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10 个结果
  • 简介:通过对龙虾心脏神经节模型的研究,从非线性动力角度对模型所产生的簇发放做了详细的分析,讨论了不同电生理参数条件下,模型簇发放中所蕴含着的丰富的动力性质,如:峰峰间距(InterSpikeIntervals,ISis)的加周期分岔和倍周期分岔等.通过模型分析结果可进一步理解龙虾心脏神经节动作电位簇发放中所蕴含的丰富的发放模式和节律编码.

  • 标签: 龙虾心脏神经节模型 簇发放 ISI 加周期分岔
  • 简介:论文研究了航空发动机叶片的非线性振动问题,将叶片简化为功能梯度材料薄壁悬臂梁,考虑几何大变形的影响,基于一阶活塞气动力理论,利用Hamilton原理建立了叶片的非线性偏微分运动方程.综合运用Galerkin方法、多尺度方法和数值方法对叶片模型进行了非线性动力分析,通过相图、波形图和频谱图分析了不同气流流速情况下旋转叶片的动态响应.结果表明:随着气流流速的增加,系统呈现倍周期运动和混沌运动等多种复杂动力行为.

  • 标签: 旋转叶片 非线性动力学 动态响应 混沌
  • 简介:随着列车运行速度的提高,高速客车横向稳定性一直是近年来研究的热点.建立9自由度半车数学模型,利用数值方法对该系统的横向稳定性与分岔问题进行了研究,得到车辆系统发生蛇行运动时的临界速度及分岔后各运动状态的转变过程.结果表明系统超过临界速度后会发生复杂的动力行为,包括单周期、两周期、混沌运动等,并且由对称向不对称,最后再向对称运动转化.

  • 标签: 轮轨碰撞 分岔 混沌 蛇行运动
  • 简介:把谱元法应用于刚架结构的动力响应计算和分析中.建立了杆和梁的谱单元动力刚度阵,针对刚架结构组装了整体动力刚度阵,建立了整体结构的运动方程,计算了结构的固有频率和时域响应,并与采用有限元方法得到的结果进行了对比.从结果中可以看出谱元法在数值模拟中的独特优势.

  • 标签: 谱元法 刚架结构 固有频率 时域响应
  • 简介:主要介绍一种基于Modelica语言的泵车臂架系统多领域耦合动力仿真建模方法.泵车臂架系统是典型的机械、液压、控制等多领域耦合系统,在其频繁的启动、制动过程中,变幅机构和液压元件均承受着强烈的冲击和振动.传统的单一领域动力建模方法很难全面反映泵车臂架系统的整体动力性能,然而通过几种仿真工具进行联合仿真的方法亦难免存在建模效率、仿真速度等方面的问题.针对以上不足,以某型泵车为研究对象,提供一种基于多领域统一建模语言Modelica的机械、液压及控制等多场耦合的泵车臂架系统动力建模方法,并对其工作过程进行了动态仿真.该模型具有模块化、层次化、规范化和参数化,以及仿真模型互操作性和重用性强的特点.

  • 标签: 泵车 MODELICA 多领域耦合 液压 建模仿真
  • 简介:研究了作大范围旋转运动高度和宽度均沿着梁长度方向变化的锥形悬臂梁动力问题.采用Bezier插值方法对柔性梁的变形场进行描述,考虑柔性梁的纵向拉伸变形和横向弯曲变形,计人由于横向弯曲变形引起的纵向缩短,即非线性耦合项.运用第二类拉格朗日方程推导出作旋转运动锥形梁的动力方程,并编制了动力仿真软件,对作旋转运动锥形梁的频率和动力响应进行研究.结果表明:不同锥形梁截面的动力响应和系统频率将有明显差异,因此对实际系统合理建模,将能得到更为精确的结果.

  • 标签: 锥形梁 Bezier插值方法 锥度比 固有频率
  • 简介:伸出织物表面的短、粗纤维末梢是产生贴身纺织品针刺感的主要原因,本质是纤维末梢刺扎并诱发皮肤伤害性机械刺激感受器.通常基于固定-铰接约束条件下弹性压杆轴向压缩稳定性理论,计算纤维末梢的临界压力判断这种感受器的诱发可能性.然而,这种方法忽略了织物握持纤维末梢的强度、纤维末梢接触皮肤的滑动阻力及其柔韧性特征.本文以伸出织物表面的直立纤维末梢为对象,假设其织物握持端为线弹性转动约束、另一端受皮肤的接触反作用力和滑动阻力作用,建立纤维末梢刺扎人体皮肤的弯曲变形力学模型.通过参数化模拟,本文比较分析了纤维末梢在弹性-支撑约束和固定-铰接约束条件下的弯曲变形行为.研究发现,纤维末梢在弹性-支撑约束条件下的弯曲力学行为才能解释其刺扎皮肤产生的大多数力学现象及针刺感现象.

  • 标签: 皮肤 纤维 刺扎 弯曲 非线性力学
  • 简介:针对无人动力伞在执行任务时常常在低空、城市上空等复杂气流环境飞行,无人动力伞的响应特性受到飞行速度、航向角和各种风的综合影响,具有的非线性和不确定性.导致事先设计的控制规则不再适合,对此基于PID的控制算法难以达到满意的控制效果.本文提出了一种模糊神经网络控制无人动力伞航向控制策略,利用RBF神经网络所特有的局部逼近能力,对模糊控制规则进行在线推理并获得连续输出,采用GA算法对神经网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化和模糊规则的自动生成.使控制器能够进一步适应无人动力伞实时控制中的时变性和不确定性,保持良好的控制性能;仿真表明算法是可行的.

  • 标签: 无人动力伞 模糊控制 神经网络