具有未知参数混沌系统的有限时间和固定时间混合函数投影同步

研究具有未知参数混沌系统的有限时间和固定时间混合函数投影同步.基于Lyapunov稳定性定理和同步控制策略,在有限时间同步和固定时间同步条件下,构造两种自适应控制器,分别实现驱动系统和响应系统的混合函数投影同步.分别估计两种情况下的同步时间上界,发现有限时间同步的同步时间依赖于系统初值,固定时间同步的同步时间不依赖于系统的初值.利用构造的参数辨识法则,准确辨识驱动系统和响应系统的所有未知参数.给出两个数值例子,说明结论的正确性和有效性.

一类基于有理混合函数的插值曲面

从多项式型混合函数出发,通过数学变换,构造了一类混合函数—混合函数类。进一步研究了[n/n]型有理混合函数,在此基础上讨论了多种插值条件下曲面的生成方法,并且给出了可视化结果。

基于多项式[n/n]型混合函数的插值曲面

从多项式型混合函数出发 ,通过数学变换 ,文章构造了一类混合函数 -混合函数类 ,进一步研究了 [n/n]型有理混合函数 ,然后综合利用多项式型及 [n/n]型有理混合函数 ,讨论了多种不同插值条件下曲面的生成途径 ,给出了一类新型有理曲面的造型方法 。

不同维混沌系统的混合函数投影同步及参数辨识

研究不同维混沌系统的混合函数投影同步及参数辨识问题,混合函数投影同步是指响应系统的各状态变量和驱动系统的相应状态变量之间分别以不同的函数比例实现同步.基于Lyapunov稳定性定理,设计自适应控制器,实现不同维混沌系统的混合函数投影同步,并构造混沌系统未知参数的辨识法则.以著名的超混沌Chen系统和Lorenz系统为例进行数值仿真,仿真的结果表明所设计控制器的有效性和参数辨识法则的正确性.本文的研究结果是把一些学者利用常数对角矩阵来实现相同维混沌系统的混合投影同步推广到利用函数对角矩阵实现不同维混沌系统的混合函数投影同步.

LES/RANS方法混合函数特性研究

将两方程k-ωSST湍流模型和Sagaut的混合尺度亚格子模型通过一个混合函数相结合,构造出一种混合大涡/雷诺平均N-S方程模拟方法(hybird large eddy simulation/reynolds-averaged navier-stokes,HybridLES/RANS),采用这种混合模拟方法结合5阶WENO格式对Ma=2.8平板湍流边界层进行了数值模拟,并在计算区域上游入口处采用"回收/调节"方法生成湍流脉动边界条件,通过考查RANS区域向LES区域的过渡参数及网格分辨率对这种混合模拟方法进行了评价.计算结果表明:该文采用的混合模拟方法可以捕捉到湍流边界层中的大尺度结构且入口边界层平均参数不会发生漂移,混合函数应当将RANS区域和LES区域的过渡点设置在对数律层和尾迹律层的交界处,而过渡应当迅速以获得正确的雷诺剪切应力分布,在该文采用的模型及数值方法的条件下,流向及展向的网格小至与Escudier混合长相当时,能够获得可以接受的脉动速度的单点-二阶统计值.

不确定参数分数阶Lorenz混沌系统的混合函数投影同步

针对不确定参数的分数阶混沌系统的同步问题,提出了一种自适应混合函数投影同步设计方案.基于分数阶系统稳定性理论,设计自适应控制器和参数更新律,实现分数阶Lorenz混沌系统的混合函数投影同步,并完成对响应系统所有不确定参数的辨识.数值仿真验证了该控制器和参数更新规则的有效性和正确性.

