简介:研究了地震作用下非线性地基中桩基的3次超谐波共振问题.从地基桩中抽象出力学模型,考虑地基的非线性因素,运用Hamilton变分原理建立了桩基的非线性控制方程.利用Galerkin方法离散上述方程,基于多尺度摄动法研究了地震作用下非线性地基中桩的3次超谐波共振问题.以某嵌岩圆形桩为例,研究了地基土层厚度、剪切波速度及频率比对地震力的影响,数值模拟了非线性地基桩的3次超谐波共振响应,探讨了地震力、地基弹性及非弹性系数对超谐波幅频响应的影响,最后研究桩基产生3次超谐波共振时的时间历程曲线.结果表明,当地震波频率约等于桩基固有频率的1/3时,容易激发桩的3次超谐波共振响应;桩基的3次超谐波共振响应随着地震力、非弹性系数的增大而变得更加显著,随着弹性系数的增大而逐渐变小.
简介:研究了改进的Morris—Lecar(ML)神经元模型的放电节律模式和模式转化的峰峰间期(interspikeintervals,ISIs)分岔结构,通过调节模型中的两个重要参数μ和Vk,发现对于固定的μ,改变Vk,神经元呈现出从倍周期级联分岔到加周期分岔的复杂结构,放电模式从静息态转化为周期、混沌簇放电状态;若选取此分岔过程中的某一Vk值,对μ进行调节,呈现出的ISIs分岔结构在很大程度上取决于单个神经元的放电节律模式,且单个神经元处于混沌簇放电时,肛带来的分岔动力学行为较丰富.由于神经元能够通过动作电位对信息进行编码,所以我们推测,研究神经元的放电节律模式和动作电位的ISIs分岔结构能为理解神经信息编码机制提供线索.
简介:研究了非完整约束Appell-Hamel例.证明了经典Appell-Hamel例对于非完整系统的Hamilton作用量是稳定值.研究了该约束对于非完整力学Rosen-Edelstein模型的解,证明了对于三个非完整力学模型Ap-pell-Hamel例具有相同解.利用非完整力学系统可归结为有条件的完整系统的理论,得出了经典Appell-Hamel例具有第二类Lagrange方程的形式.
简介:研究了非高斯列维噪声作用下非线性系统的渐近线性化方法和Lyapunov指数.利用渐近线性化方法将非线性系统线性化,通过系统的响应轨迹验证了该方法的有效性.通过广义的伊藤法则公式,推导出了列维噪声驱动下Lyapunov指数的一般表达式.给出当参数变化时,非线性系统的随机稳定性分析.
简介:研究松弛状态下的非圆截面弹性螺旋细杆,即带有原始曲率和挠率的非圆截面弹性杆的平衡稳定性问题.基于Kirchhoff动力学比拟,建立用欧拉角表达的弹性杆动力学方程.忽略线加速度引起的微小惯性力,仅考虑截面转动的动力学效应,使欧拉方程封闭.证明松弛状态下的非圆截面螺旋杆无论在空间域或时域均满足一次近似意义下的Lyapunov稳定性条件.从而为螺旋形态弹性细杆存在于自然界中的广泛性和稳定性作出理论解释.提示负泊松比材料的螺旋杆可能不稳定.
简介:熵在描述随机系统的演变、不稳定性、无序性或混乱程度以及信息传递方面起着重要的作用.本文对非高斯噪声驱动的一类耗散动力系统的信息熵演化进行了研究,文中通过线性变换的方法简化了所研究系统的FPK方程,然后根据Shannon信息熵定义推导出了该耗散动力系统随时间演化信息熵的精确表达式,最后分析了非高斯噪声和系统耗散参数对系统信息熵的影响.
简介:Thispaperproposesanewasymptoticattitudetrackingcontrollerforanunderactuated3-degree-of-freedom(DOF)laboratoryhelicoptersystembyusinganonlinearrobustfeedbackandaneuralnetwork(NN)feedforwardterm.Thenonlinearrobustcontrollawisdevelopedthroughamodifiedinner-outerloopapproach.TheapplicationoftheNN-basedfeedforwardistocompensateforthesystemuncertainties.Theproposedcontroldesignstrategyrequiresverylimitedknowledgeofthesystemdynamicmodel,andachievesgoodrobustnesswithrespecttosystemparametricuncertainties.ALyapunov-basedstabilityanalysisshowsthattheproposedalgorithmscanensureasymptotictrackingofthehelicopter'selevationandtravelmotion,whilekeepingthestabilityoftheclosed-loopsystem.Real-timeexperimentresultsdemonstratethatthecontrollerhasachievedgoodtrackingperformance.