声线跟踪法的改进—变径声粒子跟踪法

对房间声学计算机模拟方法中的经典方法之——声线跟踪法进行了分析。借用声粒子的概念,提出了用跟踪变径声粒子进行房间声学仿真的方法。在拥有较高仿真速度的同时,该方法克服了声线跟踪法中接收器区域大小选择的困难。用Visual Basic 6.0编制了仿真程序并进行了仿真实验。     

建筑环境参数微机测控系统的实验研究

提出了一种对空调房间温、湿度的计算机控制系统进行模拟的实验方法,对该系统进行局部简单改动即可应用到实际工程中,对实际的工程具有一定的参考价值.     

随机经济模型的Hopf分岔研究

运用非线性动力学理论对带有随机参数的微分方程经济模型的Hopf分岔进行了研究.首先,选择拱形分布的随机变量并利用Chebyshev正交多项式逼近法将经济模型转化为确定性等价系统.然后,运用Hopf分岔定理与Lyapunov系数相关理论研究了系统的稳定性和Hopf分岔的存在性等,结果显示随机参数对系统的稳定性具有很大影响.最后,运用数值仿真验证了系统具有平衡点渐近稳定性,并存在Hopf分岔现象.该研究结果可为调控和保持金融市场稳定提供理论参考.     

引入条件异方差效应的CAPM模型簇改进

资本资产定价(CAPM)模型簇假设扰动项为同方差,不能有效刻画金融资产收益率波动呈现出的条件异方差特点。为在实际应用中正确使用此类模型,给出两点改进:引入GARCH模型刻画扰动项波动规律,替代传统的正态分布假设;将条件异方差作为风险因素引入模型。以美国银行业实际数据进行实证研究,检验结果表明了本文改进方案的合理性,为实证分析中正确使用此类模型提供了有益参考。     

一类空间广义非线性Schrodinger方程的孤立子传播及其性…

利用行波方法研究了一类空间广义非线性Ｓｃｈｒｏｄｉｎｇｅｒ方程的孤立子传播及其性质，得到了该类系统的亮孤立子吸暗孤子存在的条件，研究了非线性参数ａ变化时孤立子性态的变化规律，结果表明，孤立现象是该系统非线性的本质特征。本文同时研究了该系统的数值解法，得到了一类空间广义非线性Ｓｃｈｒｏｄｉｎｇｅｒ方程六点加权差分格式的收敛性和稳定性的条件。数值实验结果表明，差分格式具有较好的稳定性，由于对非线性 部     

一种改进的求解非线性方程组的Levenberg -Marquardt方法

通过修改Levenberg -Marquardt参数,得到了一种改进的求解非线性方程组的Levenberg -Marquardt算法.利用信赖域技术,在不必假设雅克比矩阵非奇异的局部误差界条件下,证明了该算法至少具有超线性收敛性.数值实验表明,该算法能有效求解非线性方程组问题.     

胎儿瞬时心率信号的非线性分析

心率包含自治神经系统协作活动的可靠信息,对FHR信号进行研究有助于对胎儿健康状况的诊断,因此本文利用非线性时间序列的分析方法对健康胎儿心率（FHR）信号的动力学特性展开研究,利用超声多普勒监护仪测取FHR信号,选取85例健康信号进行分析,结果表明：由健康的FHR信号重构的吸引子明显区别于周期吸引子和噪声,最大Lyapunov指数LLE为0.11±0.04,关联维为58±0.34,替代数据测试表明原数据显著区别于替代数据集,因此健康胎儿的FHR信号具有非线性混沌特征,所描述的系统是一个高维混沌系统。     

利用NARMA模型辨识非线性时变结构系统

为了有效地进行非线性时变结构系统的辨识,提出了一种基于Kalman滤波算法的利用时变非线性自回归滑动平均模型的用于非线性时变结构系统辨识的新方法.首先,利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后,将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式.利用短时时不变假设,通过改变模型参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题.建立系统参数的随机游动模型,引入Kalman滤波算法估计系统的参数,实现对非线性时变结构系统的辨识.最后对一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统进行了仿真,结果表明:该方法可以有效地跟踪非线性时变结构系统的参数变化.遗忘因子的对比试验表明只有选择合适的遗忘因子才能得到合理的结果.     

