非线性弹性矩形板的自由振动

考虑材料的非线性效应,研究了一个四边简支非线性弹性矩形板的自由振动问题,计及静载变莆对板动力特征的影响,利用Ｇａｌｅｒｋｉｎ原理,得到了板的关于时间部分的非线性动力方程及其相应的解析解,并对结果进行了分析讨论。     

考虑滑移效应的钢-混组合梁非线性有限元研究

混凝土桥面板和钢梁之间的剪力连接件能协调混凝土翼板和钢梁的变形,保证钢梁和混凝土桥面板产生组合效应共同工作,但绝对刚性的连接件并不存在,无论是完全剪力连接还是部分剪力连接都存在纵向界面滑移。纵向界面滑移使截面的实际弹性弯矩小于采用换算截面法的弯矩计算值,同时使构件的挠度和应变增大,所以不考虑纵向滑移就不能真实、准确地反映组合梁的受力性能。基于Newmark几何模型,将混凝土板和钢梁以及剪力连接件按一整体单元考虑,采用T.L列式增量法,推导了考虑纵向滑移效应的非线性钢-混组合梁单元模型,并描述和定义了所采用的组合梁各个构件的材料非线性本构关系,最后通过算例验证了所推导方法的准确性。     

有机／无机复合非线性光学材料的制备与性能

设计合成了一种含偶氮苯基团的功能化有机硅氧烷, 并与正硅酸乙酯进行水解缩合, 形成的溶胶进行旋转涂膜和干燥处理得到凝胶膜, 经电晕场极化交联后获得有机／ 无机复合二阶非线性光学材料． ＳＨＧ 测量表明, 这种有机／ 无机复合材料的二阶非线性光学系数（ｄ３３） 较高, 达到５７９ ×１０－ ７ ｅｓｕ ; 非线性光学的热稳定性较好, 室温下１ ４４０ ｈ 后ｄ３３ 维持初值的９６％ , １００ ℃下５ ｈ 后ｄ３３ 维持为初值的６０ ％ ．     

基于建模误差观测的逆变器输出波形控制技术

提出了一种能有效地克服实际ＰＷＭ逆变器系统中多种非线性和不确定性因素影响的新型输出波形控制技术．该技术在逆变器理想标称模型的基础上针对输出偏差采用非线性Ｂａｎｇ－Ｂａｎｇ控制,并对实际系统的建模误差进行快速的观测与补偿．其原理直观、实现容易,能显著提高输出波形质量,且鲁棒性强．     

电子的非线性振动

研究电子在带电圆环中心轴线上的非线性振动。用数字计算机模拟法和谐波平衡法讨论振动的解及周期。     

能力谱法在腋撑转换剪力墙结构抗震性能设计中的应用

按照刚度等效、内力等效的原则,对剪力墙结构进行模拟框架等效代换,从而能够通过分析杆件单元塑性铰出现的特点、次序来研究剪力墙结构的弹塑性性能。针对高层建筑转换结构使用中的要求,提出了一种腋撑式的新型梁式转换结构,并对该种结构进行了剪力墙结构算例的Push-over分析。采用能力谱法评估了该结构的整体抗震性能,表明该方法是对带转换层剪力墙结构进行弹塑性分析、评估结构抗震安全性的一种有效方法。     

高非线性度n-输入m-输出布尔函数的一般构造方法

给出一种构造具有高非线性度n-输入m-输出布尔函数的一般方法,还给出了存在非线性度是非0的n-输入m-输出布尔函数的一个充要条件.     

Clapp振荡器的混沌仿真与研究

分析了Clapp振荡器的非线性特征,建立并用R—K方法求解了系统的状态方程．通过计算机仿真,观察了Clapp振荡器具有周期及混沌等多种振荡状态,并发现能够使系统产生混沌的参数并不唯一．     

光纤参数对超连续频谱展宽影响的理论与实验研究

从理论上系统地研究了光纤参数对光纤中超连续（SC）谱展宽的影响,实验研究了光纤零色散波长对SC谱宽度的影响。利用非线性薛定谔方程对光纤中的超连续谱产生过程进行了数值模拟。研究结果表明,在超连续谱的展宽过程中,光纤长度、色散斜率、光纤非线性系数和损耗系数等参数对超连续谱有重要影响。为得到性能优良的超连续谱,必须对光纤参数进行优化。实验上采用三级压缩的增益开关DFB激光器作抽运源,色散位移光纤为非线性介质,获得了重复频率10GHz的SC超短光脉冲。研究结果为进一步优化超连续谱的性能奠定了基础。     

Forecasting with many predictors using Bayesian additive regression trees

Forecasting with many predictors provides the opportunity to exploit a much richer base of information. However, macroeconomic time series are typically rather short, raising problems for conventional econometric models. This paper explores the use of Bayesian additive regression trees (Bart) from the machine learning literature to forecast macroeconomic time series in a predictor‐rich environment. The interest lies in forecasting nine key macroeconomic variables of interest for government budget planning, central bank policy making and business decisions. It turns out that Bart is a valuable addition to existing methods for handling high dimensional data sets in a macroeconomic context.