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1:1内共振条件下矩形薄板的全局分叉和多脉冲混沌动力学
被引量：
7
1
作者
李双宝
张伟
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2012年第9期1043-1055,共13页
首次利用广义Melnikov方法研究了一个四边简支矩形薄板的全局分叉和多脉冲混沌动力学.矩形薄板受面外的横向激励和面内的参数激励.利用von Krmn模型和Galerkin方法得到一个二自由度非线性非自治系统用来描述矩形薄板的横向振动.在1...
首次利用广义Melnikov方法研究了一个四边简支矩形薄板的全局分叉和多脉冲混沌动力学.矩形薄板受面外的横向激励和面内的参数激励.利用von Krmn模型和Galerkin方法得到一个二自由度非线性非自治系统用来描述矩形薄板的横向振动.在1∶1内共振条件下,利用多尺度方法得到一个四维的平均方程.通过坐标变换把平均方程化为标准形式,利用广义Melnikov方法研究该系统的多脉冲混沌动力学,并且解释了矩形薄板模态间的相互作用机理.在不求同宿轨道解析表达式的前提下,提供了一个计算Melnikov函数的方法.进一步得到了系统的阻尼、激励幅值和调谐参数在满足一定的限制条件下,矩形薄板系统会存在多脉冲混沌运动.数值模拟验证了该矩形薄板的确存在小振幅的多脉冲混沌响应.
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关键词
矩形薄板
全局分叉
多
脉冲
混沌
动力
学
广义Melnikov方法
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职称材料
多脉冲控制的暂态混沌神经网络及其应用
被引量：
2
2
作者
李旲
胡云昌
+1 位作者
曹宏铎
山秀明
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2003年第12期1504-1507,共4页
针对多极值情况下暂态混沌神经网络(TCNN)只进行一次混沌动力施加而导致的部分极值点漏检问题,发展研究了一种名为脉冲暂态混沌神经网络(PICNN)的新型神经网络。PICNN通过对混沌动力控制因子z_i(t)和神经元输出陡度ε_i(l)两个参数的调...
针对多极值情况下暂态混沌神经网络(TCNN)只进行一次混沌动力施加而导致的部分极值点漏检问题,发展研究了一种名为脉冲暂态混沌神经网络(PICNN)的新型神经网络。PICNN通过对混沌动力控制因子z_i(t)和神经元输出陡度ε_i(l)两个参数的调制,将混沌动力以脉冲方式进行控制,施加于神经网络上,形成具有多频次跳出局部极小点功能的脉冲暂态混沌神经网络。PTCNN包含若干可调参数,可以控制整个系统呈现丰富多样的动力特性。随着混沌动力脉冲的间歇加入,系统交替进入混沌状态和稳定状态,因此既可以不断地跳出极小点的局域范围,又可以在局部区域内向此区域的极小点不断靠近,进而稳定到此极小点,使系统可以更有效地进行问题的全局寻优。算例表明,PTCNN比TCNN在全局寻优方面更具优势。PTCNN实际是TCNN的推广和延伸,比TCNN更具有一般性和更强的优化搜索能力,因此应用空间更为广泛。
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关键词
系统控制
脉冲
暂态
混沌
神经网络
PTCNN
混沌动力脉冲
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职称材料
题名
1:1内共振条件下矩形薄板的全局分叉和多脉冲混沌动力学
被引量：
7
1
作者
李双宝
张伟
机构
中国民航大学理学院
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2012年第9期1043-1055,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(10732020
11072008
+2 种基金
11102226)
中央高校基本科研业务基金资助项目(ZXH2011D006
ZXH2012K004)
文摘
首次利用广义Melnikov方法研究了一个四边简支矩形薄板的全局分叉和多脉冲混沌动力学.矩形薄板受面外的横向激励和面内的参数激励.利用von Krmn模型和Galerkin方法得到一个二自由度非线性非自治系统用来描述矩形薄板的横向振动.在1∶1内共振条件下,利用多尺度方法得到一个四维的平均方程.通过坐标变换把平均方程化为标准形式,利用广义Melnikov方法研究该系统的多脉冲混沌动力学,并且解释了矩形薄板模态间的相互作用机理.在不求同宿轨道解析表达式的前提下,提供了一个计算Melnikov函数的方法.进一步得到了系统的阻尼、激励幅值和调谐参数在满足一定的限制条件下,矩形薄板系统会存在多脉冲混沌运动.数值模拟验证了该矩形薄板的确存在小振幅的多脉冲混沌响应.
关键词
矩形薄板
全局分叉
多
脉冲
混沌
动力
学
广义Melnikov方法
Keywords
rectangular thin plate
global bifurcations
multi-pulse chaotic dynamics
extended Melnikov method
分类号
O322 [理学—一般力学与力学基础]
O302 [理学—力学]
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职称材料
题名
多脉冲控制的暂态混沌神经网络及其应用
被引量：
2
2
作者
李旲
胡云昌
曹宏铎
山秀明
机构
清华大学电子工程系
天津大学建筑工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2003年第12期1504-1507,共4页
文摘
针对多极值情况下暂态混沌神经网络(TCNN)只进行一次混沌动力施加而导致的部分极值点漏检问题,发展研究了一种名为脉冲暂态混沌神经网络(PICNN)的新型神经网络。PICNN通过对混沌动力控制因子z_i(t)和神经元输出陡度ε_i(l)两个参数的调制,将混沌动力以脉冲方式进行控制,施加于神经网络上,形成具有多频次跳出局部极小点功能的脉冲暂态混沌神经网络。PTCNN包含若干可调参数,可以控制整个系统呈现丰富多样的动力特性。随着混沌动力脉冲的间歇加入,系统交替进入混沌状态和稳定状态,因此既可以不断地跳出极小点的局域范围,又可以在局部区域内向此区域的极小点不断靠近,进而稳定到此极小点,使系统可以更有效地进行问题的全局寻优。算例表明,PTCNN比TCNN在全局寻优方面更具优势。PTCNN实际是TCNN的推广和延伸,比TCNN更具有一般性和更强的优化搜索能力,因此应用空间更为广泛。
关键词
系统控制
脉冲
暂态
混沌
神经网络
PTCNN
混沌动力脉冲
Keywords
pulse
chaotic neural network
system control
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
1:1内共振条件下矩形薄板的全局分叉和多脉冲混沌动力学
李双宝
张伟
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2012
7
在线阅读
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职称材料
2
多脉冲控制的暂态混沌神经网络及其应用
李旲
胡云昌
曹宏铎
山秀明
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2003
2
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