一. 从现实世界到数学模型 数学模型是现实世界与数学世界的理想桥梁面对各类问题：

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

在现有微尺度流动实验和理论认识的基础上，建立了包含范德华力、静电力、空间位型力、表面张力等微观力的特性方程，分析了影响多孔介质中流体流动的微观力种类和作用范围.通过建立考虑微观力作用的圆管流动数学模型，构造了考虑微观力作用的多孔介质的毛管束网络数学模型，推导了考虑微观力作用的相对渗透率模型.通过模拟分析阐明了微观力在多孔介质壁面上的作用及对渗流的影响.模拟结果表明微观力在细小孔隙流动中不可忽略

7.1引言 7.2离散时间信号——序列 7.3离散时间系统的数学模型

为发展和深入认识转底炉直接还原工艺技术,建立了转底炉综合数学模型,该模型由转底炉本体热化学平衡、转底炉区域热平衡计算模型、余热回收模型、生球干燥模型、炉膛温度校核与尾气露点校核模型和转底炉流程模型组成.采用综合模型计算了该工艺流程的基本工艺参数.计算结果表明:煤气热值、废气排放温度和余热回收利用方案对整体能量消耗有不同程度影响,煤气发热值每增加50kJ·m-3,理论燃烧温度提高22~25℃,煤气用量减少41~47m3·t-1;空气预热温度平均每增加100℃,理论燃烧温度提高35~40℃,煤气用量减少90~103m3·t-1.此外,应用此模型还可以计算任何原料和燃料等条件下的直接还原工艺参数,研究不同余热回收方案条件下的各个工艺参数的变化规律

一、传递函数的概念 二、传递函数的性质 三、典型环节及其传递函数

吉林大学：《自动控制原理》课程电子教案（PPT课件）第二章 控制系统数学模型 第一节 控制系统的时域数学模型

引言（数学模型的概念和意义） 输入输出描述法 数学模型的分类，传递函数，典型环节，系统的相似性，线性化 结构图（方块图）及其等效变换 反馈控制系统的传递函数 闭环传递函数，特征多项式与特征方程

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

❖ §2.1 线性系统的微分方程 ❖ §2.2 微分方程的线性化 ❖ §2.3 传递函数 ❖ §2.4 方框图 ❖ §2.5 信号流图 ❖ §2.6 在MATLAB中数学模型的表示