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非线性概述

什么是非线性问题? 在结构变形过程中,结构刚度一般会发生变化。在结构变形不太大时,结构刚度变化不大,采用线性近似可得到工程应用可接受的结果,此即为线性求解。...结构变形较大时,结构刚度发生显著变化,必须采用变刚度法求解,此即为非线性问题。 非线性问题的类型 材料非线性 如弹塑性,超弹性,粘弹性等。 ? ▲非线性弹性 几何非线性 如大变形,大转动,屈曲等。...几何非线性在变形后的构型上建立平衡方程。 ? ▲几何非线性 3.接触/边界非线性 由于接触状态发生改变引起结构刚度发生变化。...非线性问题的特点 解的不唯一性 在给定的外荷载作用下,可以有一个解,或者多个解。 ? 结果不可放缩 在外力 作用下发生位移 ,由此并不能推出外力 作用下,发生的位移为 。...结果与载荷路径有关 屈曲分析的解载荷路径有关 非线性问题求解方法 将施加的荷载分解为多个增量步,采用牛顿-拉夫逊法逐步求解。牛顿-拉夫逊法的特点: 无条件收敛。

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非线性成长

前言 一个环境长期越稳定,线性法则在其中就越适用;相反,如果一个环境变化越快、越频繁,则非线性法则越容易在其中起主导作用 创业是让人快速精进、快速成长的最好环境,至少是之一 解决问题,是创业过程中我所有学习和成长的唯一意义...这是这一阶段我“成长的意义 ---- 01 我的非线性成长之路 一个人的成长和进步往往是受到环境牵引的,而你所在的行业、公司、你的工作内容、你所接触的人群和圈子,都构成了环境的一部分。...第一要紧的事情就是,尽快建立起几项自己在这个行业内的核心技能,它们可以成为你在这个行业成长和发展的基石,甚至是将来你在行业内的安身立命之本 去参与或负责一些可能涉及多部门协作的复杂项目的推进落地 02 非线性世界的真相与基本规律...(往往只有你进入上一条曲线的末端,下一条曲线的成长才会开启) 成长赛道、线性竞争和非线性竞争 一个新的成长赛道,背后其实是一类新的成功范式。...(如增加自己某项技能的熟练程度) 另一个则是非线性维度的提升(如升级自己的认知或升级自己的思维模式、组织系统、商业赛道等) 试着在线性维度上变得更强,是不断给自己打补丁,而试着更换认知、组织形态等,在非线性维度上获得提升

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非线性可视化(2)非线性相图

前文我们介绍了线性系统的相图绘制。 这篇文章里,我们用几个例子,来介绍非线性系统的相图的绘制方法。...这里举的例子都是自治系统方程的例子,也就是方程结果与t0的初始取值无关(时不变系统),不含外部周期性驱动力之类的t相关的量。...所以对于自治二阶系统,二阶的相平面已经可以完全的描述出系统的运动状态,无论线性还是非线性。...以《非线性系统》这本书中给出的一个例子作为展示。其中二阶非线性方程的公式如下: 绘制出空间中每一个点的系统导数,绘制出流线,即可得到这个非线性系统的相图。...后面附上本章绘图用到的matlab代码: %1二维相空间 %非线性 clear clc close all %1多平衡点的非线性系统 %参考 非线性系统(中文翻译第三版) Khalil P32 [y,

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java数据结构之线性结构和非线性结构

数据结构包括 :线性结构和非线性结构。 线性结构 1):线性结构作为最常用的数据结构,其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。 2):线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构和链式存储结构。...顺序存储的线性表称为顺序表, 顺序表中的存储元素是连续的。 3):链式存储的线性表称为链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。...== maxSize - 1【队列满】 代码实现 package com.example.testdemo.data.structres; import lombok.Data; import java.util.Scanner...- front)% maxSize // rear = 1 front = 0 代码实现 : package com.example.testdemo.data.structres; import java.util.Scanner...非线性结构 非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构。

