北航计算机控制系统大作业精编版

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北航计算机控制系统大作业精编版

北航计算机控制系统大

作业

公司内部编号:(GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

计算机控制系统

大作业

姓名:陈启航

学号: 教师:周锐

日期:2016年6月1日

综合习题1

已知: 4

4

)(+=

s s D , 1) 试用 Z 变换、一阶向后差分、向前差分、零极点匹配、Tustin 变换和预修正的Tustin (设关键频率=4)变换等方法将D(s)离散化,采样周期分别取为0.1s 和 0.4s ;

2) 将 D(z)的零极点标在Z 平面图上

3) 计算D (j ω)和各个D(e j ωT )的幅频和相频特性并绘图,w 由0~ 20rad ,计算40 个点,应包括=4 点,每个T 绘一张图(Z 变换方法单画)

4) 计算 D(s)及T=0.1,T=0.4 时D(z)的单位脉冲响应,运行时间为4 秒

5) 结合所得的结果讨论分析各种离散化方法的特点 6) 写出报告,附上结果。 解:

(1)Z变换法:

a.离散化:

T=0.1s时,

j(j)=

4j

j?0.6703

T=0.4s时,

j(j)=

4j

j?0.2019

b.j(j)的零极点

c.j(jj)和j(j jjj)幅频相频特性曲线

连续系统:

T=0.1s时

T=0.4s时

d.j(j)和j(j)单位脉冲响应

j(j)单位脉冲响应:

j(j)单位脉冲响应:

T=0.1s时

T=0.4s时

(2)各种离散化方法:

a.离散化后的j(j)

1、一阶向后差分:

T=0.1s时

j(j)=

0.2857j j?0.7143

T=0.4s时

j(j)=

0.6154j j?0.3846

2、一阶向前差分:T=0.1s时

D(z)=

0.4

j?0.6

T=0.4s时

D(z)=

1.6

j+0.6

3、零极点匹配T=0.1s时

D(z)=0.1648(j+1) j?0.6703

T=0.4s时

D(z)=0.3991(j+1) j?0.2019

4、Tustin变换T=0.1s时

D(z)=0.1667(j+1) j?0.6667

T=0.4s时

D(z)=0.4444(j+1) j?0.1111

5、预修正的Tustin变换(设关键频率=4)T=0.1s时

D(z)=0.1685(j+1) j?0.6629

T=0.4s时

D(z)=0.5073(j+1) j+0.0146

b.D(z)的零极点

1、一阶向后差分

2、一阶向前差分

3、零极点匹配

4、Tustin变换

5、预修正的Tustin变换(设关键频率=4)

c.j(jj)和j(j jjj)幅频相频特性曲线

1、一阶向后差分

T=0.1s时

T=0.4s时

2、一阶向前差分

T=0.1s时

T=0.4s时

3、零极点匹配

T=0.1s时

T=0.4s时

4、Tustin变换

T=0.1s时

T=0.4s时

5、预修正的Tustin变换(设关键频率=4)T=0.1s时

T=0.4s时

d.j(j)和j(j)单位脉冲响应

1、一阶向后差分

T=0.1s时

T=0.4s时

2、一阶向前差分

T=0.1s时

T=0.4s时

3、零极点匹配

T=0.1s时

T=0.4s时

4、Tustin变换

T=0.1s时

T=0.4s时

5、预修正的Tustin变换(设关键频率=4)

T=0.1s时

T=0.4s时

二、实验结果分析和总结:

在本题中,当采样周期T=0.4s时所有离散方法的都会出现频率混叠现象,使得采样信号失真。因为此采样周期不满足采样定理导致采样信号失真现象。

当满足采样定理时,各种离散化方法的特点如下:

①Z变换法

由Z变换的脉冲响应可看出,连续系统与离散后的系统的脉冲响应相同,故其可以应用在要求脉冲响应不变的场合。但是Z变换容易产生频率混叠,而且变换本身也十分麻烦,在多个环节进行串联时无法单独改变某一串联环节(即无串联性)。

②一阶向后差分法

稳定性保持不变,无混叠但畸变严重。在采样周期很小的情况下,所得的频率特性与原连续系统的频率特性比较接近但在采样周期较大时相差较大。

③一阶向前差分法

由于其映射关系,将原系统离散后可能不稳定。但在本题中,系统离散后依然稳定,所以用此方法也可以。在采样周期很小的情况下,所得的频率特性与原连续系统的频率特性比较接近但在采样周期较大时相差较大。

④零极点匹配法

当D(s)分子阶次低于分母时,D(z)中将带有(z+1)项,可以防止频率混叠,频率保持良好。但在使用单零点匹配时将带来相位的较大延迟,同时,零极点匹配法在使用中要求将稳态增益进行匹配,因此在使用中不是很方便。

⑤Tustin变换法

采样周期较小的情况下,在低频段范围内,s域与z域的频率近似保持线性,所以在此范围内Tustin变换频率失真较小。但随着频

率的升高,Tustin变换频率范围变得很窄,高频失真严重。所以主

要应用于低频环节离散化。

⑥修正Tustin变换法

由于此方法只能保证在指定频率点附近时的频率特性与原系统相近,但在其他频率点附近无法保证不失真,故其多用在要求在某些特

征频率处离散前后频率特性保持不变的场合。

综合习题2

计算机伺服控制系统设计

1.已知:

1)被控对象为一个带有均质圆盘负载的直流力矩电机,其伺服系统方框图如下:

