基于状态空间离散的高维不确定非线性系统振动与控制分析方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11332008
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    300.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0702.非线性振动及其控制
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Uncertainties and nonlinearities in engineering equipment play an increasingly important role in the optimization of system performance and reliability. Consequently, development of effective methods for analysis and control of system vibration of high-dimensional engineering systems has become an urgent subject of advanced scientific research. This project presents a program to develop such a method based on the concept of discretizing the state space. In particular, the method makes use of analytical solutions of short-time solutions to formulate the generalized cell mapping of high-dimensional uncertain stochastic or fuzzy nonlinear systems resulting in a semi-analytical numerical approach for obtaining transient and steady-state response and its distribution. This semi-analytical method is then applied to quantitatively investigate the interactions between uncertainties and nonlinear global response topology, to develop a practical method for predicting the response distribution of high-dimensional stochastic or fuzzy nonlinear systems in a safety domain. The method is also applied to obtain solutions of dynamic programming for nonlinear stochastic optimal controls to meet the needs of engineering applications. Finally, experimental validation of the theory and method will be conducted by developing the test rigs of engineering relevance. This project represents state-of-the art interdisciplinary research of nonlinear science and engineering, will advance the discipline of dynamics and control and has broad impact to engineering disciplines.
现代工程装备中的不确定性和非线性因素对装备性能的优化和可靠性的提升所产生的影响日益突出,高维不确定非线性系统的振动与控制分析理论和方法已成为有着工程需求的重要学科前沿性课题。本项目拟基于状态空间离散的思路,通过研究高维随机和模糊不确定非线性系统的短时解析解,以建立起高维不确定非线性系统的稳态与瞬态响应及其分布的高效的半解析数值方法;并在此方法框架的基础上,结合系统不确定性与非线性全局结构相互作用的机制和不确定性扰动效果的定量分析的研究,发展一套面向工程实际的高维随机和模糊不确定非线性系统安全域及内部响应分布的定量预估方法;通过发展高维动态规划方程的高效求解方法,构建满足工程需求的非线性随机最优控制的设计方法;最后开展具有工程背景的不确定多自由度非线性系统的实验研究,以验证所提出的理论和方法。本项目属于非线性科学与工程学科交叉性的应用基础前沿研究,对动力学和控制学科的发展有重要意义。

结项摘要

现代工程装备中的不确定性和非线性因素对装备性能的优化和可靠性的提升所产生的影响日益突出,高维不确定非线性系统的振动与控制分析理论和方法已成为有着工程需求的重要学科前沿性课题。本项目以发展基于状态空间离散的振动分析方法和优化控制方法为目的,通过研究取得了如下创新性的成果:(1) 提出了状态空间中的子域合成方法,从而实现了胞尺度和子域尺度下GPU并行的胞映射算法,在方法层面上建立了高维、高分辨率的非线性系统全局分析的数值方法;(2) 拓展了基于状态空间离散数值方法的功能,建立了计算分数阶非线性系统全局结构的胞映射法,以及求解高维非线性代数方程全局零解的胞映射法;(3) 发现了Wada边界分岔的新机制,即:边界上的鞍-鞍相切碰撞诱导的边界分岔,并基于流形理论给予了严格证明;(4) 提出了演化概率向量的思想和自适应插值样本点生成方法,建立了高效求解非线性系统瞬态和稳态随机响应概率分布演化和模糊响应隶属分布函数演化的胞映射法;(5) 提出了基于频闪法的非线性非自治系统的随机敏感度函数方法,可便捷得到受弱随机噪声扰动下确定性周期和准周期吸引子的置信椭圆和概率密度分布, 并建立了基于置信椭圆的噪声诱发分岔临界值的估算方法,可有效估算出噪声诱导扩张分岔的噪声强度临界值;(6) 发展了非线性随机系统稳态响应的闭合解求解方法,在较强随机激励情形下仍具有较高的求解效率和精度;(7) 提出了随机搜索方法和胞映射方法结合的多目标优化算法,实现了对多个设计参数的高维多目标优化问题的高效求解;(8)基于高效的多目标优化求解方法发展了含不确定性非线性系统的最优控制方法等。本项目的研究成果极大推进了基于状态空间离散方法的研究水平,使得针对高维确定性非线性系统全局分析、含不确定性非线性系统瞬态和稳态响应的求解,以及具有抗噪声的多目标优化控制方法的设计等能力大大提升,对动力学和控制学科的发展及 其在工程实际中的应用具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(71)
专著数量(8)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(23)
专利数量(1)
Multiple-objective design optimization of squirrel cage for squeeze film damper by using cell mapping method and experimental validation
挤压油膜阻尼器鼠笼多目标优化设计与实验验证
  • DOI:
    10.1016/j.mechmachtheory.2018.10.010
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Mechanism and Machine Theory
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Zhang Wei;Han Bingbing;Li Xiang;Sun Jianqiao;Ding Qian
  • 通讯作者:
    Ding Qian
Estimation of Critical Conditions for Noise-Induced Bifurcation in Nonautonomous Nonlinear Systems by Stochastic Sensitivity Function
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  • 发表时间:
    2016-10
  • 期刊:
    International Journal of Bifurcation and Chaos
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Sun Yahui;Hong Ling;Jiang Jun;Li Zigang
  • 通讯作者:
    Li Zigang
Stationary Response Probability Distribution of SDOF Nonlinear Stochastic Systems
单自由度非线性随机系统的平稳响应概率分布
  • DOI:
    10.1115/1.4036307
  • 发表时间:
    2017-05
  • 期刊:
    Journal of Applied Mechanics-Transactions of the ASME
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Chen Lincong;Liu Jun;Sun Jian-Qiao
  • 通讯作者:
    Sun Jian-Qiao
Switching control and time-delay identification
开关控制和延时识别
  • DOI:
    10.1016/j.cnsns.2014.04.019
  • 发表时间:
    2014-12
  • 期刊:
    Communications in Nonlinear Science & Numerical Simulation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li, Xiang;Qin, Zhi-Chang;Zhong, Shun;Sun, Jian-Qiao
  • 通讯作者:
    Sun, Jian-Qiao
Influence of community structure on the synchronization of power network
社区结构对电网同步的影响
  • DOI:
    10.1142/s0217979215502525
  • 发表时间:
    2016-01
  • 期刊:
    International Journal of Modern Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Yang Li-Xin;Jiang Jun;Liu Xiao-Jun
  • 通讯作者:
    Liu Xiao-Jun

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  • 通讯作者:
    江俊

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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