一个Van Der Pol-Duffing系统的混沌与控制

研究了Van der Pol-Duffing振子的混沌动力学行为,应用直接微扰法构造了系统的通解,由该通解获得了预测混沌出现的Melnikov判据.在非微扰情形,相图和相应Poincaré截面的演化结果表明：系统阻尼和外驱动力的变化都可以导致系统由倍周期分叉进入混沌状态,当频率参数取相同值时,系统混沌被完全抑制.     

一类细胞膜离子通道模型的分岔及混沌研究

以一类细胞膜离子通道模型为研究对象,定性分析其系统定态的存在性和稳定性,讨论了系统的鞍结分岔和Hopf分岔,并利用Melnikov方法深入研究了该模型可能发生的混沌运动,给出了系统发生混沌运动时参数必须满足的临界条件,从而试图从生物系统动态过程异变的角度探讨生理疾病的成因过程,为疾病治疗提供了机理解释,也为医药研制提供了线索.     

Van der Pol方程在变换下Hopf分支和周期解的等价性

本文对非线性项为两种形式的Van der Pol微分方程在变换下的Hopf分支和周期解进行比较,利用平面定性理论和Hopf分支理论,得到相应方程在Hopf分支和周期解方面上的差异.     

时滞Van der Pol方程周期解和Hopf分支的等价性

本文对非线性项为两种形式的时滞VartderP01方程分别加以比较,利用Hopf分支理论和锥不动点定理,得到相应方程在周期解和Hod分支方面上的差异．     

时滞Van der Pol方程周期解和Hopf分支的等价性

本文对非线性项为两种形式的时滞Van der Pol方程分别加以比较,利用Hopf分支理论和锥不动点定理,得到相应方程在周期解和Hopf分支方面上的差异.     

耦合Van der Pol-Duffing 振子的动力学分析

非线性耦合Van der Pol-Duffing振子在强共振情形下具有极其复杂的动力学行为，本文利用数值方法研究了各系统参数对振子系统动力学性态的影响，揭示了减幅，增幅，周期，拟周期和弱混沌运动等丰富现象及其变化规律。     

Van der Pol方程在变换下Hopf分支和周期解的等价性

本文对非线性项为两种形式的Van der Pol微分方程在变换下的Hopf分支和周期解进行比较,利用平面定性理论和Hopf分支理论,得到相应方程在Hopf分支和周期解方面上的差异．     

范德瓦尔斯方程中的分岔与混沌

通过数值迭代计算发现,当温度取适当值时范德瓦尔斯方程中的摩尔体积随压强的演化表现为从周期倍增分岔通向混沌,并给出了该演化过程的费根鲍姆分岔图及李雅普诺夫指数.     

一类非线性振动系统的混沌运动

Ｍｅｌｎｉｋｏｖ 方法是一种用于判别特定种类非线性方程中何时出现混沌的解析方法．它考虑系统的Ｐｏｉｎｃａｒé映射的鞍点的稳定流形与不稳定流形的距离．并用与此距离相关的一个积分——Ｍｅｌｎｉｋｏｖ函数——来判断系统是否存在横截同宿点和横截异宿点,从而判断系统中是否存在混沌运动．本文用Ｍｅｌｎｉｋｏｖ 方法讨论了具有较一般形式的三次非线性恢复力的非线性振动系统ｘ¨＋ εμｆ′（ｘ）ｘ·＋ ｘ ＋ αｘ３ ＋ βｘ３ ＝ εｈｃｏｓ（Ωｔ）的混沌运动．     

用混沌振子检测淹没在强背景噪声中的方波信号

提供一个利用混沌振子检测微弱方波信号的有效方法 ,仿真实验表明 ,混沌振子在强噪声背景下对方波信号非常敏感 ,并将可测信噪比范围扩展到 - 88.45d B.     

中心流形-范式方法在车辆蛇行分析中的应用

应用中心流形－范式方法研究了高速车辆蛇行运动的稳定性与Ｈｏｐｆ分叉,给出了分叉解振幅系数及其稳定性判据．研究结果表明,车辆首次分叉的分叉解振幅系数主要是由非线性轮轨几何关系、线性蠕滑系数和线性悬挂参数决定的     

能源价格的时滞微分方程模型及动力学分析

在传统的蛛网模型以及价格理论的基础上,从能源经济系统运作的实际出发,建立了一个符合能源经济现实的能源价格调节的非线性时滞微分系统,其中能源需求函数是非线性函数,能源供给函数是线性函数.利用主项分析法和Hopf分支理论对系统的平衡点进行分析,通过调节参数使系统处于局部稳定或者出现周期震荡,给出了能源均衡价格局部稳定性条件和出现Hopf分支的条件,得出能源经济系统的相关结论.     

