Stochastic stability of quasi integrable hamiltonian systems under parametric excitations of combine

来源 :2013中国力学大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:somlist
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The asymptotic Lyapunov stability with probability one of n-degree-of-freedom (n-DOF) quasi integrable and nonresonant Hamiltonian systems subject to parametric excitations of combined Gaussian and Poisson white noises is studied by using the largest Lyapunov exponent.First,the averaged stochastic differential equations (SDE) of original system are derived.
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基于广义谐和函数与随机平均原理,研究了具有时滞状态反馈的Duffing-van der Pol系统在色噪声激励下的稳态响应与可靠性.首先,基于广义谐和函数,将时滞控制力用无时滞系统状态近似表示.然后,通过van der Pol坐标变换,将系统运动方程转化为关于幅值与初始相位角的随机微分方程,应用随机平均法,得到关于幅值的平均It(o)随机微分方程.
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利用非线性动力学的基本理论和稳定性理论,探讨了3个同步的HR耦合神经元网络在混合自适应作用下,实现了去同步.从理论上给出了一个广义的判据,并以3个HR神经元网络模型为例模拟了的理论结果可行性,并进一步考察了HR神经元网络去同步的的鲁棒性.
会议
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研究了包含有短簇放电模式和长簇放电模式的混合神经元网络的时空模式和节律动力学行为.引入宽度因子这个特征量作为刻画单个神经元节律特性的指标,将神经元的节律模式划分为长簇放电和短簇放电两种模式,然后通过计算网络的平均宽度因子来衡量网络节律动力学行为的变化.
会议
针对神经信息流分析的主流算法,即gPDC和排列熵算法在计算信息流过程中各自的特点,比较这两种算法在神经系统实验数据分析中的应用.利用NMM模型建立一个由2个神经元核团组成的神经予系统,即仿真的神经通路.通过调节模型参数,从而改变此通路的连接模式和连接强度,仿真出不同状态的神经元群活动信号.通过对比gPDC与排列熵对连接强度的估计,比较两个算法在分析神经信息流各项指标时的优劣.
会议
利用最小的phamtom簇放电模型,研究两个电耦合胰腺β细胞的具有簇同步的组合簇放电,其膜电位表现出一个长簇和几个短簇组成的放电簇集和两边振幅较大中间振幅较小的阈下振荡的静息态的相互转迁.
会议
针对工程结构有限元分析中的时域载荷识别问题,基于杜哈梅积分的离散化,推导了时域范围内载荷与响应之间的传递关系,提出了一种时域载荷识别的数值算法,并采用最速下降法对求解过程中的不适定性进行了处理.典型结构的数值仿真说明了该方法的正确性和有效性,便于工程应用.
会议
The response and stability of fractional oscillator subjected to external and parametric Gaussian white noise excitations are studied.First,the original system is replaced by an equivalent integral-or
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A time delayed optimal control strategy for strongly non-linear systems under wide-band random excitation with actuator saturation is proposed based on the stochastic averaging method and the stochast
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