2)D/A输出5v,电机转速ω=26rad/s

其中,电机传递函数为角速率ω/Δu;模拟控制其由KG1,KG2,KG3组成,数字控制器由采样、CPU(控制率)和D/A组成。给定参数如下:

·电机传函G(s)=j(j)

j(j)=j j

j(j j j+1)

,k j=2rad/s/V,T j=0.1s

·电机启动电压Δu j=1.7v

·测速机传递系数k j=1v/rad/s

·电位计最大转角为345°,输出±5v

·功放K j=2=KG3

·采样周期T=0.010s

2.设计要求:

1)D/A输出120mv,电机启动:u j=1.7v

2)D/A输出5v,电机转速ω=26rad/s

3)设计状态反馈增益,使系统闭环极点ξ≥0.9,ωj≥20rad/s

4)设θ可测,设计降维观测器,观测器衰减速率是系统闭环衰减速率的4倍。

5)求离散控制率D(z)

6)将D(z)进行实现,配置适当的比例因子。

7)编制程序框图,给出控制律的差分方程。

仿真验证调节器的控制效果。假设系统受到扰动,初试状态为:

初速

8)仿真验证调节器的控制效果。假设系统受到扰动,初试状态为:

初速度w=0,初始角度θ=10。看看是否经过一定时间后,系统状态

回到平衡的零态。

9)(选作)引进指令信号,设计相应的指令跟踪控制器,仿真给出闭环系统的阶跃响应曲线。

解:

一)速度回路设计:

根据要求1),有

KG1KG3≥1.7

0.12

=14.2≈15

KG1·KG3=15根据要求2),有

j j j

j =lim

j→0

jj1·jj3·j j

jj+1+jj1·jj2·jj3·j j·j j

·

1

j

=

jj1·jj3·j j

1+jj1·jj2·jj3·j j·j j

=

26

5

jjj/j /j

所以

KG2=0.159

二)状态反馈增益设计:

取ξ=0.9,ωj=20rad/s

则要求的闭环系统极点为

s1,2=?18±j8.7178映射到z平面中,离散域的极点为

z1,2=0.8321±0.0727i 离散域的特征方程为

z2?1.6642z+0.6977对该系统,开环传递函数为:

G(s)=

300

j2+105.4j

取转角θ=x1,角速度ω=x2为状态变量x=(x1,x2)j,系统状态方程为

x=Ax+B j

y=Cx

其中

j=[01

0?57.7

]

B=[

0 300

]

C=[01]

则离散状态方程为

x(n+1)=Fx(n)+Gu(n)

y(n)=Cx(n)

F=e AT=L?1[(sI?A)?1]|j=j=[10.0076

00.5616

]

G =∫j jj jjj =[

0.012492.2795

]

j 0

设状态反馈增益为:

k =[j1

j2]

闭环系统特征方程为

|jj ?j +jj |=|j ?1+0.01249j1

0.01249j2?0.00762.2795j1

j ?0.5616+2.2795j2

|=j 2+(0.01249k1+2.2795k2?1.5616)z +0.0103k1?2.2795k2+0.5616

对应系数相等,得

{j1=1.4699j2=?0.0531

k =[1.4699?0.0531]

闭环系统的状态方程为:

x (k +1)=[0.98160.0083?3.35060.6826]x (k )+[0.012492.2795

]

u (k )

y (k )=[10]x (k )

三)设计降维观测器: 降维观测器方程为

x

?2(k +1)=[F 22?LF 12]x ?2(k )+[F 21?LF 11]y (k )+[G 2?LG 1]u (k )+Ly (k +1) 其中,

F 22=0.6826,F 12=0.0083,F 21=?3.3506,F 11=0.9816,

G 2=2.2795,G 1=

0.01249

闭环系统极点:

s 1,2=?18±j8.7178

观测器极点:

σj =?18×4=?72

闭环极点:

z =e j j j =0.4868

则有

F 22?LF 12=0.4868

L =23.59

观测器方程:

x

?2(k +1)=0.4868x ?2(k )?26.5065y (k )+1.9839u (k )+23.59y (k +1) 设计速度回路:r (k )=0,所以u (k )=?kx (k )则

(z )?0.4868θ(z )?0.1053θ(z )=?26.5065θ(z )?2.9161θ(z )+23.59j θ(z )

整理得

θ(z )θ(z )

=23.59j ?1.2472

j ?0.5921

四)离散控制律设计: 状态反馈输入:

u (k )=?kx (k )=?1.4699θ(k )+0.0531θ

(k ) 则有

{j (j )=?1.4699θ(z )+0.0531θ

(z )θ(z )θ(z )

=23.59

j ?1.2472

j ?0.5921 计算控制律D (z )得

D (z )=

j (j )

θz =?0.2173j +3.1841j ?0.5921

五)控制律的实现:

)

采用直接零极型编排:

配置比例因子:

稳态增益:

|D(z)|

j=1

|=2.229

高频增益:

|D(z)|

j=?1

|=0.093

A/D,D/A增益补偿取1,比例因子取22。

配置比例因子后结构图如下:

六)控制算法实现:

算法1:

u1(k)=?0.054325e(k)+x(k?1)

j2(k)={

1

4j1(j)

?1

j1(j)>

1

4

|j1(j)|<

1

4

j1(j)

1

4

算法2:

x(k)=?0.17298e(k)?0.5921u1(k)算法流程图如下:

北航数值分析大作业一

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②矩阵A的行列式可先对矩阵A进行LU分解后,detA等于U所有对角线上元素的乘积。 二.源程序 #include #include #include #include #include #include #include #define E 1.0e-12 /*定义全局变量相对误差限*/ int max2(int a,int b) /*求两个整型数最大值的子程序*/ { if(a>b) return a; else return b; } int min2(int a,int b) /*求两个整型数最小值的子程序*/ { if(a>b) return b; else return a; } int max3(int a,int b,int c) /*求三整型数最大值的子程序*/ { int t; if(a>b) t=a; else t=b; if(t

北航数理统计回归分析大作业

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《数值分析》计算实习题目 第一题: 1. 算法设计方案 (1)1λ,501λ和s λ的值。 1)首先通过幂法求出按模最大的特征值λt1,然后根据λt1进行原点平移求出另一特征值λt2,比较两值大小,数值小的为所求最小特征值λ1,数值大的为是所求最大特征值λ501。 2)使用反幂法求λs ,其中需要解线性方程组。因为A 为带状线性方程组,此处采用LU 分解法解带状方程组。 (2)与140k λλμλ-5011=+k 最接近的特征值λik 。 通过带有原点平移的反幂法求出与数k μ最接近的特征值 λik 。 (3)2cond(A)和det A 。 1)1=n λλ2cond(A),其中1λ和n λ分别是按模最大和最小特征值。 2)利用步骤(1)中分解矩阵A 得出的LU 矩阵,L 为单位下三角阵,U 为上三角阵,其中U 矩阵的主对角线元素之积即为det A 。 由于A 的元素零元素较多,为节省储存量,将A 的元素存为6×501的数组中,程序中采用get_an_element()函数来从小数组中取出A 中的元素。 2.全部源程序 #include #include void init_a();//初始化A double get_an_element(int,int);//取A 中的元素函数 double powermethod(double);//原点平移的幂法 double inversepowermethod(double);//原点平移的反幂法 int presolve(double);//三角LU 分解 int solve(double [],double []);//解方程组 int max(int,int); int min(int,int); double (*u)[502]=new double[502][502];//上三角U 数组 double (*l)[502]=new double[502][502];//单位下三角L 数组 double a[6][502];//矩阵A int main() { int i,k; double lambdat1,lambdat2,lambda1,lambda501,lambdas,mu[40],det;

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目录 一 CATIA部分....................................... 错误!未定义书签。( 一) 作业要求..................................... 错误!未定义书签。( 二) 作业报告..................................... 错误!未定义书签。 1、三维模型图................................... 错误!未定义书签。 2、工程图....................................... 错误!未定义书签。 二 FLUENT部分...................................... 错误!未定义书签。( 一) 作业要求..................................... 错误!未定义书签。( 二) 作业报告..................................... 错误!未定义书签。 1、计算方法和流程............................... 错误!未定义书签。 2、网格分布图................................... 错误!未定义书签。 3、气动力系数................................... 错误!未定义书签。 4、翼型表面压力曲线............................. 错误!未定义书签。 5、翼型周围压力云图............................. 错误!未定义书签。 6、翼型周围x方向速度云图....................... 错误!未定义书签。 7、翼型周围y方向速度云图....................... 错误!未定义书签。 8、翼型周围x方向速度矢量图..................... 错误!未定义书签。 9、翼型周围y方向速度矢量图..................... 错误!未定义书签。 10、流线图...................................... 错误!未定义书签。 三 ANSYS部分....................................... 错误!未定义书签。( 一) 作业要求..................................... 错误!未定义书签。( 二) 作业报告..................................... 错误!未定义书签。 1、机翼按第一强度理论计算的应力云图............. 错误!未定义书签。 2、机翼按第二强度理论计算的应力云图............. 错误!未定义书签。 3、机翼按第三强度理论计算的应力云图............. 错误!未定义书签。 4、机翼按第四强度理论计算的应力云图............. 错误!未定义书签。

北航数理统计第二次大作业-数据分析模板

数理统计第二次大作业材料行业股票的聚类分析与判别分析 2015年12月26日

材料行业股票的聚类分析与判别分析摘要

1 引言 2 数据采集及标准化处理 2.1 数据采集 本文选取的数据来自大智慧软件的股票基本资料分析数据,从材料行业的股票中选取了30支股票2015年1月至9月的7项财务指标作为分类的自变量,分别是每股收益(单位:元)、净资产收益率(单位:%)、每股经营现金流(单位:元)、主营业务收入同比增长率(单位:%)、净利润同比增长率(单位:%)、流通股本(单位:万股)、每股净资产(单位:元)。各变量的符号说明见表2.1,整理后的数据如表2.2。 表2.1 各变量的符号说明 自变量符号 每股收益(单位:元)X1 净资产收益率(单位:%)X2 每股经营现金流(单位:元)X3 主营业务收入同比增长率(单位:%)X4 净利润同比增长率(单位:%)X5 流通股本(单位:万股)X6 每股净资产(单位:元)X7 表2.2 30支股票的财务指标 股票代码X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 武钢股份600005-0.0990-2.81-0.0237-35.21-200.231009377.98 3.4444宝钢股份6000190.1400 1.980.9351-14.90-55.011642427.88 6.9197山东钢铁600022-0.11650.060.0938-20.5421.76643629.58 1.8734北方稀土6001110.0830 3.640.652218.33-24.02221920.48 2.2856