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非线性振动

不知不觉中又到了年尾~,近来,在力学所年会中听了两个很不错的报告,分别为:1.胡文瑞院士讲述的引力波探测:作为八十五岁高龄,依然工作在科研一线,应该属于传说中有追求的那波人吧;2.丁虎老师讲述的连续体非线性振动...表述为丁虎老师在能量采集方面的研究工作,通过压电材料,实现能量的俘获,文章主要的创新点为:采用的L型悬臂梁结构(二自由度压电能量采集器)相较于单振子模型,具有更高的频率带宽,拓宽了能量采集的范围,得到了黄永刚院士的好评;图b表述为基于非线性弹簧的能量俘获系统...,2009年,Ramlan R 对该系统进行了分析,通过理论建模数值模拟相结合的方法,探究了系统在不同环境下能量采集的效率,详细内容见:Ramlan R , Brennan M J , Mace B...汽车在结构设计过程要对发动机的振动进行隔离;日常生活中,通过添加软垫片实现电机振动的隔离;前段时间很火的量子计算机,实验平台要有非常好的隔振能力,避免外界环境对系统的干扰~ 图a表述为振动控制主要的方法;图b~c表述为非线性消振相应的优势...低成本的隔振方案;图d表述相关的原理在工程中应用的实例;附:本科学习相关课程时,仅仅能够推导单自由度系统和双自由度系统的动力学模型,对于连续体振动,第一感觉是敬而远之,~ 附1、参考文献:王祖尧,磁悬浮能量采集非线性动力学研究

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非线性可视化(5)非线性系统的分岔图

在前面 非线性可视化(3)混沌系统 这一篇文章中,介绍了一个系统因为某个常数的改变,从而导致整个系统发生变化的例子。比如Duffing系统,随着阻尼d的增大,系统由混沌变为倍周期,又变为周期运动。...1 离散系统的分岔图 离散系统中的混沌现象非常普遍,通常经过简单的非线性方程,然后进行反复迭代就很容易出现。...这也是有些地方说庞加莱截面是沟通连续离散的桥梁的直观体现。 因此,连续系统的分岔图绘制方法分为三步,首先计算出庞加莱截面,然后投影为一维的点分布,然后绘制到分岔图上。...非线性可视化这个专题就先到此为止,还剩下两个非线性分析常用的方法没有介绍:功率谱法和拉雅普诺夫指数法。这两个都不属于可视化的范围内,所以这次没有写到,之后可能有机会再单独写一篇。...希望能够帮到涉及到信号振动之类研究的,同时想分析非线性的同学们。

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算法基础-非线性结构

非线性结构的概念 线性结构是指逻辑上各个结点一一对应的关系,例如链表,即使它在储存上可能并不是顺序储存 非线性结构是指逻辑上存在一对多关系的结点的结构,例如树,图等。...Vertex{ int value; Edge* edge; }; struct Edge{ Vertex* vertex; Edge* next; }; 图的遍历 二叉树类似...如果存在从顶点 A 到顶点 B 的通路,则称 A 在 B 的前面 线性次序 将有向图 G 中的所有顶点线性排列,使得任意标注一条有向边后,都是从左指向右边 拓扑排序 上面的经典例题展示了每天起床穿衣服的先后次序...g.addEdge(4,5); g.addEdge(6,7); g.GetDFSTime(); } 得到运行结果 将各个顶点按结束时间(第二个)降序排列,得到的序列即是拓扑序列 DFS拓扑序列的关系

