23、工程理论的兼容性条件

工程理论的兼容性条件

1. 引言

在研究结构动态响应时,特别是针对薄壁梁的瞬态波传播,确保波面上传播的瞬态波的不连续性满足几何、运动和动态的兼容性条件至关重要。这些条件不仅保证了理论模型的完整性和准确性,还能帮助我们更好地理解和分析实际工程中的动态行为。本文将深入探讨这些兼容性条件在工程理论中的应用,特别是薄壁梁的动态理论。

2. 兼容性条件概述

在强不连续性的波面上,我们需要确保瞬态波的不连续性满足一系列的兼容性条件。这些条件分为几何兼容性条件、运动兼容性条件和动态兼容性条件。具体来说:

2.1 运动兼容性条件

运动兼容性条件描述了波面上传播的瞬态波在时间上的不连续性。根据托马斯[1]的研究,可以写出以下公式:

[ \frac{d[u_i]}{dt} = \left(\frac{\partial u_i}{\partial t}\right) + - \left(\frac{\partial u_i}{\partial t}\right) - = \left(\frac{\partial u_i}{\partial n}\right) G ]

其中:
- ([u_i]) 是位移分量 (u_i) 的跳跃值。
- 符号‘+’和‘-’分别指计算波面前后 (u_i) 的大小。
- (d/dt) 是托马斯 d-导数。
- (d/dn) 是对波面法向的导数。
- (G) 是波面的法向速度。

2.2 几何兼容性条件

几何兼容性条件描述了波面上传播的瞬态波在空间上的不连续性。具体的公式为: <

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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