简介：利用改进后的规范形理论研究了四维三阶非线性系统最简规范形的计算．介绍了计算四维非线性系统最简规范形的改进方法，得到计算四维非线性系统最简规范形的通用公式．通过对一个实际振动系统的分析，用数值仿真方法验证了该方法在研究高维非线性系统中的有效性．

简介：运用Galerkin方法讨论了一类具有记忆项的耦合非线性抽象方程组的初值问题，根据方程组的特点，巧妙地对两个方程进行相加，并结合微积分的性质得到了所要的结果，然后研究收敛性，最后证明了方程组整体弱解的存在性．

简介：应用动力系统分岔理论和定性理论研究了一类非线性Degasperis-Procesi方程的行波解及其动力学性质，并结合可积系统的特点，利用哈密尔顿系统的能量特征，通过Maple软件绘出其相轨图，再根据行波与相轨道间的对应关系，揭示了不同类型的行波解间的转变与参数变化的关系，并且给出了不同行波间相互转换的参数分岔值，从根本上解释了Peakon产生的原因，数值模拟验证了该方法的正确性，最后给出了相应行波解的表达式。

简介：对含有非线性时滞位移的vanderPol-Duffing方程进行了研究,着重研究了时滞参数对vanderPolDuffing系统Hopf分叉及极限环幅值的控制.首先采用摄动法从理论上推导出极限环幅值与时滞参数之间的关系,分析时滞参数对幅值大小的影响,并着重讨论了不改变振动频率情况下对幅值的控制.通过对零解的稳定性分析,得出Hopf分叉产生的条件.最后用数值计算的方法验证了理论计算结果,数值计算结果与理论结果相当吻合.

简介：利用试探函数法,将一个难于求解的非线性偏微分方程化为一个易于求解的代数方程,然后用待定系数法确定相应的常数,简洁地求得了一类非线性偏微分方程的精确解.将此方法应用到Burgers方程、KdV方程和KdV-Burgers方程,所得结果与已有结果完全吻合.本方法可望进一步推广用于求解其它非线性偏微分方程.

简介：提高大气层内具有复杂弹道特性的飞行器外测弹道数据处理精度一直是困扰研究学者和数据处理人员的课题.本文应用已有的数据融合理论,结合大气层内机动飞行器的运动特性,提出了一种基于分段三次样条函数的外弹道数据融合处理算法.仿真和实测处理结果表明：该算法显著地提高了数据处理精度,在相关数据处理任务中具有一定的应用价值.

简介：在外弹道数据处理中，奇异点处理、特征点求取与随机误差削弱都是精度估计的关键环节．本文首先利用小波变换在处理奇异点、特征点、噪声消除方面的优势，对观测数据进行基于小波变换的分解、融合、重构处理，剔除奇异点，查找特征点，削弱随机误差．其次利用节点自由分布B样条描述导弹运动轨迹，使该弹道确定方法转化为关于求解导弹轨道样条表示参数和测量系统误差的多模融合的非线性优化问题，采用非线性最优化方法，进而得到待估参数的最优估计，完成弹道的最佳逼近．仿真结果表明，该技术应用在奇异点处理、特征点提取与随机误差削弱方面效果较好，多模融合算法能减少计算量，且能切实提高参数估计精度．

简介：研究了一类参数激励和外激励联合作用下四边简支薄板在1：1内共振下的周期解分叉．首先，根据vonKarman方程推导出四边简支薄板的运动控制方程，利用Galerkin方法得到参数激励和外激励联合作用下的两个自由度的运动方程．然后，通过引入周期变换和相应的Poincar6映射推广了次谐Melnikov方法．最后，对系统进行数值模拟验证了理论的正确性．

简介：研究了一类具有时滞及非线性特性发生率的SIRS传染病模型，首先利用特征值理论分析了无病平衡点和地方病平衡点的局部稳定性；并以时滞τ作为分岔参数，分析了模型的Hopf分岔行为，运用中心流形定理和规范型理论给出了分岔方向及分岔周期解稳定性的计算公式；最后，数值模拟验证了理论分析结果．

简介：运用Bell多项式定理研究了一个（2＋1）维AKNS方程的可积性,得到双线性方程、Backlund变换以及运用Backlund变换求得其孤子解,最后运用Bell多项式得出Lax对.

简介：浦肯野神经元是小脑皮层唯一的输出神经元,其传入纤维主要包括来自橄榄核的盘状纤维和来自皮层颗粒神经元的平行纤维.基于与实际神经系统十分相似浦肯野神经元回路模型,本文研究了回路中三种神经元（浦肯野神经元,颗粒神经元,盘状纤维）的相位响应曲线（PRC）并结合它们各自的f-I曲线对来区分三种神经元的兴奋性;进而对不同类型的神经元之间的同步性进行分析,着重考察了不同神经元之间突触的电导系数与浦肯野神经元树突上的CaP电导系数的影响等,分析结果显示神经元之间同步性对于它们信息传递起着重要作用.

