一类具有记忆效应的非线性系统随机动力学与控制

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基本信息

  • 批准号：
    10902094
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    刘中华
  • 依托单位：
    厦门大学
  • 学科分类：
    A0702.非线性振动及其控制
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

机电系统和工程结构都受随机力作用，并广泛存在有记忆效应（包括时滞效应和滞迟效应等）的结构，系统当前的受力状态依赖过去的运动状态，用具有记忆效应的随机动力学模型来描述这类问题更为合理和精确。具有记忆效应的非线性随机系统较之传统的动力学系统具有更为丰富的动力学特性，但对其动力学与控制的研究尚处于初始阶段。本项目针对具有记忆效应的非线性随机动力学系统，发展出相应的随机平均法对系统进行简化，研究其随机动态分岔、随机混沌等非线性随机动力学现象及作用机理；用随机平均法预测该系统的瞬态和稳态响应，用最大Lyapunov指数方法研究系统的随机稳定性，通过平均方程求得系统的可靠性及寿命预测；通过动态规划原理分别研究以减小系统响应、提高系统稳定性和可靠性为控制目标的随机最优控制方法。本研究项目为该类复杂系统提供一整套可行的分析方法，为实际工程应用提供科学理论依据。

结项摘要

针对时滞系统和粘弹性结构等具有记忆特性的多自由度非线性随机动力学系统，发展适用于随机激励下具有记忆效应的多自由度非线性系统的随机平均法。在随机平均法的基础上，研究了随机激励下具有记忆效应的非线性系统随机响应和可靠性等定量方法及其稳定性和分岔理论等定性理论。最后研究了具有记忆效应的非线性随机动力学系统的控制方法。

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
Stochastic Hopf bifurcation of quasi-integrable Hamiltonian systems with multi-time-delayed feedback control and wide-band noise excitations
多时滞反馈控制和宽带噪声激励的准可积哈密顿系统的随机Hopf分岔
  • DOI：
    10.1007/s11071-011-0315-9
  • 发表时间：
    2012-01
  • 期刊：
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Liu, Z. H.;Zhu, W. Q.
  • 通讯作者：
    Zhu, W. Q.
Time-delay stochastic optimal control and stabilization of quasi-integrable Hamiltonian systems
准可积哈密顿系统的时滞随机最优控制与镇定
  • DOI：
    10.1016/j.probengmech.2011.05.005
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Probabilistic Engineering Mechanics
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    Liu, Z. H.;Zhu, W. Q.
  • 通讯作者：
    Zhu, W. Q.

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  • 通讯作者：
    刘中华

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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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