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SLAM后端:非线性优化

非线性优化  假设有目标函数:  我们要求其最小值,当然是对目标函数进行求导,但通常目标函数是非线性的,因此我们需要通过以下步骤对目标函数进行求解: 给定初值 ; 对于第 次迭代,寻找增量 ,使...这种方法是最简单的非线性优化方法,但其需要进行很多次迭代。 2....次迭代求解增量 ; 若增量足够小,停止迭代; 若 ,则设置 ,返回步骤2; 若 ,则设置 ,返回步骤2; 若 大小合适,则 ,返回步骤2; 5 Dog-Leg算法  其结合了高斯牛顿法最速下降法...if ,  else if ,  else ,选择 使得  信赖域半径计算LM算法类似,只不过半径选择不一样:  具体的算法流程: 初始化 ; 求解最速下降法增量,如果太小,则退出...;计算高斯牛顿法增量,如果太小,也退出; 计算信赖域半径,如果太小,则退出; 根据高斯牛顿法最速下降法分别计算 和 ,然后计算迭代步长 ; 根据3,4计算Dog-Leg步进值 ,若太小,则退出

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线性分类器 VS 非线性分类器

在这一小节,我展示了Naive Bayes和Rocchio这两个学习方法,它们都属于线性分类器,大概也是文本分类器中最重要的一组,接着我把它们和非线性分类器做了一个比较。...图14.11 非线性问题 非线性分类器的一个典型例子就是kNN。从图 14.6这个例子可以看出,kNN的非线性是直观清晰的。...kNN的决策边界(如14.6的 两条线 )是局部线性划分,但通常有一个复杂的形状,并不等同于二维空间中的一条线或是更高维空间中的一条超平面。 图 14.11是另一个非线性问题的例子:在 ?...线性分类器会误分圆形内部的部分,所以在处理这种类型的问题时,如果训练集足够大的话,像kNN这样的非线性分类器反而会表现得更加精确。...如果一个问题是非线性问题并且它的类边界不能够用线性超平面估计得很好,那么非线性分类器通常会比线性分类器表现得更精准。如果一个问题是线性的,那么最好使用简单的线性分类器来处理。

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线性分类器 VS 非线性分类器

在这一小节,我展示了Naive Bayes和Rocchio这两个学习方法,它们都属于线性分类器,大概也是文本分类器中最重要的一组,接着我把它们和非线性分类器做了一个比较。...图14.11 非线性问题 非线性分类器的一个典型例子就是kNN。从图 14.6这个例子可以看出,kNN的非线性是直观清晰的。...kNN的决策边界(如14.6的 两条线 )是局部线性划分,但通常有一个复杂的形状,并不等同于二维空间中的一条线或是更高维空间中的一条超平面。 图 14.11是另一个非线性问题的例子:在 ?...线性分类器会误分圆形内部的部分,所以在处理这种类型的问题时,如果训练集足够大的话,像kNN这样的非线性分类器反而会表现得更加精确。...如果一个问题是非线性问题并且它的类边界不能够用线性超平面估计得很好,那么非线性分类器通常会比线性分类器表现得更精准。如果一个问题是线性的,那么最好使用简单的线性分类器来处理。

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非线性最小二乘问题例题_非线性自适应控制算法

摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法–LM算法的文章,当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触: LM算法,全称为Levenberg-Marquard算法,它可用于解决非线性最小二乘问题...LM算法的实现并不算难,它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似,忽略掉二阶以上的导数项,从而转化为线性最小二乘问题,它具有收敛速度快等优点。...事实上,你从所有可以找到的资料里看到的LM算法的说明,都可以找到类似于“如果目标函数值增大,则调整某系数再继续求解;如果目标函数值减小,则调整某系数再继续求解”的迭代过程,这种过程上面所说的信赖域法是非常相似的...求出sk并计算rk ·若rk0.75,令μk+1=μk2;若0.25≤rk≤0.75,令μk+1=μk ·若rk≤0,说明函数值是向着上升而非下降的趋势变化了(最优化的目标相反...为什么要先分解矩阵,再解线性方程组?貌似是这样的(数学不好的人再次泪奔):不分解矩阵使之正定,就无法确定那个线性方程组是有解的。矩阵分解有很多算法,例如LU分解等,这方面我没有看。

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