MFCAV近似Riemann解法器在相容拉氏方法中的熵条件分析

 对基于MFCAV(Multi Fluid Channel on Averaged Volume)近似Riemann解法器的相容拉氏方法的熵条件进行了分析. 结果表明与满足声学形式Riemann解法器的熵不同, 前者只能在每个网格边界左、右两侧网格的熵随时间变化的和保证大于零, 即能保证整体熵增, 但不保证传统意义上的在每个网格中的熵增;而后者不仅保证整体熵增, 而且还满足传统意义上的熵增. 因此MFCAV的熵增相对声学形式解法器而言要弱一些, 由此表明其熵增可能要小些, 使得格式的耗散可能要小些.数值算例也验证了分析的正确性.     

基于组合权重法的建筑施工企业应急能力可拓评价研究

针对建筑施工企业应急能力评价缺少指导性方法的现状,采用可拓物元模型对施工企业应急能力进行评价.针对应急管理过程中的时间节点特征,使用层次分析法进行施工企业应急能力评价指标体系建构,通过三角模糊数与熵值法结合的组合权重法确定各指标权重系数,采用可拓物元模型进行施工企业应急能力评价,在此基础上以某施工企业进行实例验证,确定该施工企业应急能力等级.     

非常规突发事件情景-应对的多维情景熵研究

针对非常规突发事件特征,分析非常规突发事件情景-应对的多维情景因子,给出了这些情景因子的特征参数及其符号表示.在传统信息熵的基础上定义了非常规突发事件情景-应对的多维情景熵,基于信息能量分布的思想,构建了多维情景熵分布概率的广义组分分布概率,在此基础上描述了非常规突发事件情景序列在不同状态空间中的不均匀程度和奇异程度,给出并证明了非常规突发事件多维情景熵的有界性、展开性、肯定性、强可加性、递推性等特性,进一步讨论了这些特性在非常规突发事件情景-应对中的作用.以云南地区发生地震灾害为案例,对多维情景熵理论及方法进行分析.计算出地震灾害过程中的多个情景熵值,比较情景空间变换的奇异情况与多维情景熵值的大小关系,验证了多维情景熵在非常规突发事件发生、转化、蔓延、耦合过程中的预测作用,为决策者提供了相应的决策依据.     

熵极小动力系统的复杂性

设X是一个紧致度量空间,f:X→X是一个连续映射,(X,f)是熵极小的.该文首先证明了f是强遍历的;另外,如果还假设X中存在f的一个真的(拟)弱几乎周期点,则得到f具有正拓扑熵且对任意的n1,f~n是遍历敏感依赖的.因此,f在Li-Yorke和Takens-Ruelle意义下是混沌的.该文所得结论改进和推广了最近的一些结论.     

耗散系统中原子和场的熵交换与纠缠

研究耗散腔中, 二能级原子与单模辐射场在相互作用过程中熵关联的情况. 结果表明：原子与场之间存在熵交换现象, 更重要的是证明了它们之间的熵交换需要满足一定的条件. 同时也计算了原子与场之间的纠缠, 发现两子系统间熵交换与纠缠的关系.     

基于神光Ⅲ原型的激光直接驱动自由面准等熵实验研究

长脉冲激光打靶的直接驱动方式效率较高,但对激光强度变化非常敏感。利用测量自由面速度历史的方法对激光直接驱动准等熵压缩实验技术进行了分析,为改进激光直接驱动的准等熵压缩实验技术提供技术基础。介绍了国内在神光III原型装置上首次开展的激光直接驱动自由面准等熵压缩实验。对实验靶型、激光波形、典型实验结果以及实验中的关键技术进行了分析。在激光能量为1000 J的实验中,使用成像型速度干涉仪获得了较为理想的准等熵压缩条纹图。实验发现,自由面速度达到11.3 km/s时,自由面反射的探针光信号消失。通过对比Multi-1D软件的理论模拟数据与实验处理的结果,发现由于Al自由面缺少约束,这类实验会造成波系复杂化的问题,但是对主冲击的研究还是有意义的。对某些特殊材料,在很难找到阻抗匹配窗口的条件下,利用激光直接驱动方式研究材料高压响应特性提供了另一条可实施的技术途径。     