杭钢股份600126-0.4900-13.190.4184-36.59-8191.0283893.88 3.4497抚顺特钢6003990.219310.080.1703-14.26714.18112962.28 1.4667盛和资源6003920.0247 1.84-0.2141-5.96-19.3739150.00 1.2796宁夏建材6004490.04000.510.3795-22.15-92.3447818.108.7321宝钛股份600456-0.2090-2.53-0.3313-14.81-6070.2043026.578.1497山东药玻6005290.4404 5.26 1.2013 6.5016.7825738.018.5230国睿科技6005620.410011.53-0.2949 3.3018.9416817.86 3.6765海螺水泥600585 1.15169.05 1.1960-13.06-25.33399970.2612.9100华建集团6006290.224012.75-0.57877.90-6.4034799.98 1.8421福耀玻璃6006600.790014.250.9015 3.6017.27200298.63 6.2419宁波富邦600768-0.2200-35.02-0.5129 3.1217.8813374.720.5188马钢股份600808-0.3344-11.710.3939-21.85-689.22596775.12 2.6854亚泰集团6008810.02000.600.1400-23.63-68.16189473.21 4.5127博闻科技6008830.503516.71-0.1010-10.992612.8023608.80 3.0126新疆众和6008880.0523 1.04-0.910662.64162.0464122.59 5.0385西部黄金6010690.0969 3.940.115115.5125.5712600.00 2.4965中国铝业601600-0.0700-2.920.2066-9.0882.79958052.19 2.3811明泰铝业6016770.2688 4.66-1.09040.8227.8640770.247.4850金隅股份6019920.1989 3.390.3310-10.05-39.01311140.26 6.7772松发股份6032680.35007.00-0.3195-4.43-9.622200.00 6.0244方大集团0000550.0950 5.66-0.480939.2920.6742017.94 1.6961铜陵有色0006300.0200 1.220.6132 3.23-30.74956045.21 1.5443鞍钢股份000898-0.1230-1.870.7067-27.32-196.21614893.17 6.4932中钢国际0009280.572714.45-0.4048-14.33410.2441286.57 4.2449中材科技0020800.684610.27 1.219547.69282.1740000.00 6.8936中南重工0024450.1100 4.300.340518.8445.0950155.00 2.7030 2.2 数据的标准化处理 由于不同的变量之间存在着较大的数量级的差别,因此要对数据变量进行标准化处理。本文采用Z得分值法标准化的方法进行标准化,用x的值减去x的均值再除以样本的方差。也就是把个案转换为样本均值为0、标准差为1的样本。如果不同变量的变量值数值相差太大,会导致计算个案间距离时,由于绝对值较小的数值权数较小,个案距离的大小几乎由大数值决定,标准化过程可以解决此类问题,使不同变量的数值具有同等的重要性。经Z标准化输出结果见表 2.2。 表2.2 经Z标准化后的数据 ZX1ZX2ZX3ZX4ZX5ZX6ZX7

北航数值分析报告第三次大作业

数值分析第三次大作业 一、算法的设计方案: (一)、总体方案设计: x y当作已知量代入题目给定的非线性方程组,求(1)解非线性方程组。将给定的(,) i i

得与(,)i i x y 相对应的数组t[i][j],u[i][j]。 (2)分片二次代数插值。通过分片二次代数插值运算,得到与数组t[11][21],u[11][21]]对应的数组z[11][21],得到二元函数z=(,)i i f x y 。 (3)曲面拟合。利用x[i],y[j],z[11][21]建立二维函数表,再根据精度的要求选择适当k 值,并得到曲面拟合的系数矩阵C[r][s]。 (4)观察和(,)i i p x y 的逼近效果。观察逼近效果只需要重复上面(1)和(2)的过程,得到与新的插值节点(,)i i x y 对应的(,)i i f x y ,再与对应的(,)i i p x y 比较即可,这里求解 (,)i i p x y 可以直接使用(3)中的C[r][s]和k 。 (二)具体算法设计: (1)解非线性方程组 牛顿法解方程组()0F x =的解* x ,可采用如下算法: 1)在* x 附近选取(0) x D ∈,给定精度水平0ε>和最大迭代次数M 。 2)对于0,1, k M =执行 ① 计算() ()k F x 和()()k F x '。 ② 求解关于() k x ?的线性方程组 () ()()()()k k k F x x F x '?=- ③ 若() () k k x x ε∞∞ ?≤,则取*()k x x ≈,并停止计算;否则转④。 ④ 计算(1) ()()k k k x x x +=+?。 ⑤ 若k M <,则继续,否则,输出M 次迭代不成功的信息,并停止计算。 (2)分片双二次插值 给定已知数表以及需要插值的节点,进行分片二次插值的算法: 设已知数表中的点为: 00(0,1,,) (0,1,,)i j x x ih i n y y j j m τ=+=???=+=?? ,需要插值的节点为(,)x y 。 1) 根据(,)x y 选择插值节点(,)i j x y : 若12h x x ≤+ 或12 n h x x ->-,插值节点对应取1i =或1i n =-,

北航涡轮泵大作业

学号姓名成绩 《冲击式涡轮和反力式涡轮的设计计算》 总结:对冲击式涡轮和反力式涡轮进行设计计算,得到计算结果,具体见表1 和表2。 表1 反力式涡轮的计算结果 表2 冲击式涡轮的计算结果

