一个6点图与路的联图的交叉数

一个图G的交叉数cr(G)是把图G画在平面上,在所有画法中所产生的最少的交叉数.由于其结构的特殊性,能够确定两个图的联图交叉数的精确值的图类很少.本文通过圆盘画法这一途径,确定了一个特殊6点图与路P_n的联图的交叉数.     

聚四甲基丙二胺-二氯二乙醚季铵盐的合成及其对积层线路板镀铜的影响

设计并合成新化合物聚四甲基丙二胺-2,2'-二氯二乙醚季铵盐,系统研究了其对积层线路板镀铜的影响。通过红外光谱、核磁共振氢谱和凝胶色谱表征该化合物结构和分子量分布,分析该化合物对线路板通孔镀铜的影响。研究结果显示,将此缩聚物添加至电解液后,孔铜生长快,孔铜厚度厚,面铜厚度合理,成品率提高至98%,电镀时间减少30%。     

高层建筑结构的离散时间重叠分散H_∞控制方法

采用分散控制策略可有效解决多自由度的建筑结构振动控制问题。本文对地震作用下的高层建筑结构的振动控制方法进行研究,将重叠分散控制策略、离散时间H∞控制算法、线性矩阵不等式(LMI)方法和静态输出反馈控制方法相结合,提出了离散时间重叠分散H∞控制方法。基于包含原理和分解原理,将整个建筑结构控制系统划分为一系列子系统,对各个子系统采用离散时间重叠分散H∞控制方法进行控制。采用驱动器饱和控制策略,对20层抗震钢结构Benchmark模型进行数值模拟与计算。结果表明:全状态集中控制(理想驱动控制)、全状态集中控制(驱动器饱和控制策略)、部分输出反馈控制(驱动器饱和控制策略)、重叠静态输出反馈控制(驱动器饱和控制策略)、多重叠静态输出反馈控制(驱动器饱和控制策略)的平均控制率分别达到了63.4%、53.4%、50.7%、48.2%、32.6%,采用这些控制方法都获得了较好的控制效果;重叠分散控制策略降低了计算成本并且增加了控制器设计的灵活性。     

离散模型三个不变闭曲线的分支存在性研究

主要在离散模型余维2的分支理论的基础上,研究了离散模型三个不变闭曲线的存在性.在模型消掉全部的二次、四次项和部分三次、五次项的基础上,利用余维2的分支理论和复正规形方法进一步化简方程,消掉全部六次项和部分七次项,再化成极坐标形式,得到了三个不变闭曲线的存在性和稳定性.当相关系数L_3(0)0(L_3(0)0)时,满足一定条件会出现三个不变闭曲线,其中里边的不变闭曲线不稳定(稳定),中间的不变闭曲线稳定(不稳定),外边的不变闭曲线不稳定(稳定).最后通过举例展示了方法的应用过程,也通过数值模拟显示了方法和理论的正确性.同时,给出的n个不变闭曲线的存在性讨论、计算公式等在一定程度上推广和丰富了离散模型分支理论的研究.     

非线性Benjamin-Bona-Mahony方程一个新的低阶混合元方法[英文]

基于双线性元和零阶R-T元, 建立了非线性Benjamin-Bona-Mahony (BBM)方程的一个新的低阶混合元方法. 借助积分恒等式技巧, 得到了一个对超逼近分析比较重要的误差估计. 对于半离散格式, 证明了解的存在性, 唯一性和稳定性, 然后得到了精确解~$u$在$H^1$模意义下和压力变量~ $\vec{p}=\nabla u_t$在 $L^2 $模意义下具有$O(h^2)$ 的超逼近和超收敛结果. 对于向后欧拉和 Crank-Nicolson 全离散格式, 分别探讨了解的稳定性, 且在对时间步长没有任何限制的前提下得到了超逼近结果.     

考虑死区非线性的L滤波单相并网逆变器的精确离散迭代模型及其分岔行为

并网逆变器系统作为一个时变非线性系统,具有复杂的动力学行为,而死区非线性的引入使系统的非线性行为更为复杂和难以预测.本文以考虑死区非线性的L滤波单相并网逆变器为研究对象,首先观察不同死区时间下系统的输出电流波形,发现在控制器参数固定的情况下,随着死区时间的增加,系统会出现分岔现象;其次,根据死区非线性特性及其引起的电流过零钳位现象,分多种情况全面地建立了精确完整的离散迭代模型,并在此基础上对系统的分岔行为进行理论分析.此外,系统的稳定性判定具有重要的工程指导意义,由于死区非线性的引入,常规解析方法使用困难,而图解法的精度又难以令人满意,因此提出了一种基于等效占空比的稳定性判断方法,可以精确地判定系统的稳定边界,为控制器参数设计和死区时间设计提供了可靠依据.     

孤立子理论在中国的早期发展——纪念中国孤立子理论研究40周年

2018年是中国孤立子理论研究40周年.通过文献考证方法,考察分析了国内早期(1978-1989)孤立子理论的论著、名人传记及研究性论文,综述孤立子理论早期在中国的传播、研究与发展.指明1978-1989年这一时期我国孤立子理论研究主要处在培养人才和学习阶段,是出现更多更好的学术成果的前期阶段,是迎接孤立子理论在中国大发展的筹备期.     

图解常用离散型随机变量

在概率论的学习中,一个重要章节就是常用的离散型随机变量的学习.离散型随机变量包括伯努利分布,二项分布,泊松分布,几何分布,超几何分布和负二项分布等等.在本文中,首先借助时间流的图形表达,从伯努利试验次数和成功次数角度区分其中的一些常用变量;其次通过一个流程图的方式梳理这些常用的离散型随机变量的定义.本文的目的在于,基于常规的离散型随机变量的分布律等介绍之余,首次尝试从不同的比较汇总角度,借助图表方法对常用的离散型随机变量进行梳理和总结,起到区分变量的差异,加强对常用离散型随机变量概念的理解.