自适应事件触发机制下饱和系统的跟踪问题

为了减少饱和非线性特性对闭环系统稳定性及性能的不良影响,采用复合非线性反馈控制镇定闭环系统,实现对阶跃信号的跟踪;采用自适应事件触发机制进行信号传输设计,减少数据传输次数,节约通信资源;针对饱和系统的跟踪问题,提出一种新型的基于自适应事件触发机制的复合非线性反馈控制律,运用Lyapunov理论,得到系统输出可以渐近跟踪参考输入的充分条件。结果表明,所提出的充分条件在保证实现饱和系统跟踪问题时,具有较少的调节时间和超调量,自适应事件触发复合反馈控制器在改善饱和系统暂态性能的同时,可以有效节约系统通信资源。     

基于改进的分形理论的短期电力负荷预测

为提高负荷预测结果的精度,设计了一种基于改进的分形理论的短期负荷预测模型。选取与实测日气象数据相似的日期作为基准日,对其进行重标极差法分析,从而确定其具有分形的特征,根据分形插值区间计算迭代压缩因子和确定迭代函数系统(IFS:Iterative Function System)建立实测日的分形插值函数,通过移动平均函数对数据进行处理,利用最小二乘法(OLS:Ordinary Least Square)建立数据拟合方程,将时间数据带入拟合方程中计算预测数据。经过仿真对比实验,改进后的比改进前的预测模型预测的负荷数据平均绝对百分比误差(MAPE:Mean Absolute Percentage Error)下降了0.26,证明了改进分形理论的短期电力负荷预测模型可以有效提高负荷预测结果的准确性。     

近零介电常数材料中的非线性光学效应研究进展

非线性光学效应在现代光子学中具有极其重要的应用,但通常非线性光学效应需要强的激光光源及长的光与物质作用距离,这些需求与现代芯片上可集成光学器件构架以及超表面器件是不符的.因此,获得更强非线性性质的材料是实现低功耗、小型器件应用的关键一步.近年来,一种介电常数消失的新型材料体系,即近零介电常数材料,被报道在亚波长传播长度...     

基于应变修正的二维缆索动力学建模改进

本文基于非线性连续介质力学思想和微分几何中的曲线理论,综合考虑Perkins模型的非线性应变和Howell模型的动态曲率,在更新的拉格朗日格式下,基于当前构形建立了缆索结构包含动态曲率和大应变的平面动力学方程组.运用无量纲参数分析化简了剪力的表达式,在平面动力学方程组中补充非线性几何方程与相对转角方程,形成了修正的Howell模型.通过分析拉力、剪力项系数,说明原Howell模型与修正模型的差别.通过算例分析,说明了修正Howell模型在计算精度和计算效率方面的优越性.     

钢筋混凝土及预应力混凝土梁式桥非线性分析

对钢筋混凝土结构进行非线性分析,可以认识结构在各类荷载作用下的受力性能和破坏机理;可以为结构进行合理的设计和施工提供依据和参考。运用fortran90编制程序计算普通混凝土及预应力混凝土梁式桥弯矩-曲率和荷载-位移关系曲线,模拟其从加载、开裂直到破坏的全过程结构反应,从而对其进行非线性分析,该计算结果与相关试验结果较为吻合,对于梁式桥非线性分析具有足够的精度性和适用性。     

两类非线性弹簧振动周期的研究

通过分析两类非线性弹簧运动的相圈,得出结论：对于硬弹簧,路线是闭合的;对于软弹簧。能量存在一个临界值,能量小于此临界值时路线闭合,能量大于此临界值时路线不闭合,是波状路线．利用线化和校正法求出两类非线性弹簧振动的周期．     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中,随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差.针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model,NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法.首先,需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数.其次...     

Lane-Emden型微分方程数值解的Euler小波方法

提出了利用Euler小波方法求解带有Dirichlet,Neumann和Neumann-Robin型边界条件的一类Lane-Emden型微分方程数值解.借助Euler多项式解析形式,推导出Riemann-Liouville分数阶定义下Euler小波函数的分数阶积分计算公式.利用Euler小波配置法来将带有边界条件的Lane-Emden方程转为代数方程组,然后采用牛顿法进行求解,最后通过求解不同边界条件下的Lane-Emden方程,验证了Euler小波方法的准确性和有效性.数值计算结果与其他方法的计算结果和精确解进行了比较.     

非线性模型的众数回归估计

本文应用众数回归方法来考虑非线性模型的估计时把调整参数当作常数, 在适当的条件下得到了估计量的 √n 收敛速度, 该结果改进了已有的众数回归估计(把调整参数当作变量)的结果. 本文还做了一定的模拟实验来证实众数回归估计的稳健性.