简介：研究了用于测量运动学矢量参数的测量方法.建立矢量测量装置的广义运动学模型及带有补偿的数学模型,得到敏感器运动分离后的简化模型.然后,通过具有电磁和静电支撑补偿的天平描述敏感器的运动,建立了作用在敏感器上的广义电磁力系统运动学方程.分析结果表明使用补偿模型可以建立新型模块化矢量测量装置,解决了分析侧向连接的影响.

简介：本文详细分析了一个具有粘弹性项的非线性振子的动力学与控制.首先研究了系统平衡点的稳定性,表明系统存在复杂的无界动力学行为.然后引入时滞速度反馈对这个不稳定系统进行控制.研究结果表明速度反馈控制能镇定此不稳定的粘弹性系统.适当的选择控制增益和控制时滞,控制系统有稳定的平衡点,由Hopf分岔产生的周期解,拟周期解,并能展现出复杂的混沌解.数值模拟验证了结论的正确性.

简介：建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计方法．首先考虑自然风的脉动特性，采用Cooper理论和谐波叠加法模拟随车移动点的脉动风速，给出随机风作用下高速列车非定常气动载荷的计算方法．然后建立高速列车车辆系统动力学模型，计算高速列车的运行安全性，并基于可靠性理论，给出随机风作用下高速列车失效概率的计算方法．在此基础上，以高速列车动力学参数为优化设计变量，以失效概率和轮轴横向力为优化目标，采用多目标遗传算法NSGA—II进行动力学参数的自动寻优，建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计模型．经可靠性优化计算，高速列车的失效概率由原始的0．4884降低为0．1406，轮轴横向力由原始的45．13kN降低为43．01kN．通过优化高速列车动力学参数可以显著改善随机风作用下高速列车的运行安全性．

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：研究了一类具有时滞及非线性特性发生率的SIRS传染病模型，首先利用特征值理论分析了无病平衡点和地方病平衡点的局部稳定性；并以时滞τ作为分岔参数，分析了模型的Hopf分岔行为，运用中心流形定理和规范型理论给出了分岔方向及分岔周期解稳定性的计算公式；最后，数值模拟验证了理论分析结果．