简介:Pre-Botzinger复合体中兴奋性神经元节律性簇放电与呼吸节律的产生关系密切.泄漏电流对神经元簇放电具有重要的调节作用.本文利用双参数分岔分析和快慢变量分离等方法,研究了泄漏电流对耦合神经元簇同步模式及其转迁机制的影响.结果表明,在不同初始条件下,当泄漏电导改变时耦合神经元分别表现为同相“fold/homochnic”型、“subHopf/homoclinic”型和反相“fold/foldcycle”型和“subHopf/foldcycle”型簇放电.本文的研究为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些见解.
简介:为了协调高速铁道车辆的运动稳定性与曲线通过性能之间的矛盾,本文采用多目标优化方法对一种高速铁道车辆的关键悬挂参数进行了优化处理.采用多体动力学技术建立了某型高速铁道车辆62个自由度的动力学模型,模型考虑了轮轨接触几何非线性、轮轨蠕滑非线性和阻尼非线性等.采用ADAMS—Matlab联合仿真对车辆悬挂系统进行参数化改造,使弹簧刚度和阻尼系数均可调.采用基于遗传算法的多目标优化方法对悬挂参数进行优化,使车辆模型能同时满足3种动力学指标.对比优化前后模型的动力学性能可以发现:模型的运动稳定性和曲线通过性能得到显著提高,虽然运行平稳性有小幅降低,但仍能保持在优良的工作状态.
简介:本文对带质量块的微型双稳态压电板进行动力学分析.以中心固支四边自由的带质量块微型压电层合板为研究对象,应用应变梯度理论考虑尺寸效应,综合考虑力、电、热耦合作用,采用VonKarman大变形理论,运用Hamilton原理建立非线性动力学方程.利用特征值法探究不同内禀长度和不同压电铺设面积的情况下,温度和电压对其固有频率和稳定性的影响.其次研究了不同外激励下系统的非线性动力学响应.通过本文的研究发现,随着压电铺设面积的增大,力、电、热耦合效应增强,对系统的稳定性影响越显著;通过研究温度和电压对系统振动幅值的影响为振动控制提供了理论依据.同时发现尺寸效应对结构刚度影响较大,验证了微型结构考虑尺度效应的必要性.本文的研究结果会为今后的工程实际应用提供一定的理论参考价值.
简介:根据Rumyantsev提出的Poincaré—Chetaev变量下的广义Routh方程.用无限小变换的方法研究它的对称性与守恒量,得到守恒量存在的条件和形式.该结果比以往的Poincaré—Chetaev方程的相关结论更一般.最后.举例说明结果的应用。
简介:建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计方法.首先考虑自然风的脉动特性,采用Cooper理论和谐波叠加法模拟随车移动点的脉动风速,给出随机风作用下高速列车非定常气动载荷的计算方法.然后建立高速列车车辆系统动力学模型,计算高速列车的运行安全性,并基于可靠性理论,给出随机风作用下高速列车失效概率的计算方法.在此基础上,以高速列车动力学参数为优化设计变量,以失效概率和轮轴横向力为优化目标,采用多目标遗传算法NSGA—II进行动力学参数的自动寻优,建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计模型.经可靠性优化计算,高速列车的失效概率由原始的0.4884降低为0.1406,轮轴横向力由原始的45.13kN降低为43.01kN.通过优化高速列车动力学参数可以显著改善随机风作用下高速列车的运行安全性.
简介:根据符号动力系统与真实动力学系统拓扑共轭的特性,本文提出动态标架分割法,把动力学系统的某时间变量序列转化成符号序列;运用Lemple-Ziv复杂度算法计算该符号序列的复杂度值,据此对动力学系统的复杂性进行分析,从而可以对动力学系统的性质进行定性地判断,以杜芬振子为例,数值模拟结果表明基于动态标架分割法计算得到的复杂度能够很好地描述系统的复杂性,并可定性地判断系统的性质。
简介:研究完整力学系统的Noether对称性、Lie对称性和形式不变性,以及由它们导致的Noether守恒量、Hojman守恒量和一类新型守恒量。
简介:峰放电频率适应性是神经元在信息处理过程中重要的动力学特性之一.当神经系统受到外电场作用时,会对其动力学行为以及神经电信息的产生、传导产生影响.我们基于Leakyintegrate-and-fire(LIF)神经元模型,建立了外电场作用下改进的LIF神经元模型.采用随时间演化的膜电位曲线和峰放电频率曲线,以及随外电场变化的起始峰放电频率曲线和稳态峰放电频率曲线,研究不同强度、频率外电场作用下改进的LIF模型的适应性变化.此外,还利用相邻峰峰间期(ISI)之间的相关性进一步阐明外电场对神经元适应性的影响.
简介:利用参数互异的Fitzhugh—Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型,通过数值模拟的方法,提出研究参数异质性和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学.结果发现,当耦合项中不含时滞时,适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优,即适中的参数异质性能够诱导神经元网络的共振响应,而且异质性诱导共振对耦合强度具有鲁棒性.更重要的是,耦合时滞对参数异质性作用下神经元网络的共振特性也有着显著性影响.当时滞约为信号周期的整数倍时,神经元网络能够周期性地出现共振现象,即适当的耦合时滞能够诱导神经元网络的多重共振,而且这种现象在异质性参数的适当范围内都能明显出现.