根据计算结果,我们对比可以得到冲击式涡轮和反力式涡轮的相同点 是: 冲击式涡轮和反力式涡轮在计算功率时,均由泵的功率决定,由 T P N N =∑ 计算。 不同点具体见表3. 表3 反力式涡轮和冲击式涡轮的比较 1. 冲击式涡轮出口压力值取决于涡轮排气是直接排入周围环境还是导入辅助喷管,但两种情况下出口压强和反力式相比均很小。而反力式涡轮通常用于补燃式的液体火箭发动机中的涡轮泵中,所

以在不记喷注器压降的条件下,涡轮的出口压力等于燃烧室的压力。 2.在计算反力式涡轮的参数时,由于反力度容易确定,在分析过程 中广泛采用热力反力度。

反力式涡轮的设计计算 一.反力式涡轮参数的选择 在具有冲击式涡轮的供应系统(无补燃发动机系统)中,由燃气发生器产生的富燃燃气驱动涡轮,涡轮不冷却,富燃燃气的温度在1000~1200K 的范围内,比富氧燃气的允许温度(600~800K)高得多。另外,富燃燃气的气体常数比富氧燃气的气体常数大一些,这些都有利于减小需通过涡轮的燃气流量。 涡轮流量m t q 是具有冲击式涡轮的供应系统的主要参数之一。m t q 值越小,发动机的比冲就越高。涡轮流量m t q 可由泵和涡轮的功率平衡: T Pf Po N N N =+ 泵的需用功率降低,可减小通过涡轮的燃气流量,因此应尽量提高泵的效率。选定泵的结构并确定其效率后,可根据功率平衡求出所需的涡轮燃气流量,由此确定涡轮的效率。 涡轮入口压力(燃气发生器压力)取决于氧化剂泵的出口压力。当用燃料冷却推力室时,燃料泵出口压力比氧化剂泵的出口压力高。 涡轮出口压力之值取决于涡轮排气是直接排入周围环境还是导入辅助喷管。 冲击式涡轮计算的原始数据为: (1)涡轮的设计功率:涡轮功率T N 由泵所需的功率决定,由涡轮泵装置设计任务给定: 其中,T N —涡轮的设计功率,又称涡轮的轴功率; Pf N —燃料泵的轴功率; Pf N —氧化剂泵的轴功率。 (2)涡轮的设计角速度:涡轮的设计转速ω由泵不发生汽蚀时允许的最大角速度确定; (3)涡轮工质的物理常数和温度:涡轮进口总压*0P 、进口总温*0T 、和出口静压2P ;涡轮工质的绝热指数k 和气体常数R 。 二.反力式涡轮参数的选择

北航_现代控制理论结课大作业

1. 控制系统任务的物理描述 为了满足飞机品质的要求,飞机的纵向运动和横侧向运动都需要有能够连续工作的阻尼器,以用来调整飞机的飞行姿态,避免其出现不必要的俯仰和倾斜。维持飞机纵向运动的阻尼器称为俯仰阻尼器,维持飞机横侧向运动的阻尼器称为偏航阻尼器。本次课程大作业旨在通过运用Matlab 的经典控制系统设计工具对某型飞机偏航阻尼器进行控制系统的设计。 2. 控制系统对象的数学模型 巡航状态下,某型飞机侧向运动的状态空间模型为: 111 12131411122212223242122131 3233343132234142434441424()1()()()()2()()()3()()4t x t a a a a b b t x t a a a a b b u t a a a a b b u t x t t a a a a b b x t t x x x x ??????????????????????????????????=+???????????????????????? ?????????? 111121314122122 2324234()()()()()()x t c c c c y t x t c c c c y t x t x t ??????????=?????????????? 式中: 1()x t :侧滑角(单位为rad ) 2()x t :偏航角速度(单位为/rad s ) 3()x t :滚转角速度(单位为/rad s ) 4()x t :倾斜角(单位为rad ) 输入向量及输出向量分别为: 1()u t :方向舵偏角(单位为rad ) 2()u t :副翼偏角(单位为rad )

北航数理统计期末考试题

材料学院研究生会 学术部 2011年12月 2007-2008学年第一学期期末试卷 一、(6分,A 班不做)设x 1,x 2,…,x n 是来自正态总体2(,)N μσ的样本,令 )x x T -= , 试证明T 服从t -分布t (2) 二、(6分,B 班不做)统计量F-F(n,m)分布,证明 111(,)F F n m αααα-的(0<<1)的分位点x 是。 三、(8分)设总体X 的密度函数为 其中1α>-,是位置参数。x 1,x 2,…,x n 是来自总体X 的简单样本,试求参数α的矩估计和极大似然估计。 四、(12分)设总体X 的密度函数为 1x exp x (;) 0 , p x μμσσσ??-? -≥??? =????? ,其它, 其中,0,μμσσ-∞<<+∞>已知,是未知参数。x 1,x 2,…,x n 是来自总体X 的简单样本。 (1)试求参数σ的一致最小方差无偏估计σ∧ ; (2)σ∧ 是否为σ的有效估计?证明你的结论。

