抑制高超声速飞行器级间分离气动干扰的预置舵偏设计方法

高超声速飞行器级间分离时,飞行速度约为6 Ma,动压约为70 kPa,前后体之间会有较强的气动干扰,造成飞行器出现姿态偏差。为了抑制这种气动干扰,提出了一种基于CMAC神经网络的预置舵偏设计方法。该方法利用CMAC神经网络的非线性映射作用,并对CMAC神经网络结构进行改进,不以网络输出量为网络自适应学习的输入,而是以分离后的攻角为网络学习的输入,计算不同的分离干扰所需的预置舵偏值。通过仿真验证,文中提出的预置舵偏设计能够有效抑制分离气动干扰对攻角和侧滑角的影响,能使角度偏差由4°减小到0.02°。     

计算力矩法的CMAC同步轨迹跟踪控制与仿真

为了平面二自由度冗余驱动并联机器人更好地跟踪目标轨迹,在已有计算力矩控制的基础上加入CMAC神经网络作为补偿.CMAC结构中,轨迹跟踪误差与同步误差构造的耦合误差及其变化率组成网络的输入,经过学习后得到补偿力矩.Matlab的仿真结果表明:加入了CMAC网络补偿后,轨迹的跟踪误差与支链的同步误差都能够收敛到0,与经典的计算力矩法比较,精度有较大的提升.在计算力矩法的基础上加入CMAC网络,确实能够实现目标轨迹精确的同步跟踪.     

基于聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法

针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,提出了基于模糊聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法。该算法通过对输入数据进行模糊聚类确定网络节点数和节点值,并根据输入输出数据通过模糊推理优化算法计算神经网络初始权值。与原算法比较,该算法可有效降低神经网络节点数,提高系统的学习精度。对一个多步时延的非线性系统的辨识仿真结果表明了该算法的可行性与有效性。     

CMAC神经网络结构参数及其结构优化的研究

CMAC神经网络具有学习算法简单、收敛速度快、局域泛化等优点,被广泛应用于机器人控制、信号处理、模式识别以及自适用控制等领域。但是网络的训练过程需要大量的存储单元,最优结构参数的选取是CMAC网络设计中一个重要问题。文中通过对函数逼近问题的研究,说明了量化精度和泛化参数如何影响网络对函数的逼近质量。仿真结果表明,通过对结构参数的调整,可以达到最小的逼近误差。而通过对网络结构的优化不但可以节约网络的训练时间而且可以大幅度减少存储单元的数量。     

基于CMAC和PID的非线性耦合系统解耦控制研究

为了实现多变量非线性耦合系统的解耦控制,提出了一种基于CMAC与PID的复杂关联自适应解耦控制策略,并给出了详细算法。该控制策略采用PID控制器和CMAC控制器共同构成一个复合控制器,多个复合控制器通过多输入多输出线性神经网络,实施对复杂非线性耦合对象的控制作用。由于神经网络的自适应特性,可使得耦合系统逼近参考模型,实现解耦控制。仿真结果表明,该控制策略实现了耦合系统的解耦控制,并且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。因此采用此控制策略能够实现多变量非线性耦合系统的解耦控制。     

基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制

针对非线性系统,提出一种由CMAC神经网络与PID并行控制的模式.由于CMAC具有常规控制器所不具有的优越性能,故CMAC PID的并行控制在一定程度上克服了常规控制器所不能避免的一些弊端.并用仿真实验进行了验证.     

基于参数化小脑模型的纤维张力控制系统

设计了一种将参数化小脑模型（P—CMAC）神经网络与传统PID控制器相结合的纤维张力控制系统．P—CMAC神经网络的输出在作用于被控过程的全部信号中占很大比例，而传统PID控制器则作为用于减少轨迹跟踪误差的补偿器来使用．实验结果确认其能提高控制精度.     

一种单输入/单输出的小脑模型神经网络研究

针对标准小脑模型关联控制器（CMAC）存在的问题,研究了一种单输入单输出（SISO）的CMAC算法.SISO CAMC采用直接地址映射,以输入v的量化值为地址,建立起输入v与权重w的关系,并通过对输入v进行归一化,增强网络的泛化能力.另外,学习采用随机样本,具有学习简单、收敛速度快、函数逼近精度高等特点,可以在单片机上实现.最后,理论证明和仿真试验,验证了该算法的有效性.     

一种神经网络自适应控制算法及其改进

Brandt和Lin提出了一种没有反馈网络的自适应神经网络控制器。由于这种算法结构简单,很适合于用硬件来实现,具有相当的使用价值。但是,经过仿真表明,这种自适应神经网络控制器在被控对象的阶数比较高时会产生不稳定现象,这就限制了其应用范围。通过在Brandt-Lin算法中引入一个死区非线性环节,使得神经网络当控制误差小于一定范围时停止学习,从而在一定程度上克服了不稳定现象。经过改进后的控制算法可以使其应用范围进一步扩大。     

CMAC神经网络与PID复合控制在温度控制中的应用

介绍了小脑模型神经网络原理,提出了神经网络与PID的复合控制算法.将该算法应用于温度控制中,对各个控制器的输出进行了仿真跟踪,并研究了其抗干扰性能,以及改变被控对象参数时的系统响应特性.仿真结果表明,神经网络CMAC与PID复合控制的输出误差小、实时性好、鲁棒性强,抗干扰能力较好.     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

FMS中加工质量故障预报的新方法

对引起加工质量故障的原因进行了研究,建立了用于加工中心加工质量故障分析的与/或故障树,提出了隐加工质量故障(FMQF)的概念和由·FMQF 找出制造系统故障的决策树方法.本文在模糊理论基础上,提出了隐加工质量故障识别的新方法,用这种方法可以根据控制图的变化进行设备状态估计.基于以上研究,建立了可用于柔性制造系统隐加工质量故障预测和预报的专家系统.     

立方准晶的反平面问题与Ⅲ型裂纹问题

发展了立方准晶材料的断裂理论 .通过应用Fourier分析和对偶积分方程理论 ,得到了立方准晶材料Ⅲ型裂纹问题的精确解析解 ,并由此确定了位移与应力场 ,应力强度因子和应变能释放率 .结果表明 ,应力强度因子与材料常数无关 ,而应变能释放率依赖于所有的材料常数 .这些为研究此新固体材料的变形和断裂提供了重要的信息 .     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

Genomics,metagenomics,and microbial oceanography—A sea of opportunities

Microbial oceanography is an emerging discipline resulted from the interaction,cross-fertilization and integration of life science and ocean science.Microbial oceanography integrates the principles of marine microbiology,microbial ecology and oceanography to study the role of microorganisms in the biogeochemical dynamics of natural marine ecosystems.The application of genomics tools to study marine microbes is resulting in rapid advancements in microbial oceanography that has important implications in globa...     

Information for Authors

正General Journal of Beijing Institute of Technology(JBIT),an English language journal sponsored by Beijing Institute of Technology,was established in 1992.JBIT mainly publishes research articles that reflect the latest achievements in basic theory and experimental studies in various engineering fields and in applied mathematics,mechanics,physics,chemistry,and so on.     

Information for Authors

正General Journal of Beijing Institute of Technology(JBIT),an English language journal sponsored by Beijing Institute of Technology,was established in 1992.JBIT mainly publishes research articles that reflect the latest achievements in basic theory and experimental studies in various engineering fields and in applied mathematics,mechanics,physics,chemistry,and so on.JBIT is listed in Ei,CA,SA,AJ,CSA,MR,ZM and many other abstracting indexes.     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.