The direct parametrisation method for invariant manifolds is adjusted to consider a varying parameter. More specifically, the case of systems experiencing a Hopf bifurcation in the parameter range of interest are investigated, and the ability to predict the amplitudes of the limit cycle oscillations after the bifurcation is demonstrated. The cases of the Ziegler pendulum and Beck's column, both of which have a follower force, are considered for applications. By comparison with the eigenvalue trajectories in the conservative case, it is advocated that using two master modes to derive the ROM, instead of only considering the unstable one, should give more accurate results. Also, in the specific case where an exceptional bifurcation point is met, a numerical strategy enforcing the presence of Jordan blocks in the Jacobian matrix during the procedure, is devised. The ROMs are constructed for the Ziegler pendulum having two and three degrees of freedom, and then Beck's column is investigated, where a finite element procedure is used to space discretize the problem. The numerical results show the ability of the ROMs to correctly predict the amplitude of the limit cycles up to a certain range, and it is shown that computing the ROM after the Hopf bifurcation gives the most satisfactory results. This feature is analyzed in terms of phase space representations, and the two proposed adjustments are shown to improve the validity range of the ROMs.


翻译:调整不变流形的直接参数化方法以考虑参数变化。具体而言,研究了在关注参数范围内经历Hopf分岔的系统,并证明了该方法预测分岔后极限环振荡幅值的能力。以具有随从力的Ziegler摆和Beck柱作为应用案例进行研究。通过与保守情况下特征值轨迹的对比,论证了使用两个主模态(而非仅考虑不稳定模态)推导降阶模型可获得更精确的结果。此外,针对遇到异常分岔点的特殊情况,设计了一种在计算过程中强制雅可比矩阵存在Jordan块的数值策略。分别为具有两个和三个自由度的Ziegler摆构建了降阶模型,随后研究了Beck柱案例——该问题采用有限元方法进行空间离散化。数值结果表明,降阶模型能在一定范围内准确预测极限环幅值,且证明在Hopf分岔后计算降阶模型可获得最理想的结果。此特性通过相空间表征进行分析,并证实所提出的两项调整扩展了降阶模型的有效适用范围。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Augmentation for small object detection
Arxiv
13+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员