简介：为了满足空间探测任务的要求，需采用轻质的伸杆机构支撑各类探测载荷远离卫星本体以避免平台剩磁对空间测量信息的干扰，而挠性伸杆的弹性振动会耦合影响到卫星本体，从而降低卫星本体的姿态控制精度．考虑到挠性附件振动的复杂性及其对航天器本体的耦合影响，采用最优指令整形抑制挠性伸杆的低阶模态振动，并在本体控制中设计自适应扰动抑制滤波器进一步抵消挠性伸杆的残余振动对本体的干扰作用．仿真结果表明，此复合振动控制方法可显著的提高此小卫星的姿态控制精度．

简介：基于动力系统的稳定性理论、数值计算分岔图和线性化系统的最大Lyapunov指数,研究了经兴奋性化学耦合的快峰神经元的同步动力学.研究表明,随着一些关键参数的改变,耦合神经元能呈现丰富的同步行为,如各种周期的同步和混沌的同步.研究结果对理解神经元系统的同步运动具有指导意义.

简介：根据Rumyantsev提出的Poincaré—Chetaev变量下的广义Routh方程．用无限小变换的方法研究它的对称性与守恒量，得到守恒量存在的条件和形式．该结果比以往的Poincaré—Chetaev方程的相关结论更一般．最后．举例说明结果的应用。

简介：提出了基于模糊逻辑控制扭矩分配策略，建立了各功能组件模型．并利用ADVISOR2002仿真平台。完成了该模糊逻辑扭矩控制策略和电气辅助控制策略仿真比较．结果表明，本文提出的模糊逻辑控制策略对提高混合动力汽车的动力性和燃油经济性。改善尾气的排放有明显的作用．

简介：利用CMAC神经网络与PID控制算法,提出了一种针对飞行器挠性结构振动的混合控制方法.首先在给出系统动力学方程的基础上,利用CMAC神经网络的具体特点,给出了神经网络算法;进而将PID控制算法引入控制系统,形成了一种混合控制方法,该方法具有CMAC神经网络与PID控制算法两者的优点.最后针对复杂的飞行器挠性结构振动问题进行了实例仿真,说明了算法的有效性.

简介：建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计方法．首先考虑自然风的脉动特性，采用Cooper理论和谐波叠加法模拟随车移动点的脉动风速，给出随机风作用下高速列车非定常气动载荷的计算方法．然后建立高速列车车辆系统动力学模型，计算高速列车的运行安全性，并基于可靠性理论，给出随机风作用下高速列车失效概率的计算方法．在此基础上，以高速列车动力学参数为优化设计变量，以失效概率和轮轴横向力为优化目标，采用多目标遗传算法NSGA—II进行动力学参数的自动寻优，建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计模型．经可靠性优化计算，高速列车的失效概率由原始的0．4884降低为0．1406，轮轴横向力由原始的45．13kN降低为43．01kN．通过优化高速列车动力学参数可以显著改善随机风作用下高速列车的运行安全性．

简介：根据符号动力系统与真实动力学系统拓扑共轭的特性，本文提出动态标架分割法，把动力学系统的某时间变量序列转化成符号序列；运用Lemple-Ziv复杂度算法计算该符号序列的复杂度值，据此对动力学系统的复杂性进行分析，从而可以对动力学系统的性质进行定性地判断，以杜芬振子为例，数值模拟结果表明基于动态标架分割法计算得到的复杂度能够很好地描述系统的复杂性，并可定性地判断系统的性质。

简介：峰放电频率适应性是神经元在信息处理过程中重要的动力学特性之一.当神经系统受到外电场作用时,会对其动力学行为以及神经电信息的产生、传导产生影响.我们基于Leakyintegrate-and-fire（LIF）神经元模型,建立了外电场作用下改进的LIF神经元模型.采用随时间演化的膜电位曲线和峰放电频率曲线,以及随外电场变化的起始峰放电频率曲线和稳态峰放电频率曲线,研究不同强度、频率外电场作用下改进的LIF模型的适应性变化.此外,还利用相邻峰峰间期（ISI）之间的相关性进一步阐明外电场对神经元适应性的影响.

简介：利用参数互异的Fitzhugh—Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型，通过数值模拟的方法，提出研究参数异质性和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学．结果发现，当耦合项中不含时滞时，适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优，即适中的参数异质性能够诱导神经元网络的共振响应，而且异质性诱导共振对耦合强度具有鲁棒性．更重要的是，耦合时滞对参数异质性作用下神经元网络的共振特性也有着显著性影响．当时滞约为信号周期的整数倍时，神经元网络能够周期性地出现共振现象，即适当的耦合时滞能够诱导神经元网络的多重共振，而且这种现象在异质性参数的适当范围内都能明显出现．