两种不同类型随机变量混合函数的分布

文章主要讨论了由两种不同类型随机变量构成一个随机变量函数的分布,并着重给出了相互独立的一个连续型随机变量和一个离散型随机变量相乘构成的随机变量函数的分布的计算方法。

一类基于三角混合函数的插值曲面

从三角函数出发,构造了一类基于三角函数的混合函数—T-混合函数.在此基础上讨论了插值曲面的生成方法,并给出了实例。

一个混合函数的均值

对于任意的正整数n,eq(n)表示n的标准素因子分解式中q的指数,bk(n)定义为正整数n的k次方补数,A表示所有的m—full数构成的集合.用初等方法和解析方法研究了Σn≤xn∈Apeq(bk(n))的均值性质,得到了一个渐近公式.

带形状参数的二次混合函数均匀B-样条

文章利用控制多边形的方法,提出了3类带形状参数的二次混合函数均匀B样条,它们都具有二次多项式均匀B样条的基本性质;适当选取形状参数的值,不仅能整体或局部调控曲线形状,而且能使之直接插值某些控制点;此外,还可以使得同一曲线的某些子段在多项式、三角和双曲函数类中任取两类直接互相转换。

二次-三次混合函数方程在Felbin型模糊Banach空间上的HUR稳定性

用直接法证明二次-三次混合函数方程在Felbin型的模糊赋范线性空间上的HUR稳定性。

基于混合函数的KICA-LSSVM故障分类方法及应用

利用核独立成分分析(KICA)进行非线性特征提取,然后用最小二乘支持向量机建立故障分类模型。研究表明,不同核函数对模型的性能有很大影响。利用已有核函数构造混合核函数,提出基于混合核函数的KI-CA-LSSVM故障分类方法,并应用到某石化企业的润滑油生产过程。实验结果表明该方法具有很高的分类和泛化能力。

同构思想在解决指对混合函数中的应用

一、关于同构法在解决指数函数与对数函数的混合不等式时,如恒成立求参数范围或证明指对不等式,如果使用参变分离、隐零点代换等方法,都避免不了复杂计算,有时效果也不一定好,而使用同构法会达到意想不到的效果.在恒成立或者能成立命题中,如果我们能够找到这个函数模型,即不等式两边对应同一函数,无疑大大提高解题效率.找到这个函数模型的方法叫作同构法.

DVOR边带信号混合函数的优劣分析

DVOR采用相位测角原理,其可变相位信号通过天线旋转切换实现,本文着重于讨论DVOR发射的边带信号的包络采用正弦平方波的原因。。正弦平方波的最大优点是它的频谱分布可以恰好限制在有用的通频带之内,因而它的任何失真都可判断为通频带内的线性失真。这将排除带外失真造成的影响,从而给检测带来方便。

异结构分数阶复混沌系统的双混合函数投影同步

基于追踪控制法,设计了普适的非线性控制器,实现了异结构分数阶复混沌系统的双混合函数投影同步.以复Lorenz系统,复呂系统为驱动系统,复T系统、复Chen系统为响应系统作为案例,根据所提方法实现了驱动、响应系统的双混合函数投影同步.数值仿真验证了所提方法的合理性.

基于混合势函数的永磁同步风力发电机暂态稳定性分析

永磁同步发电机(permanent magnetic synchronous generator,PMSG)作为海上风力发电的主要设备,是风电技术的重要发展方向。然而,PMSG在运行过程中,受到大扰动干扰会导致其暂态稳定性下降。因此,针对PMSG风机大扰动下的暂态稳定性阈值难以判定的问题,本文基于混合势函数理论,建立了PMSG风机系统简化后的混合势函数模型,并推导出PMSG风机在大扰动后的暂态稳定判据。通过仿真后的网侧电流波形和网侧功率波形验证了暂态稳定判据的准确性,并调整各参数数值以分析PMSG风机暂态稳定性与风机参数、故障深度、故障时间和风速的关联性。

约束多目标优化问题的一类内-外混合罚函数方法

该文提出一种内-外混合罚函数方法求解具有等式和不等式约束的多目标优化问题.其中罚函数由目标函数,内点罚函数和可行集外点罚函数构成.在适当的条件下,借助具有单调性的辅助函数,证明了算法所生成的迭代序列收敛于问题的Pareto最优解或弱Pareto最优解.同时给出了三个数值实验来验证算法的可行性.最后将算法应用于解决多指标交通网络最小费用流问题,并与线性加权法进行比较,结果表明该算法在时间成本上具有明显的优势.

