类似一次一密的复合混沌音频隐藏方案

基于离散混沌映射3D-Lorenz系统和Arnold猫映射,设计了一种利用复合混沌系统实现音频信息隐藏的通信方案。该设计方案将3D-Lorenz系统与Arnold离散猫映射组合产生的混沌码具有良好的伪随机性,该混沌流密码系统是完善保密系统,具有类似一次一密的功能,具有较高的安全性。数值模拟表明了算法的有效性和可靠性。     

基于分布型电力系统的 PSO 优化设计

优化了传统粒子群算法,运用了混沌算法对粒子做初始化,优化了传统粒子群算法的收敛特性,并在算法的优化过程中,增加了混沌干扰元素对整体最优化极值做混沌干扰,将符合杂交几率的优化粒子做杂交处理,提高了粒子群的种类,增强了粒子群算法的搜寻水平。并通过IEEE33节点的分布型电力系统做无功优化仿真验证,通过比较,验证了优化算法的优越性与准确性。     

基于非线性技术锅炉故障分析*

为预测和判断锅炉故障的发生,完善锅炉故障检测技术,基于锅炉运转具有非线性特点,提出将非线性评价指标应用于锅炉故障诊断。研究特征信号的非线性特性,通过确定延迟时间和嵌入维数来重构相空间;采用混沌分形理论研究非线性评价指标;提取最大Lyapunov指数和关联维数,并为收集的每种特征信号选择最合适的非线性指标。结果表明:蒸汽压力的非线性特征指标应选择关联维数,烟气温度1、烟气温度2、水管温度1和水管温度2的非线性特征指标应当选择最大Lyapunov指数。     

基于混沌、灰色理论模型,预测煤矿生产中安全状况的对比分析

建立煤矿安全生产状况预测的非线性回归模型、混沌动力学模型、灰色模型和灰色残差模型,用4种模型对我国百万吨煤矿死亡率进行预测分析,其结果表明:混沌动力学预测模型和非线性回归模型使用参数较少、计算简单,易于推广,但预测精度尚不高,误差较大;使用灰色残差模型进行预测,虽然计算复杂,但预测精度较高,验证2007年度百万吨死亡率相对误差仅为0.96%,煤炭生产的安全性指标百万吨死亡率宜采用残差模型进行预测。笔者认为,灰色残差模型在对煤矿安全生产的宏观管理领域有广泛的应用前景。     

边坡变形时序非线性判定及混沌预测研究

以探讨边坡变形性质及混沌预测可行性为目的,基于混沌理论利用相空间重构技术对其变形时间序列进行混沌特征判定,试验显示变形系统具有混沌特性,可用混沌相关理论进行研究;基于混沌相空间重构技术,笔者构建了多种混沌预测模型进行混沌预计研究,分析各类模型的工程实际应用效果;针对单次监测时序预测精度较低的问题,提出累加时序预测方案,训练结果显示,短期预测精度变形累计值基本控制在5%以内,高程值预测相对误差均低于1%,预测精度较高,可以用于工程实际。     

让你的脑筋更灵活

有氧运动 什么活动对脑部健康最有益?下棋?钻研微积分?研究混沌理论?都不是!能令脑筋变灵活的最佳工具是有氧运动.对!有氧运动是保持脑部灵活及年轻的最佳良方.研究显示,兼做有氧运动与重量训练这两种锻炼的人,脑筋最灵活.     

烟气羽流时空混沌行为的耦合映象格子模型研究

为研究烟气羽流的时空混沌行为,本文从烟气羽流的N-S动量方程出发,根据浮力羽流的半经验公式,对方程中相应的项进行替代、化简,然后无量纲化,得到了以烟气羽流的动量通量m为系统状态矢量的单向耦合映象格子模型.计算了不同参数变化时,耦合周期窗口的时空行为发展,并且进行了李雅普诺夫指数λ计算.分析表明,开放系统中的烟气羽流会出现形态的多重性,包括时空混沌行为.这是由于烟气羽流系统内各种非线性作用的相互影响,也就是方程粘性项、浮力项和惯性项作用强弱对比的变化,以及系统行为发展的不可逆性所导致.     

专题 可持续发展与多元文化

策划人语:黑和白,苦和甜,欢乐与忧愁,天使与魔鬼,二元对立由来已久,相比人类初生混沌未开的鸿蒙世界,两分法无疑是思维的一大进步。但是时至今日,单细胞式的独立王国不再可能,中立、温和、非政府、无组织、独立个体纷纷出现,二元思维的土壤历经彻底变迁,多元化业     

建筑火灾中值得深入研究的几个问题

提出了一些建筑火灾中值得进一步研究的,流动、传热、热解、燃烧、污染物生成等方面的基础问题。着重讨论了烟气扩散、流动中的混沌现象,提出了建立建筑火灾数据库、专家系统的设想,和建立非线性燃烧模型、开发智能型火灾自动报警系统的技术思路。     

霾过程大气消光系数时间序列混沌特性分析

霾是气溶胶与特定多尺度过程（大气边界层、天气和气候过程以及大气化学过程）复杂相互作用的结果 .利用成都市2015—2017年地面能见度、PM2.5质量浓度和相对湿度的逐时观测数据,通过Koschmieder’s公式反演了研究时段内6次霾过程大气消光系数时间序列.在分析霾过程统计特征基础上,基于相空间重构理论,分别计算了6次霾过程大气消光系数时间序列的最佳嵌入维数m和最佳延迟时间τ,探讨了不同时间序列非线性特征量（饱和关联维数、Kolmogorov熵以及最大Lyapunov指数）的指示意义.结果表明,霾过程大气消光系数为（1.83±0.77）km-1,其中轻微霾及轻度霾、中度霾和重度霾的样本占比分别为34.2%、20.8%和45.0%.霾过程大气消光系数时间序列有弱混沌特性,对应的最大可预报时间尺度介于7～25 h.上述成果深化了对霾系统演化不确定性的认知,并为霾过程大气消光系数预报及演化机理的后续研究奠定了基础.