舰艇破损进水过程中的非线性横摇运动研究

针对舰艇破损进水运动中受波浪激励作用可能出现的非线性横摇运动问题,推导和构建了舰艇破损进水非线性横摇运动数理模型,对具有Ⅲ类进水舱的破损舰艇受不同波浪激励条件下的横摇运动开展数值模拟仿真。选取试验船模为研究对象,研究破损舰艇在不同波浪激励下的横摇运动,确定可能出现的混沌参数区域。研究结果表明,具有Ⅲ类进水舱的破损舰艇横摇运动形式很丰富,可能是单频的,也可能包含超谐、次谐以及组合频率等频率成分,还可能是混沌的。同时,研究中发现具有Ⅲ类进水舱的破损舰艇出现混沌区域需要的激励力矩范围超过实际能达到的范围,因此实际过程中不会出现混沌运动,与选取船模试验结果相一致。     

整数阶及分数阶超混沌系统的有限时间同步控制

基于有限时间控制理论及分数阶微积分定理,研究了统一控制器下整数阶及分数阶四维超混沌系统的有限时间同步控制.提出用矩阵配置法设计一个新的统一控制器,理论证明了该控制器的正确性,在有限时间内使整数阶及分数阶超混沌系统达到稳定同步.算例仿真结果验证了该控制器的有效性,使得整数阶及分数阶误差系统在3 s内趋近于零,实现了系统有限时间内的稳定同步;该控制器对分数阶系统的控制效果优于整数阶系统,且阶次越小系统达到稳定同步所需时间越短;与完全同步相比有限时间同步能在更短时间内达到稳定同步,具有良好的鲁棒性.     

基于混合自回归模型和神经网络的时间序列预测

在求出混合自回归时间序列模型的成分个数的基础上, 应用BP神经网络对时间序列进行了预测, 并对模型进行了数值模拟表明该预测模型的具有较高的精确度和广泛的应用前景.     

系泊系统的稳定性、分岔与混沌研究

概述了近年来在系泊系统的稳定性、分岔与混沌研究方面的进展.从系泊系统的数学模型、非线性动力学特性的研究方法等角度分析了以后的发展趋势.     

基于混沌理论和神经网络的交通量预测

针对目前交通量预测不能很好地满足智能交通管理需求的现状,分析交通量数据内在混沌特性,主要包括时间延迟、嵌入维数、关联维数及Lyapunov指数的计算,并将此分析耦合人工神经网络模型进行预测,最后给出北京环路上某车道交通量预测的实例,结果显示基于混沌时间序列分析的神经网络交通量预测在数据动力特征刻画及误差控制上有显著优势。     

过零点采样法在超声测距中的应用

针对超声测距中传统处理的相关法计算量大,实时处理困难的问题,选用混沌脉位调制的随机二元波形作为超声发射信号.对回波进行过零点采样以替代传统的等时间间隔采样,用隐平均法处理采样信号,以确定延时时间,进而测距.该算法只需要移位和加法运算,不需要相关的乘法运算.通过仿真计算结果表明,在保证精度的同时,能有效减少计算量.选用的混沌脉位调制的随机二元信号产生简便,并且能降低发射功率和提高隐蔽性.     

混沌理论和神经网络相结合的舰船摇荡运动极短期预报

舰船摇荡运动具有混沌特性,因而可以应用混沌理论对其进行预报.介绍了混沌时间序列预测原理;建立了基于混沌理论相空间重构技术的RBF神经网络模型,并将其用于舰船摇荡运动预报;通过对某实船纵摇时历的预报计算,证明了采用混沌和神经网络相结合的预报方法,能有效提高预报精度和延长预报时长.     

基于混沌理论的短期交通流量多步预测

短期交通流量预测是智能交通系统的核心研究内容之一.针对城市交通流具有的混沌特性,提出1种具有较高精度的短期交通流量多步预测方法,以支持交通控制和交通流诱导.利用最大Lyapunov指数方法判别交通流量时间序列的混沌特性,对交通流量时间序列进行相空间重构,并在此基础上结合加权一阶局域方法设计了基于混沌理论的交通流量多步预测算法.将此方法运用于实际道路交通流量的多步预测,比较多步预测值与实际流量值,其平均绝对百分比误差为3.33％,平均绝对误差为9.05/[pcu· (5min)-1],均方根误差为10.36/[pcu·(5 min)-1].应用结果表明,该预测方法具有较高的精度.     

一个新混沌系统的同步及其在保密通信中的应用

分析了一个新自治混沌系统的基本特性,针对该自治系统同步控制及在保密通信中的应用进行了仿真研究,用混沌掩盖的方法将该同步方法应用于保密通信,将有用的信息信号调控到混沌系统的状态变量中进行加密,与混沌信号的输出信号一起传送到接收端,发送系统和接收系统同步以后,在接收端解密恢复出信息信号.仿真结果表明,该方法可以实现单调快速同步,应用于保密通信可以达到掩盖有用信号的目的,并且可以无失真地恢复有用信号.