基于二阶系统解耦的精细积分格式下动载荷时域识别

基于模态分析法的载荷识别方法利用模态矩阵获得系统的非耦合形式,推导单自由度系统的载荷识别公式,但要求系统为比例阻尼。在模态模型基础上,对一般系统建立基于二阶系统解耦的动载荷时域识别模型。首先,利用基于Lancaster结构的二阶系统解耦方法推导出系统的非耦合形式;然后,采用精细逐步积分方法,在载荷为阶跃力的假设下,推导出载荷识别数学公式;最后,由系统实时响应反求结构载荷的时间历程。数值算例验证了本文方法针对比例阻尼系统较模态模型具有更高的精度,而且对非比例阻尼系统也有效可行。     

基于交叉变分的非线性Klein—Gordon方程解的整体存在和爆破

研究非线性Klein-Gordon方程的初边值问题,运用位势井方法,在E(0)d的情况得到了方程解的整体存在和爆破.在临界能量状态得到了整体解的存在性与不存在性.最后使用凸性方法,得到某些具有高初始能量解的爆破.     

Asymptotic behaviour of solution for fourth order wave equation with dispersive and dissipative terms

This paper studies the initial boundary value problem of fourth order wave equation with dispersive and dissipative terms. By using multiplier method, it is proven that the global strong solution of the problem decays to zero exponentially as the time approaches infinite, under a very simple and mild assumption regarding the nonlinear term.     

基于谱变换的奇异二阶系统解耦研究

针对奇异二阶系统的解耦问题,提出了一种基于谱变换的解耦方法.首先分析了质量矩阵非奇异的解耦条件,提出一种非奇异二阶同谱对角系统的构造解耦方法,然后引入谱变换将首系数转换为非奇异的,利用非奇异的构造方法来构造同谱对角系统,最后对解耦系统进行还原,从而实现奇异二阶系统的解耦.数值试验证明该方法确实有效.     

光线寻优算法的寻优机理分析

光线寻优算法是一种通过模拟光的传播路径进行寻优的最优化方法.该算法用网格划分可行域,将具有不同折射率的介质填充到各网格中,并将光在此变折射率介质中的传播路径设想成算法的寻优路径.光线寻优算法仅用到目标问题的函数值,结构简单容易实现.根据费马原理,利用变分法进行推导,得出了光具有偏向折射率增大方向,偏离折射率减小方向的自动寻优性质.通过求解9个标准测试函数,并将算法与模拟退火算法,标准粒子群算法进行比较,验证了所得结论以及算法的可行性,有效性,潜在的优越性.     

具阻尼的高维广义Boussinesq方程的Cauchy问题的整体适定性

研究了一类具阻尼的高维广义Boussinesq方程u_(tt)-△u-△u_(tt)+△~2u-k△u_t=△f(u)的Cauchy问题.在没有建立问题局部解存在性理论的情况下,利用位势井方法分析了阻尼系数k与初值及井深之间的关系,得到了整体解存在与不存在的门槛结果.     

具色散耗散项的四阶波动方程解的渐近性质

研究具色散和耗散项的四阶波动方程的初边值问题.使用乘子法,证明了问题的整体强解在关于非线性项简单而宽泛的假设下,随时间趋于无穷而衰减到零.     

光线寻优算法的寻优机理分析

Based on Fermat’s principle and the automatic optimization mechanism in the propagation process of light,an optimal searching algorithm named light ray optimization is presented,where the laws of refraction and reflection of light rays are integrated into searching process of optimization.In this algorithm,coordinate space is assumed to be the space that is full of media with different refractivities,then the space is divided by grids,and finally the searching path is assumed to be the propagation path of light rays.With the law of refraction,the search direction is deflected to the direction that makes the value of objective function decrease.With the law of reflection,the search direction is changed,which makes the search continue when it cannot keep going with refraction.Only the function values of objective problems are used and there is no artificial rule in light ray optimization,so it is simple and easy to realize.Theoretical analysis and the results of numerical experiments show that the algorithm is feasible and effective.     

粒子群优化算法的数学基础

总结概括了粒子群优化（PSO）算法基本要素的数学描述,证明了粒子群算法解空间为赋范空间,将粒子群迭代关系定义为赋范空间的压缩映射,通过利用Banach空间的相关理论和压缩映像原理,严格证明了PSO粒子收敛位置的存在惟一性,概括了PSO算法收敛性分析的数学描述,引入概率论以及随机过程经典理论推导出PSO算法稳定的参数条件,证明了在满足此条件基础下PSO算法收敛到全局最优位置的概率为1.