Stochastic Resonance in a Time-Delayed Mono-Stable System with Multiplicative and Additive Noise

The stochastic resonance （SR） in a time-delayed mono-stable system driven by multiplicative white noise, additive white noise, additive dichotomous noise as well as a periodic square-wave signal is considered from the view of the signal-to-noise ratio （SNR）. It is found that the SNR increases monotonically with the increase of the delay time. The SNR exhibits the SR behavior when it is plotted as a function of intensities of the noises, displaying the asymmetry of the dichotomous noise. The SNR varies non-monotonically with the increase of the system parameter and the amplitude of the input square-wave signal.     

基于泰勒级数及温度因子的卡尔曼滤波模型在链子崖危岩体变形预测中的应用

考虑到链子崖危岩体的变形受温度的影响较为明显,为此,将链子崖危岩体的变形看作时间和温度的函数,利用泰勒级数建立链子崖危岩体的变形与时间和温度的函数关系,并将泰勒级数的余项及时间变化的二次方和温度变化的二次方的系数的变化量看作数学期望为0的动态噪声,建立卡尔曼滤波模型,并用于链子崖危岩体变形的预测预报.实例计算表明,模型的拟合效果和预测效果较好.     

Smooth solutions for a stochastic hydrodynamical equation in Heisenberg paramagnet

In this article, we consider a stochastic hydrodynamical equation in Heisenberg paramagnet driven by additive noise. We prove the existence and uniqueness of smooth solutions to this equation with difference method.     

基于粒子群算法的面向节能的单/多列车优化决策问题

针对列车运行优化控制问题,首先对列车运行过程的受力情况进行分析,建立了列车运行模型;接着根据最优惰行点选择原则和再生制动节能的方法,确立了单列车区间运行优化模型与多列车节能运行模型;然后采用基于高斯白噪声扰动变异的粒子群算法(GMPSO)求解上述模型得出各情况下列车的最优控制策略;最后探讨了列车延迟情况下的节能调整方案.     

一类带乘性噪声随机分数阶微分方程Euler方法的弱收敛性与弱稳定性

本文主要在带加性噪声随机分数阶微分方程的基础上,研究了一类更为困难的带乘性噪声随机分数阶微分方程Euler方法的弱收敛性与弱稳定性,并得到了类似的结论.首先构造了数值求解带乘性噪声随机分数阶微分方程的Euler方法,然后证明当分数阶α满足0α1/2时,该方法是1/2-α阶弱收敛的和弱稳定的,文末数值试验的结果验证了理论结果的正确性.     

随机多群体SIRI传染病模型的动力学行为

本文研究具有随机多群体SIRI传染病模型的动力学行为.首先建立一类具有随机白噪声的多群体SIRI传染病模型,并给出模型正解的全局存在唯一性;然后,借助基本再生数和不可约矩阵性质,通过构造一系列新的Lyapunov函数,我们获得随机模型的解分别在时间均值意义下围绕无病平衡点和地方病平衡点做随机振动的渐近行为,并给出随机振动的幅度估计;进一步地,我们得到了系统的平稳分布和遍历性,所得结果推广和改进已有工作.     

Gauss白噪声激励下的永磁同步电动机模型的分岔分析北大核心CSCD

针对永磁同步电动机(PMSM)模型引入Gauss白噪声,根据极坐标变换和随机平均法得到系统It8随机微分方程,并计算出系统概率密度函数,通过数值模拟揭示了系统P-分岔的机理.此外,探讨了系统在双参数空间中的复杂动力学,仿真结果表明在参数空间中出现了大量的“鱼”形周期区域,并且这些“鱼”形周期区域不可避免地受到噪声的影响变得紊乱.值得注意的是,从数值模拟结果中发现了一个新的现象,一定的噪声强度下,可以诱导系统在周期振荡区域内的收敛行为,这也表明了噪声对系统影响的双面性.     

面向绿色智能制造的高维多目标动态作业车间调度优化

在当前环境问题日益严峻情况下,绿色智能制造受到广泛关注。在动态柔性作业车间基础上考虑不同机器状态下的能耗情况、机器使用节能方法,构建以极小化总能耗、最大完工时间、机器总负荷和产品质量稳定性为目标的高维多目标绿色动态柔性作业车间调度模型,并设计改进的灰狼优化IMOGWO算法求解该问题。首先,采用反向学习初始化种群策略,以扩大种群多样性;然后,依据多目标问题和标准GWO算法的特点提出多级官员领导机制,并引入POX交叉和逆序变异算子;最后,改进精英保留策略用于多目标优化算法。为证明算法的有效性,设计两组仿真实验分别对三种算法进行比较。实验结果表明,运用本文改进的IMOGWO算法求解多目标问题有更好的收敛性和分布性。     

电磁力控制翼型水动力噪声机理及作用方式研究

提出了施加电磁力于边界层实现流动控制和降低水动力噪声的方法。对未施加与施加电磁力后翼型模型的流场与声场进行数值计算,结果表明:流向电磁力可延缓翼型表面的流动分离,抑制离散小涡生成,减弱翼型表面的湍流脉动压力,达到降低水动力噪声的目的。归纳了电磁力降低水动力噪声效果随雷诺数、攻角和电磁作用参数的变化规律,同时在循环水槽中对电磁力控制翼型水动力噪声的效果进行试验验证。由于转捩区是翼型模型的压力最小区域且面积非常有限,通过研究电磁力的作用方式,发现只在转捩区施加电磁力,即可达到最佳的降噪效果且减小了功耗,并分析了磁泄露带来的影响。研究结果为抑制翼型的水动力噪声提供了一种新的思路。