经验模态分解与样本熵在并网型光伏逆变器故障诊断中的应用

摘要：针对光伏并网逆变器电路中故障信号的非线性、非平稳特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和样本熵(SampEn)的故障诊断方法。首先,利用经验模态分解对逆变器的三相输出电压进行分解,得到有限个本征模式分量(IMF),从中选取包含故障主要信息的前几个本征模式分量提取故障信息。然后,计算本征模式分量的样本熵,从而得到用于故障诊断的特征向量;最后,将逆变器开路故障进行分类和编码,将故障特征向量输入BP神经网络进行模式识别,从而达到故障诊断的目的。在Matlab环境下对光伏并网逆变器的故障诊断进行了实验,实验结果证明了文中方法能实现对光伏并网逆变器的故障诊断,且与小波包变换相比,该方法具有诊断效率高和准确度高等特点。     

基于样本熵的听觉神经锁相机理的实验分析

锁相是指系统的响应与周期性刺激的特定相位同步的物理现象. 听觉神经的锁相对揭示人的听觉认知基本的神经机理及改善听觉感知有重要意义. 然而, 现有研究主要集中于心理物理方法和幅度谱分析, 不能有效区分包络响应和时域细节结构响应, 不能直观反映神经锁相. 本文主要利用拔靴法和离散傅里叶变换, 提出了基于样本熵的时域细节结构频率跟随响应(temporal-fine-structure-related frequency following response, FFR_T)的神经锁相值(phase locking value, PLV)计算方法, 用于分析神经物理实验数据. 两个脑电实验结果表明: FFR_T的PLV样本熵显著大于包络相关频率跟随响应(envelope-related frequency following response, FFR_E)的PLV, 且二者正交独立, 新方法能有效地分别反映听觉系统对包络和时间细节结构的锁相机理; 基频处的响应主要来源于FFR_E的锁相; 基频处, 不可分辨谐波成分包络的锁相能力优于对可分辨谐波; 基频缺失时, 畸变产物是不同的听觉神经通路的FFR_E的混合; 谐波处, FFR_E 集中于低频, FFR_T则集中于中、高频; 听觉神经元锁相能力与声源的频率可分辨性相关. FFR_T的PLV方法克服了现有FFR分析的局限性, 可用于深入研究听觉神经机理.     

基于多尺度传递熵的脑肌电信号耦合分析

神经运动控制中脑肌电同步特征可以反映皮层与肌肉之间的功能联系. 为定量研究脑电和肌电信号在不同时间尺度上的同步耦合特征, 提出多尺度传递熵方法实现静态握力输出下的脑肌电耦合分析: 对同步采集的头皮脑电信号(EEG) 和表面肌电信号(EMG)进行多尺度化, 计算不同尺度因子下EEG与EMG间的传递熵值, 获取不同耦合方向(EEG→EMG及EMG→EEG)上的非线性脑肌电耦合特征; 进一步计算功能频段下的显著性面积指标, 定量分析不同尺度下皮层肌肉功能耦合强度的差异. 分析结果显示, 静态握力输出时beta频段(15–35 Hz)皮层肌肉功能耦合特征显著, 且beta2频段(25–35 Hz)在不同尺度上EEG→EMG方向的耦合强度大于EMG→EEG方向, 耦合强度最大值和方向间耦合强度差异显著值均出现于较高时间尺度. 研究结果揭示: 皮层肌肉功能耦合具有双向性, 且耦合强度在不同时间尺度和不同功能频段上有所差异, 可利用多尺度传递熵定量刻画大脑皮层与肌肉之间的非线性同步特征及功能联系.     

熵驱大分子胶体粒子的柱状受限结晶

熵是物理化学的基本状态参量,在统计力学和热力学中处于核心位置.按照玻尔兹曼的微观解释,熵可以由孤立系统微观状态的数目(W)给出,即S=kBlnW,这里kB为玻尔兹曼常数[1,2].根据此公式,微观状态数越多,系统越混乱,熵越大,所以熵常被视作体系无序程度的度量.但熵增仅对应体系微观状态数的增加,与可观测的结构有序程度无关[3~5].在一些典型的软物质体系中,结构越有序熵反而越大,如胶体硬球在随机密堆积点的有序结晶[6]及描述各向异性棒状分子从各向同性相到向列相转变的Onsager原理[7].