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：针对RockingBlock中的线碰撞问题,首先采用离散化思想将线碰撞问题离散为多点碰撞系统,而后基于LZB方法对所建多点碰撞系统进行动力学建模.仿真结果表明随着离散点数的增加,基于LZB方法的多点碰撞模型能够很好地刻画RockingBlock中的相关线碰撞问题,且精度与离散程度紧密相关.

简介：为了协调高速铁道车辆的运动稳定性与曲线通过性能之间的矛盾，本文采用多目标优化方法对一种高速铁道车辆的关键悬挂参数进行了优化处理．采用多体动力学技术建立了某型高速铁道车辆62个自由度的动力学模型，模型考虑了轮轨接触几何非线性、轮轨蠕滑非线性和阻尼非线性等．采用ADAMS—Matlab联合仿真对车辆悬挂系统进行参数化改造，使弹簧刚度和阻尼系数均可调．采用基于遗传算法的多目标优化方法对悬挂参数进行优化，使车辆模型能同时满足3种动力学指标．对比优化前后模型的动力学性能可以发现：模型的运动稳定性和曲线通过性能得到显著提高，虽然运行平稳性有小幅降低，但仍能保持在优良的工作状态．

简介：选取了三个反映同步化程度的指标平均向量场、同步因子和放电概率，数值模拟研究了网络噪声和振子数量对同步化行为的影响．随着噪声强度的增大，三个指标都出现了先增加再降低的现象，即发生了相干共振．在不同的耦合强度和噪声强度下，三个同步化指标随着振子数量的增加都呈现出了降低的趋势，表明了网络同步化行为的减弱．研究结果对如何利用噪声和如何实现网络同步提供了理论参考．

简介：（w,z）参数化是一种新的姿态表示方法,它通过两次垂直的旋转来表示卫星姿态,和描述的运动方程相互解耦,可以分别进行控制,有其独特的优点.本文首先推导了（w,z）参数并给出了运动模型,然后针对非对称微卫星的欠驱动姿态再定位控制,采用微分平滑的方法设计了可行的再定位运动轨迹,给出了相应的跟踪控制律,并以PWM（脉宽调制）喷气系统进行仿真,验证了本文方法的有效性.