基增强精密单点定位技术用于农机自动导航是可行的;本文设计的预瞄跟随PID路径跟踪控制模型和提出的不同速度条件下PID参数与前视距离的整定方法,提高了系统对不同速度的自适应能力。     

Research on Anti-noise Processing Method of Production Signal Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD)

The grain production prediction is one of the most important links in precision agriculture. In the process of grain production prediction, mechanical noise caused by the factors of difference in field topography and mechanical vibration will be mixed in the original signal, which undoubtedly will affect the prediction accuracy. Therefore, in order to reduce the influence of vibration noise on the prediction accuracy, an adaptive Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) threshold filtering algorithm was applied to the original signal in this paper: the output signal was decomposed into a finite number of Intrinsic Mode Functions (IMF) from high frequency to low frequency by using the Empirical Mode Decomposition (EMD) algorithm which could effectively restrain the mode mixing phenomenon; then the demarcation point of high and low frequency IMF components were determined by Continuous Mean Square Error criterion (CMSE), the high frequency IMF components were denoised by wavelet threshold algorithm, and finally the signal was reconstructed. The algorithm was an improved algorithm based on the commonly used wavelet threshold. The two algorithms were used to denoise the original production signal respectively, the adaptive EEMD threshold filtering algorithm had significant advantages in three denoising performance indexes of signal denoising ratio, root mean square error and smoothness. The five field verification tests showed that the average error of field experiment was 1.994% and the maximum relative error was less than 3%. According to the test results, the relative error of the predicted yield per hectare was 2.97%, which was relative to the actual yield. The test results showed that the algorithm could effectively resist noise and improve the accuracy of prediction.     

拖拉机转向跟踪复合模糊PID控制研究

为提高拖拉机在自主导航行驶中转向跟踪控制的响应特性和稳定性,设计了以拖拉机前轮转角偏差和偏差变化率为输入,以电机控制电压和PID 3个控制参数为输出的模糊控制器,结合PID控制器实现前轮转角偏差大于10°时采用模糊控制和转角偏差小于等于10°时采用自适应模糊PID控制。仿真结果表明,采用复合模糊PID控制器在前轮转角偏差较大变化范围内均能实现快速和准确的转向跟踪。