简介：计算机病毒的存在,使得很多计算机无法正常运行,并造成巨大的损失.针对这种情况,提出一类新型计算机病毒的最优控制.控制首先对原有的计算机病毒模型进行改进,加入控制项,提出最优控制问题,并证明最优控制的存在性,然后利用庞德里亚金的极小值原理进行理论分析,最后进行数值模拟.数值模拟结果表明,在没有控制的条件下,原模型得出基本再生数大于1,说明存在地方病平衡点,并且最终会导致病毒爆发,而数值模拟揭示,运用有效的控制策略能够更好地抑制计算机病毒的传播.

简介：从非线性动力学角度分析了Nakamura模型中各参数对周期振动的影响，揭示了人行桥侧振过程中各因素：如桥上行人重量，同步人群的比例，行人同步与桥自振频率之间的关系描述函数等如何影响桥侧振的振幅．理论分析和实测数据发现：桥侧向振幅过大时，描述行人产生的侧向力与桥频率关系的函数不一定为1．0，且完全有可能远离1．0．

简介：根据鲁棒控制理论和机器人的动态特性，针对机器人系统中存在的不确定性因素，利用不确定性的上界设计了一种鲁棒控制器，并将之用于机器人的跟踪轨迹控制，给出了仿真实验结果并与PID控制的结果进行了比较，仿真实验结果表明所设计的鲁棒控制器与PID控制器相比，具有很好的动态特性和很强的鲁棒性。

简介：为分析竖向环境振动对人车路系统耦合振动的影响，人体采用并联动力模型，车辆采用7自由度全车模型，路面采用Kelvin地基上梁单元进行模拟，通过车路之间的动态轮胎力建立起考虑竖向环境振动作用的人车路耦合振动方程；运用New-mark积分法对方程组进行求解，采用人体竖向振动加速度均方根值对车辆乘坐舒适度进行评价；对地震波频率和地震波幅值对系统振动的影响进行讨论，以及车辆乘坐舒适度和乘坐者人体生理反应进行分析．数值分析结果表明：竖向环境振动加剧了人车路系统的振动，显著增大了车辆乘坐舒适度指标；地震波频率和地震波幅值对车辆乘坐舒适度的影响都很大．

简介：对一种柔性关节微操作机器人系统提出了多输入多输出直接自适应模糊广义预测控制方法,此方法先基于机器人理论模型设计出广义预测控制器,再构造直接自适应模糊控制器逼近广义预测控制器,并用机器人视觉误差信息对控制器参数和广义误差向量估计值中的未知向量进行自适应调整,以增强对建模误差的鲁棒性,并证明了所设计的控制器可使微操作机器人跟踪时变参考轨迹时的广义误差估计值收敛到原点的小邻域内,以达到控制要求.仿真结果验证了此方法的有效性.

简介：提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用B样条基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能.