五、(6分,A 班不做)设x 1,x 2,…,x n 是来自正态总体211(,)N μσ的简单样本,y 1,y 2,…,y n 是来自正态总体222(,)N μσ的简单样本,且两样本相互独立,其中221122,,,μσμσ是未知参数,2212σσ≠。为检验假设012112:, :,H H μμμμ=≠可令12, 1,2,..., , ,i i i z x y i n μμμ=-==-则上述假设检验问题等价于0111:0, :0,H H μμ=≠这样双样本检验问题就变为单检验问题。基于变换后样本z 1,z 2,…,z n ,在显著性水平α下,试构造检验上述问题的t-检验统计量及相应的拒绝域。 六、(6分,B 班不做)设x 1,x 2,…,x n 是来自正态总体20(,)N μσ的简单样本,0μ已知,2σ未知,试求假设检验问题 22220010:, :H H σσσσ≥<的水平为α 的UMPT 。 七、(6分)根据大作业情况,试简述你在应用线性回归分析解决实际问题时应该注意哪些方面? 八、(6分)设方差分析模型为 总离差平方和 试求A E(S ),并根据直观分析给出检验假设012:...0P H ααα====的拒绝域形式。 九、(8分)某个四因素二水平试验,除考察因子A 、B 、C 、D 外,还需考察A B ?,B C ?。今选用表78(2)L ,表头设计及试验数据如表所示。试用极差分析指出因子的主次顺序和较优工艺条件。

北航数值分析大作业第二题

数值分析第二次大作业 史立峰 SY1505327

一、 方案 (1)利用循环结构将sin(0.50.2)() 1.5cos( 1.2)() {i j i j ij i j i j a +≠+==(i,j=1,2,……,10)进行赋值,得到需要变换的 矩阵A ; (2)然后,对矩阵A 利用Householder 矩阵进行相似变换,把A 化为上三角矩阵A (n-1)。 对A 拟上三角化,得到拟上三角矩阵A (n-1),具体算法如下: 记A(1)=A ,并记A(r)的第r 列至第n 列的元素为()n r r j n i a r ij ,,1,;,,2,1) ( +==。 对于2,,2,1-=n r 执行 1. 若 ()n r r i a r ir ,,3,2) ( ++=全为零,则令A(r+1) =A(r),转5;否则转2。 2. 计算 () ∑+== n r i r ir r a d 1 2 )( ()( )r r r r r r r r r r d c a d a c ==-=++则取,0sgn ) (,1)(,1若 )(,12r r r r r r a c c h +-= 3. 令 () n T r nr r r r r r r r r R a a c a u ∈-=++) ()(,2)(,1,,,,0,,0 。 4. 计算 r r T r r h u A p /)(= r r r r h u A q /)(= r r T r r h u p t /= r r r r u t q -=ω T r r T r r r r p u u A A --=+ω)()1( 5. 继续。 (3)使用带双步位移的QR 方法计算矩阵A (n-1)的全部特征值,也是A 的全部特征值,具体算法如下: 1. 给定精度水平0>ε和迭代最大次数L 。 2. 记n n ij n a A A ?-==][) 1()1()1(,令n m k ==,1。

北航数值分析大作业第二题精解

目标:使用带双步位移的QR 分解法求矩阵10*10[]ij A a =的全部特征值,并对其中的每一个实特征值求相应的特征向量。已知:sin(0.50.2)() 1.5cos( 1.2)(){i j i j ij i j i j a +≠+== (i,j=1,2, (10) 算法: 以上是程序运作的逻辑,其中具体的函数的算法,大部分都是数值分析课本上的逻辑,在这里特别写出矩阵A 的实特征值对应的一个特征向量的求法: ()[]()() []()[]()111111I 00000 i n n n B A I gause i n Q A I u Bu u λλ-?-?-=-?-?? ?-=????→=??????→= ?? ? 选主元的消元 检查知无重特征值 由于=0i A I λ- ,因此在经过选主元的高斯消元以后,i A I λ- 即B 的最后一行必然为零,左上方变 为n-1阶单位矩阵[]()()11I n n -?-,右上方变为n-1阶向量[]()11n Q ?-,然后令n u 1=-,则 ()1,2,,1j j u Q j n ==???-。

这样即求出所有A所有实特征值对应的一个特征向量。 #include #include #include #define N 10 #define E 1.0e-12 #define MAX 10000 //以下是符号函数 double sgn(double a) { double z; if(a>E) z=1; else z=-1; return z; } //以下是矩阵的拟三角分解 void nishangsanjiaodiv(double A[N][N]) { int i,j,k; int m=0; double d,c,h,t; double u[N],p[N],q[N],w[N]; for(i=0;i

结构优化设计大作业(北航)

《结构优化设计》 大作业报告 实验名称: 拓扑优化计算与分析 1、引言 大型的复杂结构诸如飞机、汽车中的复杂部件及桥梁等大型工程的设计问题,依靠传统的经验和模拟实验的优化设计方法已难以胜任,拓扑优化方法成为解决该问题的关键手段。近年来拓扑优化的研究的热点集中在其工程应用上,如: 用拓扑优化方法进行微型柔性机构的设计,车门设计,飞机加强框设计,机翼前缘肋设计,卫星结构设计等。在其具体的操作实现上有两种方法,一是采用计算机语言编程计算,该方法的优点是能最大限度的控制优化过程,改善优化过程中出现的诸如棋盘格现象等数值不稳定现象,得到较理想的优化结果,其缺点是计算规模过于庞大,计算效率太低;二是借助于商用有限元软件平台。本文基于matlab软件编程研究了不同边界条件平面薄板结构的在各种受力情况下拓扑优化,给出了几种典型结构的算例,并探讨了在实际优化中优化效果随各参数的变化,有助于初学者初涉拓扑优化的读者对拓扑优化有个基础的认识。

