针对两个不同的时变时滞耦合复杂网络,提出一个新的网络同步模型.该模型中的两个网络在节点数目、拓扑结构、内部耦合、耦合时滞及节点动态均可不相同.基于LaSalle不变原理,设计自适应控制器使得两个网络获得同步.进一步研究了具有未知拓扑结构的两个复杂网络的自适应同步问题.数值结果表明了本文方法的有效性

一、从示意图形成方程 二、支柱和接点实例 三、从示意图构建矩阵 四、压杆程序 五、两种表达方式 六、节点一支路较通用但低效 七、从节点一支路

1.1结构分析概述 结构分析的定义:结构分析是有限元分析方法最常用的一个应用领域。结构这个术语 是一个广义的概念,它包括土木工程结构,如桥梁和建筑物汽车结构,如车身骨架;海 洋结构,如船舶结构:航空结构,如飞机机身等;同时还包括机械零部件,如活塞,传动 轴等等 在 ANSYS产品家族中有七种结构分析的类型。结构分析中计算得出的基本未知量 (节点自由度)是位移,其他的一些未知量,如应变,应力,和反力可通过节点位移导 出

针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,定义了一个衡量局部社团结构的指标,提出了一种基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法.本算法的时间复杂度为O(kd),其中d为网络的平均节点度数,k为搜索的节点数.为了验证本算法的性能和计算的准确性,把本算法与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法,进行了比较.实验结果表明:本算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有了显著提高

针对具有提前/拖期特点的多节点多加工路线订单接受问题,提出采用改进NEH启发式算法、局部搜索和智能调谐和声搜索算法的混合智能调谐和声搜索算法(HITHS)来求解问题.该算法首先在初始解空间中采用改进NEH启发式算法产生部分初始解,然后利用智能调谐和声搜索算法更新初始解,在更新过程中再利用局部搜索的互换、交换和逆序操作使其避免陷入局部最优解,从而形成问题的近似最优解.最后采用所提出的混合算法对该问题进行算例分析,并和基本和声搜索算法进行比较,表明了混合算法的有效性和可行性

采用3层前向神经网络描述混沌时间序列的动力学模型,给出了该网络拓扑结构的确定方法.以及使网络泛化误差达到最小为依据确定网络的输入节点和隐含节点个数.仿真结果表明:该方法不仅优化了网络的结构,而且大大减少了网络的泛化误差

在大规模结构计算中,计算速度是一个非常重要的问题。下面就如何提高计算速度 作一些建议: 1.充分利用 ANSYS MAP分网和 SWEEP分网技术,尽可能获得六面体网格,这一方 面减小解题规模,另一方面提高计算精度。 2.在生成四面体网格时,用四面体单元而不要用退化的四面体单元。比如95号 单元有20节点,可以退化为10节点四面体单元

第一章 电路的基本概念基本定律 § 1-1 电路及电路模型 § 1-2 电路基本物理量（电路变量） § 1-3 电功率和电能 § 1-4 基尔霍夫定律 § 1-5 电阻元件 § 1-6 电压源和电流源 § 1-7 用电位的概念分析电路 第二章 直流电路 § 2-1 电阻的串联、并联、混联 § 2-2 电阻的星形、三角形连接及等效变换 § 2-3 含源串联、并联和混联电路的等效化简 § 2-4 支路电流法 § 2-5 节点电位法（节点法） § 2-6 叠加定理 § 2-7 戴维南定理 § 2-8 含受控源电路的分析 § 2-9 最大功率传递定理 第三章 电容元件和电感元件 § 3-1 电容元件（简称电容） § 3-2 电容器的联接 § 3-3 电感元件（简称电感） 第四章 正弦交流电路 §4-1 正弦量的基本概念 §4-2 正弦量的有效值与平均值 §4-3 正弦量的相量表示 §4-4 基尔霍夫定律的相量形式 §4-5 单一元件VCR的相量形式 §4-6 R L C串联电路和复阻抗 §4-7 G、C、L并联电路和复阻抗 §4-8 正弦交流电路的计算 §4-9 正弦交流电路的功率 §4-10 功率因数的提高 §4-11 交流负载获得最大功率的条件 §4-12 三相电路 第五章 谐振电路 §5-1 串联谐振 §5-2 并联谐振 第六章 一阶动态电路和分析 §6-1 换路定律 §6-2 一阶电路的零输入响应 §6-3 直流激励下一阶电路的零状态响应 §6-4 一阶电路的全响应 §6-5 一阶电路的三要素法 §6-6 微分电路和积分电路 第七章 互感耦合电路 §7—1 互感和互感电压 §7—2 耦合电感的VCR §7—3 耦合电感的串联和并联 §7—4 耦合电感的T型去耦等效电路 §7—5 变压器

第一节点的绝对运动、相对运动、牵连运动 第二节点的速度合成定理 第三节牵连运动为平移时点的加速度合成定理 第四节牵连运动为转动时点的加速度合成定理

移动自组网的动态拓扑特性给路由协议的设计带来了一定的挑战，尤其是在高动态的网络环境中.本文针对该问题，提出了一种新的基于按需和贪婪转发的路由协议，该协议是在RGR模式的基础上提出以下三点改进，即：（1）通过受限的洪泛机制降低网络在路由发现阶段的控制开销；（2）通过移动预测机制，在被动寻路阶段监视被动路径的状态和在GGF阶段帮助节点选取适当的邻居作为下一跳节点；（3）通过路径请求延迟机制以减少不必要的资源浪费.仿真结果表明：改进的RGR协议与现有的RGR、AODV、Modified-RGR和Optimized-RGR相比，不仅具有较高的数据包接收成功率，而且平均路由开销和端到端时延也相对较低