船舶电力系统自适应Backstepping混沌控制

为了抑制船舶电力系统在周期电磁扰动下可能产生的混沌振荡,在两机并联模型的基础上,应用自适应Backstepping方法设计了系统的混沌控制器。应用Lyapunov稳定性理论证明了在该控制器作用下,系统能够保持闭环渐进稳定。仿真结果表明,混沌控制器能够以较快的收敛速度抑制系统中的混沌,使系统状态迅速稳定在平衡点,同时还能够以较快的速度辨识出导致系统产生混沌的参数。     

船舶横摇运动中的混沌及其非线性简捷控制

为了描述并控制船舶横摇运动中的非线性随机现象,用混沌的Duffing方程刻画船舶横摇运动的非线性现象,符合程度较好,说明船舶在海浪作用下的运动在一定条件下可能产生混沌现象。采用精确反馈线性化和闭环增益成形算法相结合的非线性简捷控制方法控制船舶横摇运动中的混沌,取得了令人满意的控制效果,仿真结果验证了所设计的控制器具有良好的鲁棒性。     

加速混沌优化算法的改进及其在船型论证中的应用

利用混沌运动所特有的随机性、遍历性和规律性,对加速混沌优化算法进行一些改进,提高了混沌优化算法的收敛速度和精确性.改进的加速混沌优化算法利用混沌运动的性质,同时不断缩小变量的搜索空间,在混沌优化搜索过程中,以具有一定保证的当前最优解为中心,不断地缩小优化变量的搜索区间,调整细化参数,促使搜索能够更快、更有效地向全局最优解收敛.将该改进算法应用到具体的船型论证中,不仅证明了该改进算法简单,容易实现,具有较高的收敛速度和可靠性,而且具有较高的寻优精度和较少的优化迭代次数,也体现了该算法在船型论证领域中的实用性和有效性.     

面向准时化生产的船体分段排产分析

针对国内某典型船厂存在的智能化程度低、作业方案可控性差和库存成本高等问题,以减少船体分段的库存时间、满足分段的开工时间限制和保证胎位负荷均衡为目标建立数学模型,并引入遗传算法解决此类NP-Hard问题。在算法运行过程中采用混沌映射、精英保留策略和自适应交叉变异算子增强算法的全局寻优性和收敛性。对某船厂的实际生产数据进行计算和对比分析,结果表明,采用改进算法所得结果比船厂排产计划库存时间更少,资源利用率更高,该算法有效。     

基于混沌理论的企业科技创新系统非线性动力学行为研究

为了研究企业科技创新系统中各变量间的非线性动力学行为,实现效益最大化,构建了三维动态非线性模型,通过仿真分析了参数与初值变化对系统的影响,并进行实证分析.研究结果表明：研发投入和新产品收益本身存在线性关系,受专利数量的影响,二者之间的相互关系由类线性关系趋向非线性;混沌吸引子的存在会导致企业新产品收益、专利数量以及R&D经费投入量之间的关系经过一段时间的变化后趋于稳定;企业专利数量的发展速度存在合理区间,处于合理区间内的企业专利发展速度会使新产品收益在研发周期内实现效益最大化.     

基于PCE法和最大熵法的船舶不确定性优化设计北大核心CSCD

[目的]船舶不确定性优化设计(UDO)的关键在于不确定性的量化(UQ),传统的蒙特卡洛方法较为耗时且计算成本较高,故提出一种基于多项式混沌展开法(PCE)和最大熵法(MEM)的船舶UDO方法。[方法]首先,选取较低计算成本的PCE法来量化多个不确定参数作用下输出的随机性质;然后,根据正交多项式的特点,采用基于线性无关原则的改进概率配点法(IPCM)求解PCE系数;最后,利用推导的约束前4阶矩,结合最大熵法求解约束的概率密度函数(PDF),进而在失效域上积分得到UDO关注的约束失效概率。[结果]研究结果表明:改进概率配点法可以给出最优的概率配点数目,并显著减少样本点数量;基于PCE法和MEM法求解约束失效概率时,与蒙特卡洛法结果对比,其在不额外增加计算量的前提下亦可满足精度要求;散货船工程算例的优化结果验证了PCE法较常用的蒙特卡洛法在精度和效率上更具工程应用优势。[结论]该不确定性优化设计方法可以高效准确地实现船舶设计方案的稳健性和可靠性。     

基于模态频率应变能熵和Tent—SSA—BP神经网络的桥梁损伤识别方法的研究

针对服役中的中小型梁桥因环境和材料因素影响易发生损伤的问题，提出了一种融合模态应变能、频率和信息熵的桥梁损伤识别的方法。该方法首先提取出桥梁的模态参数，通过公式得出模态频率应变能熵，对梁进行单点和多点损伤定位分析。其次，利用混沌tent映射，优化麻雀搜索算法的权阈值，调整寻优能力，并且将麻雀搜索算法(SSA)和混沌优化过后的麻雀搜索算法(Tent—SSA)分别优化BP神经网络。最后，将熵值变化率作为输入数据放进神经网络中训练，输出简支梁桥的损伤程度，做出定量对比分析。使用有限元软件进行算例分析的结果表明，模态频率应变能熵能精确定位损伤的位置，对损伤的敏感度较强，解决了识别过程中的非线性问题；同时，优化过后的BP神经网络对损伤识别的准确率更高，预测效果更好。     

任意概率不确定情形下的电动汽车悬置系统固有特性分析

针对电动汽车动力总成悬置系统 （Powertrain Mounting System，PMS） 参数可能被处理为不同类型概率变量的情形，提出了一种基于任意多项式混沌 （Arbitrary Polynomial Chaos，APC） 展开和最大熵原理 （Maximum Entropy Principle，MEP） 的电动汽车 PMS固有特性不确定性分析方法。采用概率模型描述任意概率不确定情形下的 PMS参数，通过APC展开获得任意概率不确定情形下PMS固有特性不确定性响应的前几阶统计矩，通过MEP拟合不确定性响应的概率密度函数 （Probability Density Function，PDF） 和累积分布函数 （Cumulative Distribution Function，CDF） 等信息，通过算例分析了5种概率不确定情形下的电动汽车PMS固有特性响应。分析结果表明，以蒙特卡洛法作为参考，所提出的方法可有效地分析不同概率不确定情形下的PMS固有特性响应，分析具有较高的计算精度和计算效率，能进一步获得响应满足设计要求的可靠度。