2、拓扑优化研究现状 结构拓扑优化是近20年来从结构优化研究中派生出来的新分支,它在计算结构力学中已经被认为是最富挑战性的一类研究工作。目前有关结构拓扑优化的工程应用研究还很不成熟,在国外处在发展的初期,尤其在国内尚属于起步阶段。1904 年Michell在桁架理论中首次提出了拓扑优化的概念。自1964 年Dorn等人提出基结构法,将数值方法引入拓扑优化领域,拓扑优化研究开始活跃。20 世纪80 年代初,程耿东和N. Olhoff在弹性板的最优厚度分布研究中首次将最优拓扑问题转化为尺寸优化问题,他们开创性的工作引起了众多学者的研究兴趣。1988年Bendsoe和Kikuchi发表的基于均匀化理论的结构拓扑优化设计,开创了连续体结构拓扑优化设计研究的新局面。1993年Xie.Y.M和Steven.G.P 提出了渐进结构优化法。1999年Bendsoe和Sigmund证实了变密度法物理意义的存在性。2002 年罗鹰等提出三角网格进化法,该方法在优化过程中实现了退化和进化的统一,提高了优化效率。目前常使用的拓扑优化设计方法可以分为两大类:退化法和进化法。结构拓扑优化设计研究,已被广泛应用于建筑、航天航空、机械、海洋工程、生物医学及船舶制造等领域。 3、拓扑优化建模(SIMP) 结构拓扑优化目前的主要研究对象是连续体结构。优化的基本方法是将设计区域划分为有限单元,依据一定的算法删除部分区域,形成带孔的连续体,实现连续体的拓扑优化。连续体结构拓扑优化方法目前比较成熟的是均匀化方法、变密度方法和渐进结构优化方法。 变密度法以连续变量的密度函数形式显式地表达单元相对密度与材料弹性模量之间的对应关系,这种方法基于各向同性材料,不需要引入微结构和附加的均匀化过程,它以每个单元的相对密度作为设计变量,人为假定相对密度和材料弹性模量之间的某种对应关系,程序实现简单,计算效率高。变密度法中常用的插值模型主要有:固体各向同性惩罚微结构模型(solidisotropic microstructures with penalization,简称SIMP)和材料属性的合理近似模型(rational approximation ofmaterial properties,简称RAMP)。而本文所用即为SIMP插值模型。

北航应用数理统计考试题及参考解答

北航2010《应用数理统计》考试题及参考解答 09B 一、填空题(每小题3分,共15分) 1,设总体X 服从正态分布(0,4)N ,而12 15(,,)X X X 是来自X 的样本,则22 110 22 11152() X X U X X ++=++服从的分布是_______ . 解:(10,5)F . 2,?n θ是总体未知参数θ的相合估计量的一个充分条件是_______ . 解:??lim (), lim Var()0n n n n E θθθ→∞ →∞ ==. 3,分布拟合检验方法有_______ 与____ ___. 解:2 χ检验、柯尔莫哥洛夫检验. 4,方差分析的目的是_______ . 解:推断各因素对试验结果影响是否显著. 5,多元线性回归模型=+Y βX ε中,β的最小二乘估计?β 的协方差矩阵?βCov()=_______ . 解:1?σ-'2Cov(β) =()X X . 二、单项选择题(每小题3分,共15分) 1,设总体~(1,9)X N ,129(,, ,)X X X 是X 的样本,则___B___ . (A ) 1~(0,1)3X N -; (B )1 ~(0,1)1X N -; (C ) 1 ~(0,1) 9X N -; (D ~(0,1)N . 2,若总体2(,)X N μσ,其中2σ已知,当样本容量n 保持不变时,如果置信度1α-减小,则μ的 置信区间____B___ . (A )长度变大; (B )长度变小; (C )长度不变; (D )前述都有可能. 3,在假设检验中,就检验结果而言,以下说法正确的是____B___ . (A )拒绝和接受原假设的理由都是充分的; (B )拒绝原假设的理由是充分的,接受原假设的理由是不充分的; (C )拒绝原假设的理由是不充分的,接受原假设的理由是充分的; (D )拒绝和接受原假设的理由都是不充分的. 4,对于单因素试验方差分析的数学模型,设T S 为总离差平方和,e S 为误差平方和,A S 为效应平方和,则总有___A___ .

北航数理统计回归分析大作业

数理统计(课程大作业1) 逐步回归分析 学院:机械工程学院 专业:材料加工工程 日期:2014年12月7日

摘要:本文介绍多元线性回归分析方法以及逐步回归法,然后结合实际,以我国1995-2012年的财政收入为因变量,选取了8个可能的影响因素,选用逐步回归法对各影响因素进行了筛选分析,最终确定了其“最优”回归方程。 关键字:多元线性回归 逐步回归法 财政收入 SPSS 1 引言 自然界中任何事物都是普遍联系的,客观事物之间往往都存在着某种程度的关联关系。为了研究变量之间的相关关系,人们常用回归分析的方法,而回归分析是数理统计中一种常用方法。数理统计作为一种实用有效的工具,广泛应用于国民经济的各个方面,在解决实际问题中发挥了巨大的作用,是一种理论联系实践、指导实践的科学方法。 财政收入,是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标,政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量,在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。 本文将以回归分析为方法,运用数理统计工具探求财政收入与各种统计指标之间的关系,总结主要影响因素,并对其作用、前景进行分析和展望。 2 多元线性回归 2.1 多元线性回归简介 在实际问题中,某一因素的变化往往受到许多因素的影响,多元回归分析的任务就是要找出这些因素之间的某种联系。由于许多非线性的情形都可以通过变换转化为线性回归来处理,因此,一般的实际问题都是基于多元线性回归问题进行处理的。对多元线性回归模型简要介绍如下: 如果随机变量y 与m )2(≥m 个普通变量m x x x 21,有关,且满足关系式: εββββ++++=m m x x x y 22110 2,0σεε==D E (2.1) 其中,2210,,,σββββm 是与m x x x 21,无关的未知参数,ε是不可观测的随机变量,),0(~2N I N σε。

