机器人系统有限时间自适应迭代学习控制

研究任意初态下，机器人系统的有限时间自适应迭代学习控制方法。引入初始修正吸引子的概念，构造一个含有初始修正项的误差变量。针对定常机器人系统和时变机器人系统，采用Lyapunov-like方法，分别设计迭代学习控制器处理系统中不确定性。并且，采用未含/含限幅学习机制，保证闭环系统各变量的一致有界性和误差变量在整个作业区间一致收敛性。藉以实现跟踪误差在预先指定区间的完全跟踪。仿真结果验证所设计控制方法的有效性。     

基于迭代计算的汽车散热器性能分析方法研究

运用CFD方法对某型汽车管带式百叶窗散热器进行性能分析,采用局部迭代法,计算出整体散热器的换热性能。同时利用多孔介质代替散热带的方法,模拟计算出散热器的阻力特性。研究结果表明:运用数个局部模型的计算结果可以估算出整条散热带的仿真散热量,将散热器总质量流量的平均值作为每个扁管入口质量流量估算散热器的仿真散热量是可行的。局部迭代法和多孔介质模型模拟计算的结果与试验结果吻合,为整体散热器的性能分析提供了新思路。     

基于GIS平台的水库库容计算模型

基于GIS平台采用数字高程模型法进行库容计算目前已成为主流,如何实现批量化、流程化计算显得尤为重要。基于GIS平台分别创建了FOR迭代模型、行选择迭代模型、字段值迭代模型3种。经实例证实,3种模型都精确、高效、极大地提高了库容计算的自动化程度,其中字段值迭代模型的运算效率最高。模型使用简单、效率高、便于普及。     

隔热保温防磨油管下入深度确定方法

隔热保温防磨油管广泛应用于高凝原油开采,但其价格昂贵,准确计算其在油井的下入深度既可以实现保温效果的最大化,又能够有效控制材料成本,提高高凝、高含蜡油井开采效益。为此,以某隔热保温防磨油管为例,依据质量守恒定律、动量守恒定律和能量守恒定律,将油井产液看作气液两相流,建立了油井井筒温度场控制模型和井筒传热模型,开展了隔热保温防磨油管下入深度研究。通过对比多种计算方法,得到计算结果与现场实际很接近的迭代求解数值方法,保证了模型的收敛和稳定。B-2D井的应用结果表明:模型计算结果与生产现场测试结果相对误差为2. 12%; 30余口油井应用后平均节约225 m保温隔热防偏磨油管,平均井口温度提高18. 3℃,油井井口回压平均降低0. 42 MPa。建立的油井井筒温度场控制模型和井筒传热模型不仅可用于自喷井保温油管的下入深度计算,也可以为水合物形成、注氮气或注蒸汽工艺参数设计提供依据。     

一种基于ROP技术的代码混淆方法

针对静动态逆向分析容易获取程序内部核心代码的问题,提出一种基于ROP技术的代码混淆方法。借鉴ROP攻击技术的代码组织和调用方式,利用内存空间随机分布的gadget指令序列执行目标代码的等价功能,实现隐藏目标代码和抵抗逆向分析的目的。从有效性、时间开销和空间开销三个方面评价方法的性能,分析和实验表明,该方法能够有效增加攻击者静动态获取和分析目标代码的难度,具有较好的时间和空间开销性能。