广义齐三次系统鞍点量问题

将齐五次系统经变换化为广义齐三次系统,讨论了该系统的二、三、四阶鞍点量与参数A的关系.以便于进一步讨论齐五次系统鞍点量上界问题.     

缺参数a23,b32的齐五次系统的前四阶鞍点量公式

将系统经变换化为广义齐三次系统,根据广义齐三次系统的鞍点量计算方法,给出(缺参数a23,b32)齐五次系统的一、二、三、四阶细鞍点量的参数表达式.为进一步讨论齐五次系统鞍点量上界问题作准备.     

广义齐三次系统第6阶细鞍点积分形式公式

齐五次系统经变换可化为广义齐三次系统，进一步讨论了广义齐三次系统的第5阶细鞍点量，并且给出了第6阶细鞍点积分形式公式。     

广义齐三次系统第6阶细鞍点积分形式公式

齐五次系统经变换可化为广义齐三次系统.进一步讨论了广义齐三次系统的第5阶细鞍点量,并且给出了第6阶细鞍点积分形式公式.     

齐四次系统鞍点量公式

讨论了一般齐四次系统的鞍点量问题.通过计算,给出了该系统前二阶鞍点量的公式与各参数之间的关系,以便求出一些特殊四次系统的鞍点量,并希望通过它能解决齐四次系统鞍点量上界问题.最后给出一个特殊四次系统的例子求出前三阶鞍点量.     

齐四次系统鞍点量公式

讨论了一般齐四次系统的鞍点量问题.通过计算,给出了该系统前二阶鞍点量的公式与各参数之间的关系,以便求出一些特殊四次系统的鞍点量,并希望通过它能解决齐四次系统鞍点量上界问题.最后给出一个特殊四次系统的例子求出前三阶鞍点量.     

齐2m+1次系统的第4,5阶细鞍点积分形式公式

为了解决齐五次系统的鞍点量上界问题,首先需要逐次求出系统各阶细鞍点量积分形式公式,本文给出了齐2m+1(m＝1,2…)次系统的第4,5阶这种公式.     

齐2m＋1次系统的第4，5阶细鞍点积分形式公式

为了解决齐五次系统的鞍点量上界问题，首先需要逐次求出系统各阶细鞍点量积分形式公式，本给出了齐2m 1(m=1,2，…）次系统的第4，5阶这种公式。     

一般n次系统若干细鞍点全积分公式

为了进一步讨论全三次系统的细鞍点量上界问题，给出了五个细鞍点全积分公式，在公式中，令θ＝2πi就得到相应的细鞍点量公式。     

一般n次系统若干细鞍点全积分公式

为了进一步讨论全三次系统的细鞍点量上界问题，给出了五个细鞍点全积分公式．在公式中，令θ=2πi就得到相应的细鞍点量公式．     

齐次线性方程组基础解系的求法

本文给出了求齐次线挂方程组基础解系的一种简单求法,并结合实际案例,给出了用矩阵的初等变换直接求齐次线性方程组基础解系的详细过程。     

新矩阵法化简中心-焦点型齐四次系统

定义新的矩阵运算方法，采用可逆实对称矩阵变换，将微分方程中的中心-焦点型齐四次系统化简，使之最多含有9个参数，这种矩阵方法方便实用，它将某种二元多项式系统用矩阵系统表示，使系统易于进行线性变换，为计算该系统的焦点量上界问题做准备。     

序列成本定价机制的公理化分析

研究了序列成本定价机制对同质分配模型公理体系的满足情况，并着重探讨了该机制与上限性、下限性、免费午餐、需求可控性和一致性公理的关系．在同质模型的前提下，序列成本定价满足除去成本函数单调性、一致性和需求可控性之外的所有公理特性要求．比较了序列成本定价机制和平均成本定价机制满足上限性、下限性、免费午餐、需求可控性等公理的情况．结果表明，当代理人的需求不易控制时，平均成本定价具有明显优势；反之序列成本定价较好．     

