无源网络Z参数的拓扑分析

当电网络结构大而复杂时，网络Z参数的计算显微较为复杂，寻求有效的求解方法变得非常重要。本文提出一种新方法，即用网络拓扑的方法求解无源网络Z参数（可推广到有源网络），同时与传统的戴维南定理求解Z参数和用节点导纳Yn行列式展开法求解Z参数进行了比较，并给出算法。     

用二分图实现复杂参数类型匹配

针对Web服务接口匹配方法中的复杂参数类型匹配,本文提出运用二分图匹配的方法计算服务接口信息中复杂参数类型的匹配度。在对Web服务的参数类型进行分类归纳的基础上,该方法首先对参与比较的复杂参数类型进行原子化操作,然后引入二分图模型,将求解请求复杂参数类型和目标复杂参数类型的匹配度问题转化为求两个简单参数类型集合之间的最大匹配,最后对求解得到的匹配度进行归一化取值。其中重点介绍了匈牙利算法求解二分图的最大匹配的过程。     

等几何分析中的复杂物理区域投影算子及误差分析

针对等几何分析中复杂物理区域上的偏微分方程求解问题,提出了多片参数域上双三次样条投影映射的方法.首先基于多片参数化,构造了复杂物理域上的一个投影映射;其次对于物理域上的光滑函数,讨论了该投影映射的逼近误差,理论分析表明该投影映射可达到最优逼近阶;最后基于投影映射的思想,给出了一类适用于基于等几何分析在复杂物理区域上二阶椭圆方程求解的样条空间.数值算例的结果表明,该方法求解的逼近误差阶可达到最优.     

一种解决关联动态系统奇异控制问题的新型算法—诱导梯度法

A.P.Sage.N.J.Smith和E.J.Bauman等学者认为不能用迭代的方法,如梯度法求得奇异控制问题的最优解。本文提出了一种新的梯度——诱导梯度。利用诱导梯度就能够用迭代的方法求得奇异控制问题的最优解。本文从理论上证明了这种算法的收敛性,并对一个数学模型进行了计算,得到了满意的结果。共轭梯度法适用于求解函数Z=ax~2 by~2的极值点问题,而本文提出的诱导梯度法适用于求解函数Z=axy bx cy d的鞍点问题。     

球面坐标下的凸组合球面参数化

球面参数化是一种应用价值很广的几何参数化方法.对于封闭且亏格为零的三角形网格,该文提出了一种新的球面参数化方法.通过引入多个球面坐标覆盖,在球面坐标系下,用凸组合方法,得到了接近线性的球面参数化求解方法.与已有的直角坐标系下的凸组合参数化方法相比,该文所提出的方法大大降低了求解方程组的非线性程度,因此求解时间大幅度降低.此外,还避免了直角坐标系下求解的多种退化情况.最后,给出了实验结果,并对凸组合球面参数化中存在的几个问题进行了讨论.     

基于MATLAB的双旋翼控制系统的优化设计

对于非线性复杂控制系统,传统的求解优化设计问题的方法难以获得良好的控制效果.为解决这一问题,使非线性复杂控制系统中的PID控制器的参数整定更加简单方便,文中分析了MATLAB优化工具箱求解优化问题与传统的求解方法相比的主要优点,提出了一种运用MATLAB优化工具箱中提供的函数,对双旋翼非线性复杂控制系统进行优化设计的方法.仿真结果证明该方法是简单可行的,而且可使设计者将精力完全集中于优化问题的本身,而不是过多地纠缠在具体的算法实现上,计算简单方便,结果可靠.     

继电控制系统振荡状态的分析

本文提出了用z变换方法分析非线性继电控制系统的自振问题.用Z变换法分析继电系 统的自振,可直接在时域内定量地求得自振参数.     

并行化编译中递归标量的优化处理*

提出了一种并行化编译中统一处理递归标量的通用方法.该方法将递归标量的处理转化为差分方程(组)的求解,然后利用Z变换与反Z变换来求解方程(组).提高了并行化编译器对递归标量的处理能力,有利于对串行程序的自动并行化.     

数学软件Mathematica在化学反应工程中的应用

化学反应工程中会遇到大量复杂的数学模型求解和数学模型参数估值问题,以往依靠手工或编写计算机程序计算.本文采用数学软件Mathematica求解了若干化学反应工程中的数学问题,例如用FindRoot命令求取非理想反应器的轴向扩散模型中彼克列(Pe)准数,NonLinearFit命令进行反应动力学模型中的参数估值,符号计算和数值计算求反应器模拟中的定积分和微分方程的解.求解过程表明Mathematica强大的计算功能可以避免编程工作,且具有可视和图形化的特点,是求解化学反应工程中的数学问题的先进工具.     

复杂动力学模型参数优化问题的协同进化算法

复杂反应动力学建模中,系统参数的优化是需要解决的关键问题之一.该类优化问题具有多参数、非线性以及参数相关性强等特点.协同进化算法将多种群之间的协同作用以及种群内部的独立进化相结合,适合于求解该类问题.将改进的协同进化算法应用到化工氧化反应建模过程的系统参数优化问题中,避免了解决该类问题的传统优化算法中易陷入局部极值以及初值依赖性强的缺点,运用理论证明了该算法的有效性.测试结果表明,协同进化算法对于求解该类复杂参数优化问题是有效的.