一类脉冲中立型时滞偏微分方程的振动性

研究一类非线性脉冲中立型时滞偏微分方程解的振动性，得到该方程在给定边值条件下振动的一些新的判别准则．     

微分进化微粒群算法及其控制

通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.     

真空助力器带主缸总成疲劳试验系统辨识

真空助力器带主缸总成是汽车制动系统的关键增力部件,其气动疲劳试验系统由气动子系统、液压子系统、电控子系统等多个子系统构成,属于复杂的非线性系统。该系统存在众多不确定因素,因此无法直接建立数学模型。为了考察该系统的动态性能,采用递归BP神经网络对该系统进行辨识。试验结果表明,递归BP神经网络能够很好的逼近该复杂非线性系统,在不同时间序列作用下均有较好的泛化能力。     

非线性随机延迟微分方程Euler-Maruyama方法的收敛性

首先利用附近已有节点上的值通过插值对延迟项进行数值逼近,这是一种崭新的尝试;然后针对较一般情形下的一类非线性随机延迟微分方程初值问题,得到了带线性插值的Euler-Maruyama方法在均方意义下是收敛的理论结果,它部分推广了已有文献中的相关结论。     

一类两步方法的延迟依赖稳定性

讨论实系数延迟微分方程线性多步法的延迟依赖稳定性。重点致力于解析稳定区域和数值方法稳定区域的比较。对一类含有一个自由参数的两步方法，获得了数值稳定区域包含解析稳定区域的条件。数值试验证实了所获理论结果。     

中立型Volterra延迟积分微分方程块θ-方法的稳定性

研究了线性中立型V01terra延迟积分微分方程数值方法的稳定性，给出了块隐式θ-方法保持系统解析解不依赖于延迟的稳定性质的一个充分条件。最后，通过一些数值试验说明了这篇文章的主要结论。     

不确定大时延下遥操作对象模型的在线修正方法

基于预测模型的遥操作是消减通信大时延的有效方法,预测精度直接影响操作品质。分析了遥操作中的不确定大时延及有限带宽对模型修正的影响,针对模型参数的不确定性,提出了一种新的模型在线修正方法。该方法采用时标标识、同态模型、数据平滑等策略,有效克服了实测信息错配、反馈修正与实时预测过程异步以及变采样步长问题,实现了模型的精确在线修正,提高了预测精度和系统的鲁棒性。通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

适于带宽变化的链路共享方法

对于无线链路和共享信道的链路，由于受外界干扰或共享冲突的影响以及采取的应对措施，使得链路带宽处于变化中。这样的链路为不同用户所共享时，原有的分层链路共享方法由于假设带宽恒定，不能适用于这样的环境。通过对这一环境和链路共享机制深入分析。提出了适于带宽变化的链路共享方法。来满足用户对此链路带宽共享需求和服务质量需求。并通过大量仿真实验对这一方法进行了深入分析，验证了其可行性和合理性。     

相空间重构的一种新方法研究

通过分析非线性动力学系统的特性,讨论了鞍点与混沌产生的关系,并通过仿真证实了吸引子上存在特征点对和特征距离。根据特征距离的2个重要性质提出了一种新的相空间重构方法。结果表明该方法是有效的。在数据量较少以及信号中存在噪声的情况下,该方法有较好的稳健性。     

求解延迟微分方程块θ-方法的GPLm-稳定性

讨论了带有多个滞时量的延时微分方程的数值稳定性,分析了用块θ–方法求解多延迟微分方程GPm–稳定和GPLm–稳定的条件,基于Lagrange插值,证明了块θ–方法GPm–稳定的充分必要条件是方法是A-稳定的,块θ–方法GPLm–稳定的充分必要条件是θ=1。