北航最优化方法大作业参考

1流量工程问题 1.1问题重述 定义一个有向网络G=(N,E),其中N是节点集,E是弧集。令A是网络G的点弧关联矩阵,即N×E阶矩阵,且第l列与弧里(I,j)对应,仅第i行元素为1,第j行元素为-1, 其余元素为0。再令b m =(b m1 ,…,b mN )T,f m =(f m1 ,…,f mE )T,则可将等式约束表示成: Af m=b m 本算例为一经典TE算例。算例网络有7个节点和13条弧,每条弧的容量是5个单位。此外有四个需求量均为4个单位的源一目的对,具体的源节点、目的节点信息如图所示。这里为了简单,省区了未用到的弧。此外,弧上的数字表示弧的编号。此时,c=((5,5 (5) 1×13 )T, 根据上述四个约束条件,分别求得四个情况下的最优决策变量x=((x 12,x 13 ,…,x 75 ) 1×13 )。 图 1 网络拓扑和流量需求

1.27节点算例求解 1.2.1\ T) 1.2.2算例1(b1=[4;-4;0;0;0;0;0] 转化为线性规划问题: Minimize c T x1 Subject to Ax1=b1 x1>=0利用Matlab编写对偶单纯形法程序,可求得: 最优解为x1*=[4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]T 对应的最优值c T x1=20 1.2.3算例2(b2=[4;0;-4;0;0;0;0]T) Minimize c T x2 Subject to Ax2=b2 \ X2>=0利用Matlab编写对偶单纯形法程序,可求得: 最优解为x2*=[0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]T 对应的最优值c T x2=20 1.2.4算例3(b3=[0;-4;4;0;0;0;0]T) Minimize c T x3 Subject to Ax3=b3 X3>=0利用Matlab编写对偶单纯形法程序,可求得: 最优解为x3*=[4 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0]T

北航2014级硕士研究生应用数理统计答案(B卷)

2014-2015 学年 第一学期期末试卷答案 学号 姓名 成绩 考试日期: 2015年1月13日 考试科目:《应用数理统计》(B 层) 一、填空题(本题共16分,每小题4分) 1.设122,,n x x x ,是来自正态总体2(,)N μσ的简单样本,则c = n m m - 时,统计量2 22112 2211 ()()m k k k n k k k m x x c x x η-=-=+-=-∑∑服从F -分布。 2. 设12,,n x x x ,是来自正态总体2 (0,)N σ的简单样本,用2 2 21 1?()n i i nx x n σ ===∑估计2σ,则均方误差2222?()E σσ σ- 42σ 。 3.设总体X 的密度函数为22 ,[0,] (;)0, [0,]x x p x x θθθθ?∈?=????,其中0θ>,12,,,n x x x 是 来自总体X 简单样本,则2()q θθ=的矩估计?q = 2 94 x 或2 1 2n i i x n =∑ 。 4.在双因素方差分析中,总离差平方和T S 的分解式为 T A B A B e S S S S S ?=+++ 其中2 111 ()p q r e ijk ij i j k S x x ?====-∑∑∑,11r ij ijk k x x r ?==∑, 则e S 的自由度是 (1)p q r - 或n pq -,其中n pqr = 。

二、(本题12分)设总体X 的密度函数为111,(0,1) (;)0,(0,1)x x f x x θ θθ-?∈?=???? ,其中0θ>, 12,,,n x x x 是来自总体X 的简单样本。 (1)求θ的极大似然估计?θ;(2)求θ的一致最小方差无偏估计;(3)问θ的一致最小方差无偏估计是否为有效估计?证 明你的结论。 解(1)似然函数为 (1)()1 1 {01}121 1 ()() (,,,)n n i x x n n i L x I x x x θ θθ-<≤<== ∏ 对数似然函数为 (1)(){01}121 1 ln ()ln (1)ln ln (,,,)n n i x x n i L n x I x x x θθθ <≤<==-+-+∑ 求导,有 2 1 ln ()1 ln n i i L n x θθθθ =?=--?∑ 令ln ()0L θθ?=?,可得θ的极大似然估计为1 1?ln n i i x n θ==-∑。 (2)因为 (1)()1 1 12{01}121 1 (,,,;)() (,,,)n n n i x x n n i f x x x x I x x x θ θθ-<≤<== ∏ (1)(){01}121 1 1 (,,,)exp{(1)ln }n n x x n i n i I x x x x θθ <≤<==-∑ 令1 ()n c θθ = ,(1)(){01}12()(,,,)n x x n h x I x x x <≤<= ,1 ()1w θθ = -,1 ln n i i T x ==∑,由于() w θ的值域(0,)+∞有内点,由定理2.2.4知1 ln n i i T x ==∑是完全充分统计量。而 1 1 1 1 (ln )(ln )i E x x x dx θθθ -= =-? 所以 1 1 (ln )(ln )n n i i i i E x E x n θ====-∑∑

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