简介：基于损伤粘弹性材料的一种卷积型本构关系和大挠度薄板的yonKdrman假设，给出了损伤粘弹性薄板准静态问题的数学模型，其控制方程为一组非线性积分-偏微分型方程．采用Galerkin截断技术，将原积分-偏微分系统化为积分系统．然后采用四阶的Runge-Kutta法在数值上得到了损伤粘弹性薄板的准静态问题的解．
简介：研究了刚体基上柔性附件的振动鲁棒控制问题，介绍了结构奇异值μ理论，基于此理论设计鲁棒控制器，用压电材料作传感器和作动器（μ），用输出乘性不确定性结构来描述低阶标称模型与实际系统的误差，给出了系统μ控制器综合框架，以柔性梁附件为对象示例了分析过程，数值仿真结果表明μ控制器具有良好的鲁棒性能，用于振动控制是必要且可行的。
简介：提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用B样条基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能.
简介：分别从推广的微分方程幂级数解的理论和线性算子半群理论等不同的角度研究了非线性动力学方程的求解问题，得到了所谓的李级数解法．并进一步讨论了算法的具体实施过程，它可以用于构造非线性动力学方程任意高阶的显式积分格式．最后，把李级数解法应用于求解广义Hamilton系统，它能保持广义Hamilton系统真解的典则性．数值算例显示该方法是有效的。
非线性损伤粘弹性薄板准静态力学行为分析
带刚性基柔性附件振动鲁棒控制
模糊B样条基神经网络及其在机器人轨迹跟踪中的应用
非线性动力学方程的李级数解法及其应用