中心-焦点型全三次系统参数化简与新矩阵法

为简化中心一焦点型微分方程系统细焦点的计算，定义两种新的矩阵运算方法，采用可逆实对称矩阵变换，将中心一焦点型全三次系统化简到最多含有13个参数的系统，且缺少的项至少在齐二次项中发生，为进一步计算系统焦点量做准备．     

前馈多源信息下异构动力学卡车队列协同控制系统

针对目前卡车队列动力学异构性所导致的系统弦稳定性、内部稳定性以及队列耦合性降低的问题,提出了一种异构协同自适应巡航系统控制器设计方法,建立了基于前馈多源信息的异构动力学卡车队列闭环耦合系统;考虑由异构车型所构成的卡车队列存在发动机执行器的饱和态异构问题,建立了发动机饱和性和状态约束条件;在上层协同控制器的基础上,建立了一种非线性下层异构发动机扭矩输出控制模型,用于控制车辆动力学仿真软件TruckSim中的真实车辆模型;建立了基于三维燃油特性图的车辆能耗模型,用于计算实时车辆油耗和节能性分析;通过频域分析法,结合已知异构动力学参数量化标定了协同自适应巡航系统控制器的增益,确保系统满足弦稳定条件。分析结果表明：相比同构动力学控制器,异构协同自适应巡航系统控制器可以确保距离误差在-0.01～0.15 m内,优于同构控制器作用下的-0.3～0.5 m,且当领航车进入匀速行驶状态时,跟随车辆能立刻收敛至相同的行驶状态,收敛性能优于同构协同自适应巡航控制系统;卡车队列节油率最大可达8.15%,随着车头时距减小至0.5 s,平均节油率最大可达8.10%。由此可见,多源前馈信息异构控制系统能有效降低车...     

非突变有限生灭系统的瞬态解

研究了非突变有限生灭系统,利用系统转移速率矩阵的特殊形式,以Caley-Hamilton定理为基础,结合齐次线性递归系统的通解,获得了该系统形式简洁,计算比较封闭的幂级数形式的瞬态解,并给出了系数的确定方法,最后通过数值仿真验证了解的可靠性.     

Dynamic Simulation and Performance Investigation of No-frost Refrigerator: Part Ⅰ Mathematical Model

A dynamic approach for the modeling, simulation and analysis of no-frost Refrigerator (RF) is dis-cussed. In Part Ⅰ, the complex interactions among the components in the cooling system are analyzed in detail, based on which the modeling simplifications are proposed. Then, the mathematical models for the evaporator, cabinet and duct-fan are presented. The whole system is divided into two subsystems-refrigerant cycling system and air cycling system. In order to simplify the model, two closed-loop systems are broken into the compressor component and the evaporator component, respectively. A general distributed parameter model is employed for evaporator with homogeneous flow to simplify the two-phase evaporating flow region. The z-transfer function model is used to describe the cabinet load. Computational fluid dynamics (CFD) method is employed to obtain the pressure drop and flow rate curve of the duct-fan model.     

Dynamic simulation and performance investigation of no-frost refrigerator: Part I mathematical model

A dynamic approach for the modeling, simulation and analysis of no-frost Refrigerator (RF) is discussed. In Part I, the complex interactions among the components in the cooling system are analyzed in detail, based on which the modeling simplifications are proposed. Then, the mathematical models for the evaporator, cabinet and duct-fan are presented. The whole system is divided into two subsystems—refrigerant cycling system and air cycling system. In order to simplify the model, two closed-loop systems are broken into the compressor component and the evaporator component, respectively. A general distributed parameter model is employed for evaporator with homogeneous flow to simplify the two-phase evaporating flow region. The z-transfer function model is used to describe the cabinet load. Computational fluid dynamics (CFD) method is employed to obtain the pressure drop and flow rate curve of the duct-fan model.

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