利用非线性反馈控制悬架系统的混沌行为

基于磁流变减振器的汽车悬架系统具有明显的滞后非线性,这直接导致了系统存在分岔与混沌的可能性。分析了悬架系统在路面单频正弦激励下的受迫振动,揭示了该系统存在混沌运动可能性。在此基础上,利用非线性反馈控制方法对这类混沌行为进行了控制,并采用Melnikov方法确定该控制系统的增益系数。     

加速混沌优化算法的改进及其在船型论证中的应用

利用混沌运动所特有的随机性、遍历性和规律性,对加速混沌优化算法进行一些改进,提高了混沌优化算法的收敛速度和精确性.改进的加速混沌优化算法利用混沌运动的性质,同时不断缩小变量的搜索空间,在混沌优化搜索过程中,以具有一定保证的当前最优解为中心,不断地缩小优化变量的搜索区间,调整细化参数,促使搜索能够更快、更有效地向全局最优解收敛.将该改进算法应用到具体的船型论证中,不仅证明了该改进算法简单,容易实现,具有较高的收敛速度和可靠性,而且具有较高的寻优精度和较少的优化迭代次数,也体现了该算法在船型论证领域中的实用性和有效性.     

基于混沌理论的微弱线谱信号检测研究

提出了一种基于Duffing振子的线谱信号检测方法。分析了Duffing方程的分叉特性以及利用其检测微弱周期信号的工作原理,在此基础上对此种混沌检测方法进行了实验研究。实验结果表明,此方法能准确检测出信噪比很低的微弱线谱信号,为水声领域线谱检测系统的设计提供了依据。     

基于输出延迟反馈方法的船舶电力系统混沌控制

为了抑制船舶电力系统在周期电磁扰动下产生的混沌振荡,建立了船舶电力系统的双机并联数学模型,应用Melnikov方法得到了船舶电力系统产生混沌振荡的解析条件,采用输出延时反馈控制方法,通过选择合适的延迟时间和反馈系数,破坏系统发生混沌运动的参数条件.仿真结果表明,基于输出延时反馈控制方法的混沌控制器结构简单,所需的控制能量小,可以将系统的混沌运动状态控制为周期一运动,提高了船舶电力系统的稳定性.     

阻尼受随机干扰的碰撞振动系统动力学响应

研究了一类三自由度单侧刚性约束碰撞振动系统的阻尼系数受高斯白噪声干扰的动力学响应.建立碰撞Poincaré映射,基于数值仿真方法,揭示这种确定性非光滑系统的周期运动及其经锁相或倍化环面通向混沌的道路.通过调节随机干扰强度,分析不同随机干扰强度作用在阻尼系数下对系统动力学行为的变化情况,描述了Neimark-sacker分岔在某些特定参数下抗随机干扰的能力.随机干扰对系统运动稳定性的破坏,造成了系统动力学行为的跃迁,并且使得系统动力学特性变的更加丰富和有趣.     

基于混沌映射的图像加密算法研究

由于传统的文本加密算法对图像加密的适用性不强,经典的Logistic映射存在系统参数范围受限、混沌序列分布不均等问题。通过一种基于循环移位结合改进型Logistic映射和Tent映射的图像加密算法。设置改进型Logistic映射和Tent映射的初始值和控制参数,并应用比特重拍技术提升过渡态中的混沌效果,达到提升图像加密算法的效果。明文图像进行处理时,先对其进行Arnold变换和异或的预加密处理,并对图像进行分块处理,然后利用Tent映射产生的序列进行排序索引与循环移位。在加密过程中明文图像经历了像素替换和像素扩散,使得明文像素的值和位置都发生了变化。实验结果表明,该算法具有良好的加密性能和安全性。     

分段超混沌Chen系统的混沌同步

提出了一个新的四雏分段超混沌Chen系统,该系统含有六个参数,三个非线性项,借助Lyapunov稳定性定理分别用混合同步和非线性反馈控制,给出了系统在初值条件下实现自同步的充分必要条件及控制参数的变化范围;运用Matlab进行数值仿真,给出了系统的同步相图和误差图,驱运系统和响应系统能够很好地达到同步．     

基于PCE法和最大熵法的船舶不确定性优化设计北大核心CSCD

[目的]船舶不确定性优化设计(UDO)的关键在于不确定性的量化(UQ),传统的蒙特卡洛方法较为耗时且计算成本较高,故提出一种基于多项式混沌展开法(PCE)和最大熵法(MEM)的船舶UDO方法。[方法]首先,选取较低计算成本的PCE法来量化多个不确定参数作用下输出的随机性质;然后,根据正交多项式的特点,采用基于线性无关原则的改进概率配点法(IPCM)求解PCE系数;最后,利用推导的约束前4阶矩,结合最大熵法求解约束的概率密度函数(PDF),进而在失效域上积分得到UDO关注的约束失效概率。[结果]研究结果表明:改进概率配点法可以给出最优的概率配点数目,并显著减少样本点数量;基于PCE法和MEM法求解约束失效概率时,与蒙特卡洛法结果对比,其在不额外增加计算量的前提下亦可满足精度要求;散货船工程算例的优化结果验证了PCE法较常用的蒙特卡洛法在精度和效率上更具工程应用优势。[结论]该不确定性优化设计方法可以高效准确地实现船舶设计方案的稳健性和可靠性。     

基于模态频率应变能熵和Tent—SSA—BP神经网络的桥梁损伤识别方法的研究

针对服役中的中小型梁桥因环境和材料因素影响易发生损伤的问题，提出了一种融合模态应变能、频率和信息熵的桥梁损伤识别的方法。该方法首先提取出桥梁的模态参数，通过公式得出模态频率应变能熵，对梁进行单点和多点损伤定位分析。其次，利用混沌tent映射，优化麻雀搜索算法的权阈值，调整寻优能力，并且将麻雀搜索算法(SSA)和混沌优化过后的麻雀搜索算法(Tent—SSA)分别优化BP神经网络。最后，将熵值变化率作为输入数据放进神经网络中训练，输出简支梁桥的损伤程度，做出定量对比分析。使用有限元软件进行算例分析的结果表明，模态频率应变能熵能精确定位损伤的位置，对损伤的敏感度较强，解决了识别过程中的非线性问题；同时，优化过后的BP神经网络对损伤识别的准确率更高，预测效果更好。     

任意概率不确定情形下的电动汽车悬置系统固有特性分析

针对电动汽车动力总成悬置系统 （Powertrain Mounting System，PMS） 参数可能被处理为不同类型概率变量的情形，提出了一种基于任意多项式混沌 （Arbitrary Polynomial Chaos，APC） 展开和最大熵原理 （Maximum Entropy Principle，MEP） 的电动汽车 PMS固有特性不确定性分析方法。采用概率模型描述任意概率不确定情形下的 PMS参数，通过APC展开获得任意概率不确定情形下PMS固有特性不确定性响应的前几阶统计矩，通过MEP拟合不确定性响应的概率密度函数 （Probability Density Function，PDF） 和累积分布函数 （Cumulative Distribution Function，CDF） 等信息，通过算例分析了5种概率不确定情形下的电动汽车PMS固有特性响应。分析结果表明，以蒙特卡洛法作为参考，所提出的方法可有效地分析不同概率不确定情形下的PMS固有特性响应，分析具有较高的计算精度和计算效率，能进一步获得响应满足设计要求的可靠度。