具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

大攻角下典型主梁断面颤振临界风速数值模拟

针对大攻角下主梁断面颤振稳定性问题,基于计算流体动力学软件ANSYS FLU-ENT用户自定义函数UDFs和动网格技术,结合Newmark-β法建立了桥梁主梁断面二维流固耦合分析方法,采用该方法在不同攻角下(0°、±3°、±5°、±8°)对薄平板和流线型箱梁断面颤振稳定性进行数值模拟研究,并将数值模拟结果与风洞试验研究结果进行了比较.结果表明:薄平板和流线型箱梁断面的颤振临界风速数值模拟结果与风洞试验结果吻合较好,验证了本文所建立的桥梁主梁断面二维流固耦合分析方法的精度.薄平板断面的颤振临界风速随攻角的增大显著降低;流线型箱梁断面在正攻角范围内颤振临界风速随着攻角的增大而降低,在负攻角范围内颤振临界风速随攻角绝对值的增加先增大后降低;当攻角较大时,薄平板断面和流线型主梁断面均表现出"钝体"特征,气流绕过断面前缘时发生分离,沿断面上下缘产生较大的涡,从而导致主梁断面颤振临界风速降低.     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

磁流变液中磁性颗粒成链与团聚的临界特征分析

热运动对纳米级磁流变液系统的颗粒团聚行为和宏观流变特性扰动影响不可忽视.为研究施加外磁场后系统微结构与热运动间的关系，探讨在不同颗粒粒径情况下热运动能量在系统总能量中的占比.采用CCD设计方法，分析Monte Carlo仿真获取的颗粒位形信息，生成关于外磁场磁感应强度、颗粒粒径和体积分数的系统热耦合系数<λ>回归模型;成链团聚的临界颗粒粒径计算值比文献经验值高出约23%，证实在考虑系统内多因素的综合影响下，纳米级磁流变液具有更严格的流变现象临界发生条件.     

六维力传感器薄板受迫振动分析

目前弹性体的解耦大多以静态实验标定的方法求解,而缺少对弹性体建模的理论分析。以六维力传感器弹性体中的上E型膜为研究对象,根据其结构和约束条件建立力学模型,通过薄板弯曲理论推导出上E型膜在仅受Z方向载荷FZ时受迫振动过程中任一瞬时的动扰度表达式,并求出动态应变输出。仿真实验表明理论推导与实际情况较吻合。     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

带变量核的分数次积分交换子在变指数Herz-Morrey空间上的有界性

证明了带变量核的分数次积分算子T_(Ω,μ)与Lipschitz函数b生成的高阶交换子[b~m,T_(Ω,μ)]在变指数Herz-Morrey空间MK_(q,p)~(α,λ)(·)(R~n)上的有界性.