含混合储能直流微电网混合势函数建模及稳定性分析

针对含恒功率负荷的混合储能直流微电网大扰动稳定及储能变换器建模问题,在推导混合储能(hybrid energy storage system,HESS)脉宽调制开关网络等效模型基础上,提出了一种基于混合势函数理论的含HESS直流微电网稳定性判据及分析方法。首先,计及HESS充放电特性,将含HESS直流微电网系统的工作状态划分为buck和boost工作模式;接着,分别建立上述两种工作模式下基于脉宽调制开关网络等效模型的直流微电网系统混合势函数模型;最后,应用混合势函数理论第3稳定性定理,分别推导得到buck和boost工作模式下的直流微电网大扰动稳定性判据,并对比基于开关平均模型的系统稳定性判据,提出的稳定性判据推导方法对系统动态行为预测更为准确。仿真验证了所提稳定性分析方法的合理性以及混合势函数判据的先进性。

基于密集特征推理及混合损失函数的修复算法

为有效解决现有算法修复大面积不规则缺失图像时存在特征利用率低、图像结构连贯性差的问题,提出基于密集特征推理(DFR)及混合损失函数的图像修复算法。修复网络由多个特征推理(FR)模块密集连接组成,首先将待修复图像输入第1个推理模块中进行特征推理,之后将输出特征图通道合并送入下一个推理模块,后续推理的每一个模块的输入都是来自前面所有推理模块的推理特征,如此循环,以充分利用每个推理模块捕获的特征信息;然后提出一个传播一致性注意力机制(PCA),提高修补区域与已知区域的整体一致性;最后,提出混合损失函数(ML)优化修复结果的结构连贯性。整个DFR网络使用组归一化(GN),小批量训练也可达到优异的修复效果。在国际公认的Paris StreetView巴黎街景数据集和CelebA人脸数据集上验证文中所提算法的性能,主客观的实验结果表明:所提算法能有效修复大面积不规则缺失图像,提升特征利用率与结构连贯性,其平均峰值信噪比(PSNR)、平均结构相似度(SSIM)、均方误差(MSE)、弗雷歇距离(FID)及学习感知图像块相似度(LPIPS)指标优于对比算法。

基于混合核函数GA-SVR的动车组制动闸片寿命预测

制动闸片是基础制动装置中的执行机构,对其使用寿命的精确预测直接关乎动车组的安全运行问题。为解决传统的SVR模型在寿命预测时存在着不能兼顾各类核函数优良性能的问题,进一步提高动车组制动闸片剩余寿命预测精度,提出一种基于遗传算法优化且集合了不同核函数优点的混合核SVR回归模型。首先分别采用具有优良泛化能力的多项式核函数和突出学习能力的RBF核函数构建2个单个核函数SVR回归模型。随后利用遗传算法以交叉验证方式下模型预测产生的均方误差和作为适应度函数,对2个单一核SVR回归模型的惩罚因子c和函数带宽g进行寻优求解,得到2个性能最佳的单核SVR回归模型。然后以均方误差最低为目标调整混合因数,将2个核矩阵融合为一个仍满足Mercer条件的混合核矩阵,作为新的GA-SVR模型核函数矩阵。最后基于得到的模型对动车组制动闸片剩余寿命进行评估。结果表明:混合核模型在各个时段预测时产生的累积相对误差均低于单一核模型,且在方上差也更为平稳。直接体现了所建立的模型在学习能力与泛化能力上都较单一核GA-SVR模型有了提高,有效提高了动车组制动闸片寿命预测的精度,更出色的泛化能力也表明了该模型具有一定的工程实用价值与普适性。