简介：基于在无时滞的情况下,非全同的Hindmarsh-Rose耦合神经元达到几乎完全同步的放电模式,通过数值模拟的方法,研究了时滞对耦合Hindmarsh-Rose神经元同步后放电模式的影响.结果表明时滞使得神经元的放电模式发生改变,同时时滞的增加能够诱导簇中的峰逐渐地减小或消失.这一研究将有助于我们更深入地了解时滞对耦合神经元系统行为的影响.

简介：把谱元法应用于刚架结构的动力学响应计算和分析中.建立了杆和梁的谱单元动力学刚度阵,针对刚架结构组装了整体动力学刚度阵,建立了整体结构的运动方程,计算了结构的固有频率和时域响应,并与采用有限元方法得到的结果进行了对比.从结果中可以看出谱元法在数值模拟中的独特优势.

简介：利用三维有限元方法,分析了风速、攻角、导线分裂、磁场力和防舞装置等各种因素对导线舞动的影响.结果表明:风速、攻角和导线分裂等对导线舞动的影响很大;磁场力的影响很小.为减轻和防止导线舞动,在导线距离杆塔1/3和2/3处施加压重,可以获得明显的防舞效果.

简介：以沉浮和俯仰自由度上具有间隙立方结构非线性的二元机翼模型为例,考虑系统的结构阻尼,建立了系统的非线性动力学方程.通过修正的三阶活塞理论模拟了超声速流中机翼的非定常气动力和气动力矩.引入无量纲参数将系统动力学方程无量纲化,通过数值模拟得到了二元机翼的时域响应和系统的相轨迹变化规律.通过系统的分岔图得到了无量纲参数和系统周期运动振幅幅值的关系.研究结果表明,当无量纲流速增大至临界颤振速度时出现极限环振动,系统由稳定运动过渡到周期振动,继续增大无量纲流速会有更加复杂的动力学行为.

简介：采用Hodgkin-Huxley神经元模型,在二维随机神经网络中引入局部扩散功能缺陷,研究了神经网络中非对称缺陷附近的方形失去扩散功能的缺陷对螺旋波动力学行为的影响.缺陷使螺旋波降低传播速度的行为与缺陷的位置和尺寸有关：靠近螺旋波中心的缺陷影响最为显著,当缺陷远离中心位置时,缺陷的作用明显减弱;缺陷尺寸越大,影响也越显著.同时观察到,在弱耦合神经网络中,缺陷的存在导致了螺旋波的漂移现象.进一步研究缺陷和通道噪声同时存在时系统时空斑图的演化行为,结果发现,噪声作用下缺陷处形成了新的波源.最后,通过分析神经元放电节律和平均膜电位的变化揭示了缺陷对神经网络时空行为影响的机理.

简介：通过对Pre-B？tzinger复合体中兴奋性中间神经元模型的研究,从神经元动作电位和峰峰间距（ISIs）的角度考察了模型簇发放中所蕴含的动力学特性.通过对神经元膜电容、平衡电位以及离子通道电导系数等电生理参数的考察,得出了神经元动作电位ISIs序列的各种周期分岔现象,如：加周期分岔和倍周期分岔.通过模型结果可以进一步理解Pre-Btzinger复合体中兴奋性中间神经元簇发放的转化模式和编码特性,并为研究这些簇发放特性对呼吸节律的影响提供线索.

简介：通过设置涡核模型的角度条件,使涡核模型在极限状态下仍保持收敛,进而改进了利用Biot-Savart定律计算直线涡元对空间任意一点诱导速度的模型;桨叶气动模型采用Weissinger-L升力面理论模拟;自由尾迹的求解采用PIPC松弛迭代算法结合具有二阶精度的CB2D时间步进算法.利用上述模型和算法对某型号旋翼的尾迹进行数值计算,结果显示：利用改进涡核模型计算的桨尖涡径向位移收缩更加明显,这与实际情况更加接近;利用改进涡核模型得到的自由尾迹结果与实验数据吻合的更好.上述结论可以证明,新建立的旋翼自由尾迹模型提高了原有模型的准确性.

简介：利用参数互异的Fitzhugh—Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型，通过数值模拟的方法，提出研究参数异质性和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学．结果发现，当耦合项中不含时滞时，适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优，即适中的参数异质性能够诱导神经元网络的共振响应，而且异质性诱导共振对耦合强度具有鲁棒性．更重要的是，耦合时滞对参数异质性作用下神经元网络的共振特性也有着显著性影响．当时滞约为信号周期的整数倍时，神经元网络能够周期性地出现共振现象，即适当的耦合时滞能够诱导神经元网络的多重共振，而且这种现象在异质性参数的适当范围内都能明显出现．

简介：Pre-Botzinger复合体中兴奋性神经元节律性簇放电与呼吸节律的产生关系密切．泄漏电流对神经元簇放电具有重要的调节作用．本文利用双参数分岔分析和快慢变量分离等方法，研究了泄漏电流对耦合神经元簇同步模式及其转迁机制的影响．结果表明，在不同初始条件下，当泄漏电导改变时耦合神经元分别表现为同相“fold／homochnic”型、“subHopf／homoclinic”型和反相“fold／foldcycle”型和“subHopf／foldcycle”型簇放电．本文的研究为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些见解．

简介：探讨了漂浮基空间机械臂系统在轨捕获参数未知目标卫星后组合体航天器的镇定控制问题.首先在耦合空间机械臂系统捕获目标卫星操作过程动量、冲量的传递的基础上,建立了适用于漂浮基空间机械臂系统在轨捕获漂浮卫星控制系统设计的组合体航天器数学模型.利用该模型,设计了一种基于模糊高斯基神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法.提出的控制算法不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要预知系统惯性参数;由于利用神经网络的自学习能力修正模糊控制的控制规则和隶属函数,这样在系统参数识别中,模糊神经网络可减少模糊规则数,更适应于空间机械臂系统在轨捕获的实际应用.最后通过仿真试验对比结果验证了所提出的控制算法的有效性.