应用时域有限差分法计算房间脉冲响应和声场参数

在室内声学时域有限差分(FDTD)计算模型中,将房间的复阻抗边界用数字阻抗滤波器描述,并给出了门、窗和墙壁的数字滤波器复阻抗模型,应用该模型计算房间脉冲响应和声场参数。对一真实房间,将FDTD模拟计算得到的房间脉冲响应和声学参数与实际测量结果相比较,验证了在室内声学FDTD计算中,采用数字滤波器近似的复阻抗边界模型能较好地模拟房间中的声场。     

一种基于MPS的图像重建方法

提出了一种利用多点地质统计法实现图像重建的方法.由于传统基于线性降维的多点地质统计法不能有效处理非线性数据,因此引入等距特征映射以实现非线性数据的降维,并利用条件数据以提高重建图像的质量.实验证明,该方法有利于提高图像重建的有效性.     

Adaptive ANFIS-based filter for active control of sinusoidal primary noise in nonlinear path

Linear active noise control (ANC) system is promising in suppressing broadband and narrowband noise in a linear acoustic site.However,in some situations,the acoustic systems are nonlinear which make the primary noise being nonlinear distortion at the canceling point,and the linear ANC system maybe can not work well for these cases.This paper presents an adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS)-based nonlinear filter for active noise control,which is expected to be successfully applied to situations with nonlinear distortion.In the proposed adaptive control algorithm,the parameters are updated by gradient descent method.In the simulations,the secondary-path FIR model coefficients are estimated in advance by off-line system identification method,and one case for sinusoidal primary noise with nonlinear distortion is presented,which verifies the effectiveness of the proposed system in suppressing sinusoidal noise generated by rotating machines,e.g.,engines in vehicles.     

Experimental and numerical analysis of an air cleaner''s acoustic performance

To improve acoustic performance of an air cleaner system,both experimental and theoretical studies were carried out.The air cleaner' s acoustic numerical model was built by finite element methods (FEM)...     

测井时间序列的替代数据混沌判定方法的研究

利用测井时间序列进行计算机自动测井解释已成为正确认识油层地质规律的重要途径,但能够有效区分沉积相的曲线特征却难以提取.由于测井时间序列的非均质性,线性特征已不能满足逐渐细分的多种沉积微相的分类要求.而提取时间序列的非线性(混沌)特征时,首先要判定它是否含有混沌特性.这里将替代数据法应用于某油田的3种真实测井数据的混沌判定,并结合全井的关联维数做判据进行实验.得出的判据显示,3种测井时间序列均含有混沌.这一结果表明,具有复杂形态的测井时间序列可以用低阶非线性模型或适当的分维特征来描述.这为进一步应用混沌时间序列分析方法研究测井数据打下了理论基础.     

分户热计量室温平衡温度的计算方法及验证

目的利用房间热平衡法和冷却函数法来解决室内平衡温度计算,即户间传热的.方法使用房间热平衡法和冷却函数法计算室内平衡温度,并用冷却函数法模拟室温规律.结果热平衡法和冷却函数法的计算结果具有一直性,通过实际算例计算了不供暖房间的室内平衡温度与利用冷却函数法模拟的室温规律结果相吻合得很好.结论两种计算方法都可以计算室内平衡温度,由于房间热平衡法是静态的方法,易于运用,便于掌握,因此可优选它作为计算室内平衡温度的方法.     

风电机组网侧逆变器实时电流跟踪法谐波抑制

为解决异步风力发电机网侧逆变器接入带有非线性负载的电网时存在谐波干扰的问题,采用一种改进的并网逆变器实时电流跟踪谐波抑制方法,建立了风力发电机网侧并网逆变器电压矢量、电流跟踪和扰动的数学模型以及控制系统的谐波电流实时跟踪仿真模型.利用Matlab/Simulink对带非线性负载的并网逆变器控制系统进行电流跟踪谐波抑制仿真,并研究逆变器离网独立运行时对负载的供能过程.仿真结果表明,该实时电流跟踪谐波抑制方法具有良好的跟踪性能和抗扰性能,与传统谐波抑制方法相比具有较强的鲁棒性,为深入研究整个系统的并网逆变以及搭建实验平台提供了依据.     

