基于高精度时间离散公式与神经动力学的未来时变问题求解
结题报告
批准号:
61976230
项目类别:
面上项目
资助金额:
60.0 万元
负责人:
张雨浓
依托单位:
学科分类:
人工智能基础
结题年份:
2023
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
张雨浓
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中文摘要
随着工业及其它产业应用,如机械臂控制,对求解的实时性、精度等要求越来越高,将问题建模为静态/时不变形式难以满足需求。研究未来时变问题不仅符合时代特点,而且具有前瞻性和便于数字计算与应用。本项目研究高精度时间离散公式与神经动力学,并以之为基础研究未来时变问题的求解。也即,依据未来时变离散问题的隐动态性,将问题做连续化处理,再通过应用神经动力学得到连续求解模型;之后,将连续求解模型做离散化处理,通过设计与应用高精度时间离散公式而得到离散求解模型。最后,理论分析模型稳定性、收敛性等,并开展计算机数值实验验证。本项目拟深入研究未来时变问题求解,重点为:1系统地提出更高精度时间离散公式与通式,以提高求解精度和解模型的多样性;2研究更复杂的未来时变问题甚至是不同层未来时变问题,以满足复杂工业产业问题的建模与求解需求;3对比性研究各离散时间求解模型的各类性质,如鲁棒性、升阶情况等,以提高实用性和优越性。
英文摘要
With the increasing desire of real-time performance and precision for industrial applications, such as robot manipulator control, it is not enough to formulate the problems as static / time-invariant forms. The study of future time-varying problems (i.e., discrete time-varying problems) not only meets the current requirements, but also facilitates the numerical computations and applications. This project studies future time-varying problems solving on the basis of high-precision time-discretization formulas and neural dynamics. That is, according to the feature of the implicit dynamics of future time-varying discrete problems, we make the continuation treatment of the original problems, and the continuous solution models are obtained by applying neural dynamics; then, we make the discretization treatment of the continuous solution models, and the discrete solution models are obtained by designing and applying high-precision time-discretization formulas. Finally, we analyze the stability and convergence, and substantiate the results by computer experiments. The project will conduct in-depth studies of future time-varying problems, focusing on the following: 1) time-discretization formulas with higher precision and their general forms would be proposed and investigated systematically to enhance the solution precision and the solution-model diversity; 2) more complicated future time-varying problems and even different-level problems would be studied to satisfy the requirements of modeling and solution of complicated industrial problems; 3) many properties, such as robustness and order-increasing situation, of various discrete-time solution models would be analyzed and investigated comparatively to enhance the practicability and superiority.
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.1016/j.neucom.2022.03.010
发表时间:2022-03
期刊:Neurocomputing
影响因子:6
作者:Keqi Wang;Tundong Liu;Yunong Zhang;Ning Tan
通讯作者:Keqi Wang;Tundong Liu;Yunong Zhang;Ning Tan
DOI:10.1016/j.neucom.2023.126883
发表时间:2023-10
期刊:Neurocomputing
影响因子:6
作者:Zanyu Tang;Yunong Zhang
通讯作者:Zanyu Tang;Yunong Zhang
DOI:10.1007/s11075-019-00840-5
发表时间:2019-12
期刊:Numerical Algorithms
影响因子:2.1
作者:Yunong Zhang;Huanchang Huang;Min Yang;Yihong Ling;Jian Li;Binbin Qiu
通讯作者:Yunong Zhang;Huanchang Huang;Min Yang;Yihong Ling;Jian Li;Binbin Qiu
DOI:10.1016/j.neucom.2020.05.093
发表时间:2020-10
期刊:Neurocomputing
影响因子:6
作者:Jinjin Guo;Binbin Qiu;Chaowei Hu;Yunong Zhang
通讯作者:Jinjin Guo;Binbin Qiu;Chaowei Hu;Yunong Zhang
DOI:10.1109/tii.2020.3032158
发表时间:2021-08
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics
影响因子:12.3
作者:Binbin Qiu;Jinjin Guo;Xiaodong Li;Yunong Zhang
通讯作者:Binbin Qiu;Jinjin Guo;Xiaodong Li;Yunong Zhang
求解时变问题的数值算法:设计、分析与验证
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    15.0万元
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
    张雨浓
  • 依托单位:
多类型机器人统一运动规划控制与多类新型神经动力学求解研究
  • 批准号:
    62376290
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50.00万元
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    张雨浓
  • 依托单位:
固定基座和移动平台机械臂统一智能规划控制
  • 批准号:
    61473323
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    85.0万元
  • 批准年份:
    2014
  • 负责人:
    张雨浓
  • 依托单位:
时变问题求解的神经动力学新方法、模型及理论分析
  • 批准号:
    61075121
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    35.0万元
  • 批准年份:
    2010
  • 负责人:
    张雨浓
  • 依托单位:
冗余机器人实时运动规划的统一理论
  • 批准号:
    60775050
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    26.0万元
  • 批准年份:
    2007
  • 负责人:
    张雨浓
  • 依托单位:
机器手臂的基于二次规划的冗余度解析方案
  • 批准号:
    60643004
  • 项目类别:
    专项基金项目
  • 资助金额:
    9.0万元
  • 批准年份:
    2006
  • 负责人:
    张雨浓
  • 依托单位:
国内基金
海外基金