凹边坡参数对边坡稳定性的影响

抽象出凹边坡的几何模型,采用量纲分析的方法,给出凹边坡几何参数和物理力学参数对边坡稳定系数的影响通式．在FLAC定义的边坡稳定系数意义下,经过数万次计算,采用二次回归的方法,确定了通式中的影响指数,形成经验公式．结果表明,受Mohr-Coulomb和拉应力两个强度准则控制的材料,形成的凹边坡的稳定性受无量纲粘聚力、边坡角、内摩擦角的控制．凹形边坡有利于边坡的稳定,边坡稳定性与岩土的抗拉强度关系不大．这一稳定系数公式对于形状规则均匀性好且符合Mohr-Coulomb破坏准则的凹边坡可以给出精度高的估计．对于其它边坡的稳定性评价还需要做有针对性的工作．     

具有反应扩散项的变时滞复数域神经网络的指数稳定性

该文研究了一类具有反应扩散项的变时滞复数域神经网络的指数稳定性.首先在假设复数域激活函数可分解的情况下,将该系统分解为相应的实部系统和虚部系统.利用矢量Lyapunov函数法和M矩阵理论,得到了确保该系统平衡状态指数稳定性的充分条件.该条件不含有任何自由变量,相对现有结论具有较低的保守性.最后通过一个数值仿真算例验证了所得结论的正确性.     

具有随机干扰的时滞车辆跟随控制

考虑信息传输和车辆动力学行为对控制指令具有时间滞后因素和车辆动力学系统建模中忽略的随机因素,建立了一类具有时间滞后的随机车辆跟随系统,并研究了该系统的稳定性和控制器设计.根据Ito(伊藤)随机微分方程建立随机车辆动力学模型.利用滑模控制设计了系统的控制策略,并运用系统的稳定性判据得到了系统控制参数的收敛区域.数值仿真试验结果表明:各跟随车辆的加速度、速度和位移等状态能在较短的时间内迫近领头车辆;各车辆的车间距误差有较快的收敛速度,均能在10 s内收敛于0.     

一类变时滞复数Cohen-Grossberg神经网络的动态行为分析

研究了一类具有变时滞的复数域Cohen-Grossberg神经网络平衡点的动态行为.在假定激活函数满足Lipschitz条件并且放大函数只满足具有下界的情况下, 利用M矩阵和同胚映射原理, 得到了确保该系统平衡点的存在性和唯一性的充分条件.基于矢量Lyapunov函数法和不等式技术, 得到了确保该系统平衡点的模指数稳定性的判据.该判据形式简单, 在实际应用时便于检验.该文所取得的研究成果推广了现有结论.最后通过给出一个数值算例和仿真结果验证了所得结论的正确性和可行性.