基于预处理和区间计算的非线性方程组实根求解

提出了利用混合方法进行多变元非线性方程组实根求解的算法。该方法与符号计算方法相比，最大优点是不需要将非线性方程组三角化，并且可以求出指定区间内达到任意精度的全部实根。在求解过程中，首先采用区间压缩、因式分解和去除重因子等方法对非线性方程组进行预处理。然后，采用区间二分法对给定的区间矢量进行二分并判断每个区间是否有解。如果区间内无解，将该区间舍弃；否则使用带有符号预处理的区间Gauss-Seidel方法进一步对区间缩小。当根区间达到所要求精度时则输出该区间；反之，重复上述过程继续进行二分和迭代计算。在算法中，由于采用了区间二分法和区间扩展除法，可以对根可能存在的区间进行判断从而求出多变元非线性方程组的全部实根。另外，通过实例对该算法的求根情况和效率进行例证。最后，指出了进行实根求解下一步所要解决的问题。该方法可有效解决工程实践中的一些较为复杂的非线性问题。     

基于离散信号相关性的声波通讯信号识别方法

在采油作业中,井下油藏参数获取的准确性与实时性,对制定采油工艺至关重要。以油管柱作为信道的无线声波通讯技术,能够满足井下油藏参数实时性和传输速率的技术要求,近年来成为油井通讯领域的研究热点。针对油井无线声波通讯中因噪音干扰和波形畸变导致的识别困难问题,提出了一种有效的识别方法——声波动态模型匹配法。该方法基于油管柱的声学模型和离散信号相关性,通过将待识别声波信号与动态模型进行相关处理提取其相关系数特征,根据其相关系数鉴别每位声波信号的含义,提高识别的准确率。     

Dynamic reliability analysis of spacial flexible beam

In order to investigate the dynamic response reliability of the spacial flexible beam, the Monomial Cubature Rules (MCR) based Stochastic Response Surface Method (SRSM) is applied to derive the surrogate model of the nonlinear implicit limit state function. A small set of sample pairs for flexible beam dynamic response is generated by taking the integral points of MCR as sample points. Based on these sample pairs and SRSM, the surrogate model of the implicit limit state function is established. The results show that the proposed method has an excellent performance in terms of accuracy and efficiency compared with the Probabilistic Collection Method (PCM) based SRSM and Monte Carlo method, and that the dispersion of system parameters has a significant effect on the dynamic response reliability of the spacial flexible beam.     

基于HyperStudy的乘员约束系统参数优化

在Madymo中建立了乘员约束系统模型,运用实验设计、近似代理模型技术及自适应响应面法对乘员约束系统参数进行优化,使得对乘员的伤害指标值降到最小。仿真结果表明,该优化方法减少了实验次数,节省了计算时间,同时保证了优化精度,优化WIC值减小了24.37%,其他各项指标均在法规要求的范围以内。     

竞争学习的非均匀采样非线性系统的模糊辨识

在实际非线性系统中,由于资源的限制,使得输入信号快速刷新,输出信号慢速采样.利用获得的非均匀采样数据对原非线性系统辨识存在一定困难.为此,通过提升技术,把非线性系统的多个特征点局部的线性模型转化为模糊模型的后件线性模型.在此基础上,提出基于竞争学习和递推梯度下降方法的辨识算法.通过定理证明:输入信号在持续激励条件下,模糊模型的参数能够一致性收敛;针对化工p H中和过程非线性系统,采用非均匀采样数据,建立其模糊模型,通过实际数据与模糊模型输出数据误差对比,表明了实际系统在非均匀采样条件下,模糊辨识能够建立其过程模型,验证了提出方法的有效性.