简介：

简介：针对自然电位（SP）测井的正问题，研究了有限元方法在求解数值解中的应用。通过构造新函数的方法，将一个不能使用有限元计算的问题化为一个可用标准的有限元方法来求解的问题，并对非齐次项进行了分析，选取了适当的构造函数，提高了计算精度。

简介：

简介：应用MSC．Nastran软件，对煤矿用大采高液压支架结构，应用有限元分析的理论，进行了静强度分析。并根据计算结果，通过几种不同结构顶梁柱窝的局部细化分析，探索柱窝在试验样架中的开裂原因，对改进柱窝结构设计提供理论依据。

简介：提出了FCPBGA封装中湿扩散行为的数学模型和有限元分析模型，并应用Abaqus软件包对FCPBGA封装中湿扩散行为进行数值模拟。结果表明，在树脂板中发生的湿扩散将使其水分逐渐增加，在制造过程中应予以充分注意。

简介：经济物理学中的一个重要领域是证券市场的非线性研究,介绍了几种常用的研究证券市场非线性特征的方法,并以上证指数周收益率为例,计算了Hurst指数,分形维数及最大Lyapunov指数,具体说明了证券市场时间序列存在的非线性特征.

简介：采用梁单元的方法建立车身骨架有限元模型,验证其正确性。对客车骨架进行静力学分析和模态分析,得到了该型客车的固有频率和振型,利用APDL参数化设计语言对车身骨架进行优化分析设计。结果显示,车身骨架总质量较优化前减轻了3.48%,优化后整体的应力分布更加均匀,车身动态性能有了一定程度的提高。

简介：非线性编辑系统是在电视编辑系统数字化发展过程中应运而生的。它是一门集合电视技术和计算机技术的综合性技术，是集数据编码技术、数字图像处理技术、数字存储技术、计算机图形技术、音频技术、和网络技术为一体的高科技产物。非线性编辑系统在教学中的应用使得教学手段更加多样，为学生提供更为丰富多彩的求知方式。

简介：研究了多壁纳米碳管非线性光致发光问题。理论上得到了多壁碳纳米管层间耦合对多壁管能带的影响。讨论了能带中范霍夫奇点的形成及其对多壁碳管光致发光的影响。实验上得到了多壁纳米碳管的吸收光谱和光致发光谱，吸收谱观察到了与范霍夫奇点相关联的吸收峰，发射谱观察到了频率上转换效应。并对上述实验结果进行了机理分析。

简介：神经网络作为非线性模拟的一种具有生命力的方法,近年来在自动控制、信息处理等方面得到了广泛的应用,本文简要介绍了BP神经网络和RBF神经网络,讨论了神经网络在非线性系统建模中的应用.

简介：分析差动变间隙式电容传感器的非线性因素，提出基于径向基函数神经网络的传感器非线性辨识的算法、方案与实现技术。对电容传感器进行实验，通过计算机仿真与应用，实现了实验过程和实验数据处理的智能化和简单化，能有效地辨识传感器的非线性，从而提高了测量的精度和速度。

简介：将BP算法与HYBRID算法分别用于一个典型非线性系统的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建模,通过比较发现,HYBRID学习算法的精度比BP算法高得多.

简介：对含间隙移动副的机构非线性动力学行为进行了分析研究。建立了间隙元素非线性接触碰撞力模型,其正向接触力采用Hertz弹性力和能量耗散项表征,切向力则由改进的库仑摩擦力表征;对不同间隙值条件下机构动力学性能进行了仿真分析。结果表明,机构运动稳定性和精度随着间隙值的增大而降低;相图和庞加莱截面进一步显示,随着间隙值的增大,机构运动具有从周期趋向混沌的非线性特性。

简介：针对使用单个中继节点的多输入多输出（MIMO）中继系统，以极大化接收端各子流的最小信噪比为目标，提出一种线性收发机设计方案。在此方案中，系统中的各节点沿着对应信道的特征方向进行线性信号处理，使等效的MIMO信道被分解为一组并行的高斯信道。通过优化理论，证明了在中继节点处最优的功率分配，应使接收端各子流具有相同的信噪比。

简介：采用有理谱逼近的方法对线性波动方程Cauchy问题进行研究。介绍了函数空间以及在其基础上建立起来的投影算子理论和基本不等式。构造了方程的谱格式，给出了方程近似解与精确解之间的误差估计。

简介：利用多元函数极值的定义和偏导数的定义公式证明二元函数与一元函数在某点取得极值的关系.

简介：目标函数中含有随机变量的线性规划的一般解法.

简介：在已给q个定义于n维欧几里德空间的函数中求r个最大值函数和的最小值，其中1≤r≤q。该问题是非光滑最优化问题，不能直接用一阶最优化方法或梯度法求解。利用对偶理论将该问题转化为只包含最大值函数max{0，t}的非光滑问题。运用对数一指数光滑函数，对该非光滑问题建立具有全局收敛的光滑化算法。该算法的收敛率是线性的。

简介：对扰动影响下的一阶线性定常分布参数系统用正交小波变换实现了逼近,提出了基于小波变换的离散时间分布参数系统的预测控制算法,将Haar正交小波应用于扰动影响下的一阶线性定常分布参数系统的预测控制仿真研究,结果说明了算法的有效性.

简介：单神经元(PSD)控制器利用神经元的自学习、自组织能力,根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整,达到了在线调整PID参数的目的;且设计时无需精确对象模型,克服了常规PID因负载、模型参数的变化及非线性因素等影响PID精确调节的缺点.采用遗传算法对单神经元PID参数进行寻优,在搜索空间内获得全局最优点.仿真结果表明:采用遗传算法改进的单神经元PID控制器能获得较好的控制效果.