新的独立性度量及其在混沌信号分析中的应用

发现独立性可用一种简便的数格子方法估计,据此提出了“占格率”这一全新的独立性度量。接着又提出了一类无穷多种独立性度量－准熵,它们将变量经分布函数变换后量化,再用凸函数对其联合概率的均匀性进行度量,占格率的数学期望也是一种准熵,此外,还提出了广义互信息及其递归算法,将传统的互信息推广到一类无穷多种独立性度量,上述新度量对连续变量的分布不作先验假设,而是从样本中得出分布函数值的无偏估计,因此适合于根据观测值估计任意连续分布变量的独立性,本文还将新度量用于混沌信号分析,表明它们都是在经典的互信息之外的奇异吸引子重构时延的好的选取准则,并且指出Fraser和Swinney提出的著名的互信息递归算法是本文提出的广义互信息递归算法的一个特例。     

热传导方程的修正C—N格式及稳定性分析

提出热传导方程的修正C—N显格式,x2^（n＋1）,z（J-1）^（n＋1）的差分格式的处理方法,对算法进行了稳定性及收敛性证明,得到了修正显武热传导方程的稳定性条件为r≤3．数值实验表明,该方法稳定性好,宜于直接在计算机上使用．     

基于DFP的二阶Volterra滤波器及其在混沌序列预测中的应用

为克服应用Least Mean Square（LMS）,Normalized LMS（NLMS）或Recursive Least Square（RLS）算法估计二阶Volterra滤波器系数时参数选择不当引起的问题,提出了基于后验误差假设并具有可变收敛因子的Davidon-Fletcher-Powell（DFP）方法的二阶Volterra自适应滤波器（DFPSOVF）．给出参数估计算法中自相关逆矩阵估计的递归更新公式,并对算法的计算复杂度进行了分析．应用DFPSOVF滤波器对纯净和不同信噪比下的Lorenz混沌时间序列以及实际采集的具有混沌特性的温度时间序列进行单步预测,仿真表明其能够保证算法的稳定性和收敛性,不存在LMS算法和NLMS算法的发散问题．     

局域波法的多分辨分析特性及其应用

局域波法通过局域波分解和瞬时频率的求解,将任何复杂的信号分解成为有限数目并且具有一定物理意义的基本模式分量,每一个分量描述了时变信号中不同频率和尺度范围的固有振动模式,所获得的各分量局域波时频分布具有多分辨分析特征.由于局域波分解是自适应的,它的多分辨分析特征也是自适应的.经理论分析与对变速箱轴承座处拾取的振动信号的分析验证了方法的有效性,局域波法为工程测试中的时频分析提供了一种有效的手段.     

带预测参数的同伦分析方法及其在两个非线性系统中的应用(英文)

在传统同伦分析法(HAM)的基础上,新方法(PHAM)通过引入一个预测参数及相关条件来预测一个非线性微分系统是否具有多个解,通过将此方法分别应用到两个非线性微分系统中,成功地获得了相应系统多个有效的解析近似解.     

An analytical solution to Boltzmann equation of dilute granular flow with homotopy analysis method

The homotopy analysis method （HAM）, as a new mathematical tool, has been employed to solve many nonlinear problems. As a fundamental equation in non-equilibrium statistical mechanics, the Boltzmann integro-differential equation （BE） describing the movement of particles is of strong nonlinearity. In this work, HAM is preliminarily applied to dilute granular flow which is relatively simple. By choosing the Maxwell velocity distribution function as the initial solution, the concrete expression of the first-order approximate solution to BE with collision term being the BGK model is given. Furthermore it is consistent with the solution using Chapman-Enskog method but does not rely on little parameters.     

大增量有限元法及其在非线性分析中的应用

为克服位移法有限元法在计算效率方面的不足,基于一般逆矩阵理论,采用最优化理论,在不同坐标系内,即整体坐标系和局部坐标系内分阶段求解大增量有限元法控制方程,给出了用大增量有限元法求解单调荷载作用下弹性体系非线性分析的求解步骤。最后以非线性索膜结构为例,用该算法对其进行非线性分析,并将结果与用位移有限元法软件ANSYS得到的结果作比较分析。结果表明：大增量有限元法计算效率高,结果准确,可应用于弹性体系非线性分析中。