摘要:
动力学与控制是研究系统运动规律力学机理及其调控方法的学科, 在现代工程与科学研究中具有重要作用. 来自工程结构、耦合构件间力传递和环境交互中的结构和几何非线性、接触力的非光滑性、环境干扰的不确定性和与环境多场耦合交互等因素的复杂性, 使得传统动力学建模、动力学响应预测和动力学控制的智能化变得异常困难. 数据驱动方法的快速发展为解决这些问题提供了全新思路和新的研究范式. 近年来的研究成果表明, 数据驱动方法不但可以解决或部分解决传统动力学方法无法解决的问题, 而且可以显著提升动力学行为预测和性能优化的能力, 为动力学与控制研究的智能化奠定必要的基础, 在复杂耦合系统的建模、分析与调控中展现出巨大的潜力与科学价值. 本文简要介绍了近年来数据驱动方法在机器人动力学建模与运动调控、跨声速气动弹性动力学建模、结构动力学设计、随机动力学、基于脑机接口技术和神经动力学模型的运动控制、机械设备故障诊断与剩余寿命预测等方面的应用研究进展, 并探讨了这些领域面临的挑战与发展趋势.
丁千, 张舒, 黄锐, 和梦欣, 许勇, 韩芳, 李响, 崔篮匀, 王青云, 徐鉴. 数据驱动动力学与控制研究若干进展. 力学进展, 待出版. doi: 10.6052/1000-0992-25-005.