稳定非线性动力系统周期的计算机分析

提出采用后继函数法来确定非线性动力系统的周期,并编制计算机程序对Ｖａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ方程实例计算周期和绘制相图,结果表明,该方法计算结果准确且实用性强,本方法不但适合于求解保守系统和具 周期解非线性动力系统的周期,也适合于耗散系统和不稳定系统的分析。     

代数迭代映射分支值的优化算法

以代数迭代映射动力系统的倍周期分叉问题为背景,研究出较精确计算代数迭代系统分支值的优化方法·以分支值为设计变量,映射点的最大开口量为目标函数,以映射点周期关系为等式约束和分支值分布范围为不等式约束,建立了关于分支值计算的新方法·通过两个代数迭代系统分支值实例分析计算,获得较高精度的结果·     

反共振理论在减振技术中的应用

提出了一种新型动力减振器－多自由度动力减振器，在不增加弹簧相对变形的条件下，可以大幅度减少动力减振器的总质量，阐述了无阻尼多自由度动力减振器的原理及其质量，刚度分布对该减振器总质量的影响。     

神经网络权值和阈值的优化方法

为确定多层神经网络权值和阈值建立了真实的最优化求解方法,即将网络总体平均误差建立为目标函数,以权值和阈值作为设计变量,采用梯度法和共轭梯度法对网络权值和阈值进行优化计算·通过 Ｂ Ｐ 算法、梯度法和共轭梯度法对相同实例网络权值和阈值计算,验证了所提出的优化方法的有效性,实现了权值和阈值的快速准确计算·     

神经网络权值和阈值的优化方法

为确定多层神经网络权值和阈值建立了真实的最优化求解方法,即将网络总体平均误差建立为目标函数,以权值和阈值作为设计变量,采用梯度法和共轭梯度法对网络权值和阈值进行优化计算·通过ＢＰ算法、梯度法和共轭梯度法对相同实例网络权值和阈值计算,验证了所提出的优化方法的有效性,实现了权值和阈值的快速准确计算·     

足球机器人系统仿真中的数学模型

讨论了机器人足球比赛现实世界中各个实体的运行规律,建立了受非完整约束的移动机器人以及球的运动模型,并提出采用几何方法求解机器人运动模型精确解,以提高仿真精度,减少计算量·给出了机器人之间以及机器人与场地围墙、小球之间的碰撞模型,并分析了2个机器人之间的碰撞过程·为构建和开发足球机器人系统仿真平台与机器人的运动控制提供了模型基础     

Logistic映射分支值的最优化算法

以具有生态特征的代数迭代系统Logistic映射动力系统的倍周期分叉问题为例,研究了精确计算迭代系统分支点的方法·以迭代过程关系构成目标函数,参数为设计变量,迭代变量的边界为约束,建立关于分支值计算的新方法含约束条件的最优化程序算法·这种方法将约束转化为惩罚项,采用惩罚函数法巧妙地对所建立的最优化问题求解,并获得了较为精确的结果·提出了快速精确计算代数迭代系统分支值的思想·这将是通向混沌的快速之路     

基于过渡过程信号的振动机机体结构裂纹故障检测

目的 研究含裂纹的振动机机体结构在启动这一短时过渡过程中各个动力学响应随裂纹程度变化的趋势,为振动机机体结构的裂纹故障早期诊断研究提供理论参考。方法 将复杂的非线性振动结构问题通过等效建立模型、动力学分析求解、时频域信号分析相结合进行研究,模拟不同的启动初始输入运动信号、不同裂纹位置的情况;编制龙格-库塔VB程序并模拟不同裂纹大小程度来求解该动力学模型,得出位移、速度、加速度等响应的时域图与频域图,并进行对比分析。结果 在时域内过渡过程振动响应的周期与振幅会随裂纹程度增大而增大,在频域内振动响应会随裂纹程度增大而出现“频幅增大”、“频率成分新增”、“移频”的变化规律。结论 通过多角度对比证明,可以将各响应在时域与频域的变化作为故障诊断的判别依据,判断是否含有机体裂纹故障及故障的程度。     

分形模糊神经网络诊断方法研究和应用

从分形理论和神经网络原理出发,基于信号分形计算维数定义,以采样周期和分形计算维数两个坐标对信号特征进行合理地模糊化处理,提出分形维数隶属度特征量概念·以多时间尺度采样所获得的分形维数隶属度作为网络输入,单位矩阵为网络输出的分形模糊神经网络,建立了时域精确诊断新方法,通过对典型齿轮系统故障进行精确诊断,结果表明分形模糊神经网络诊断方法的有效性·     

基于神经网络的动态轧制中摩擦因数仿真估算

基于多层前馈人工神经网络原理,研究了冷轧机组动态轧制过程中轧辊与轧件间摩擦因数的估算新方法.将轧制过程中摩擦因数视为轧制温度、润滑剂黏度、轧制速度等多参量共同作用的多变量非线性函数,采用神经网络非线性映射功能,构建了摩擦因数与影响参数之间的复杂函数关系的数学模型,提出了轧制过程中动态摩擦因数的神经网络插值逼近算法.同时编制程序进行多参数共同作用下的摩擦因数实例仿真分析,结果表明研究方法的可行性.