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    非對(duì)稱二次隨機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)

    2020-04-01 08:37:40郭換芳
    河南科學(xué) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:橢圓函數(shù)平均法概率密度

    郭換芳, 劉 迪, 郭 蓉

    (1.山西大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,太原 030006; 2.太原科技大學(xué)應(yīng)用科學(xué)學(xué)院,太原 030006)

    雅可比橢圓函數(shù)由于其在非保守系統(tǒng)的理論解方面具有較高的精度和一定的可行性吸引了越來(lái)越多的注意[1]. Barkham與Soudack[2-3]首先使用雅可比橢圓函數(shù)來(lái)分析確定性Duffing系統(tǒng)的近似解. 之后,一些學(xué)者發(fā)展了這類(lèi)系統(tǒng)近似解的各種橢圓方法,如:橢圓諧波平衡法[4]、橢圓Krylov-Bogoliubov[5]和橢圓Lindstedt-Poincare法[6]等. Coppola[7]提出了相應(yīng)的基于橢圓函數(shù)的確定性平均法,用該方法研究確定性系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為具有更高的精度. 近年來(lái),該方法得到了進(jìn)一步的發(fā)展,Okaba與Rakaric[8]改進(jìn)了基于橢圓函數(shù)的確定性平均法,將解表示為雅可比橢圓函數(shù),用來(lái)研究具有各種彈簧特性系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為.

    然而,在實(shí)際工程和自然界中不可避免地存在各種各樣的隨機(jī)擾動(dòng),如湍流、風(fēng)浪、強(qiáng)地震激勵(lì)作用等.隨機(jī)擾動(dòng)的存在可能會(huì)破壞系統(tǒng)結(jié)構(gòu),對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為產(chǎn)生不可預(yù)測(cè)的影響. 因此,研究隨機(jī)擾動(dòng)下系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)行為具有重要的科學(xué)意義和廣闊的工程應(yīng)用前景. 對(duì)于Duffing系統(tǒng)隨機(jī)情形,Tien等[14]提出了基于橢圓余弦函數(shù)的隨機(jī)平均法,鄭麗文等[15-16]改進(jìn)了雅可比橢圓函數(shù)的隨機(jī)平均法,并將其應(yīng)用于高斯白噪聲與有界噪聲激勵(lì)下的隨機(jī)響應(yīng)預(yù)測(cè).

    目前,對(duì)于二次非線性系統(tǒng)隨機(jī)情形下的分析較少. 本文用基于改進(jìn)的雅可比橢圓函數(shù)的隨機(jī)平均法研究高斯色噪聲激勵(lì)下二次非對(duì)稱隨機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)響應(yīng),建立與求解相應(yīng)的FPK方程從而得到關(guān)于幅值的穩(wěn)態(tài)概率密度. 通過(guò)具體實(shí)例,利用Monte Carlo 數(shù)值模擬驗(yàn)證方法的有效性,進(jìn)一步分析了參數(shù)變化對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)響應(yīng)的影響,給出相關(guān)結(jié)論.

    1 二次非對(duì)稱隨機(jī)系統(tǒng)

    其中:αi和Di分別為色噪聲的帶寬和激勵(lì)強(qiáng)度;ω 和τ 分別為頻率和相關(guān)時(shí)間.

    2 基于雅可比橢圓函數(shù)的隨機(jī)平均方法

    忽略阻尼項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng),系統(tǒng)(1)式退化為相應(yīng)的保守系統(tǒng)

    系統(tǒng)的總能量為

    圖1 不同線性剛度系數(shù)下系統(tǒng)的勢(shì)函數(shù),c2=1.0Fig.1 The potential functions of the system under different linear stiffness coefficients,c2=1.0

    將(5)式關(guān)于時(shí)間t 求導(dǎo)并代入(3)式中,有

    合并同類(lèi)項(xiàng),得到

    解上述方程,得到

    比較方程(9)式和(5)式中x?,下列關(guān)系式成立

    其中:B′=?B ?A k′=?k ?A .

    對(duì)(5)式中x?關(guān)于時(shí)間t 求導(dǎo),有

    將(11)式代入(1)式并應(yīng)用(6)式,得到另一個(gè)關(guān)系式

    (10)式和(12)式代入(13)式,結(jié)合(10)式,我們有

    其中

    將(14)式、(17)式代入(16)式,對(duì)時(shí)間進(jìn)行平均,表達(dá)式可轉(zhuǎn)化為周期式,計(jì)算出平均漂移系數(shù)和擴(kuò)散系數(shù),對(duì)應(yīng)于平均伊藤隨機(jī)微分方程(16)式關(guān)于幅值A(chǔ) 的FPK方程為

    式(18)中令?p ?t=0,求解FPK方程,得到幅值的平穩(wěn)概率密度函數(shù)

    其中:C 為歸一化常數(shù). 根據(jù)(4)式可以進(jìn)一步得到關(guān)于速度和位移的聯(lián)合穩(wěn)態(tài)概率密度及各自的邊緣概率密度(da指對(duì)幅值A(chǔ)積分,避免與積分上限A表示重復(fù),用a表示積分變量,重復(fù)并不影響結(jié)果).

    3 數(shù)值結(jié)果及分析

    將變換(5)式代入(20)式中,對(duì)應(yīng)于(15)式得到

    利用(17)式并結(jié)合橢圓函數(shù)的傅里葉展開(kāi)可以得到相應(yīng)的平均漂移系數(shù)和擴(kuò)散系數(shù)

    其中:mi(i=0,…,4)分別為E和K的函數(shù),我們很容易可以得到關(guān)于幅值的穩(wěn)態(tài)概率密度.

    圖2~4給出了幅值的穩(wěn)態(tài)概率密度曲線,據(jù)此來(lái)分析系統(tǒng)參數(shù)和噪聲強(qiáng)度的變化對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)響應(yīng)的影響,其中線條(FS)表示理論結(jié)果,符號(hào)(MC)表示原系統(tǒng)的Monte Carlo數(shù)值模擬結(jié)果. 從圖中可以看出近似解析解與原系統(tǒng)Monte Carlo數(shù)值模擬結(jié)果相吻合,表明基于雅可比橢圓函數(shù)的隨機(jī)平均法可以有效地求解高斯色噪聲激勵(lì)下二次非對(duì)稱隨機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)響應(yīng).

    在實(shí)際中噪聲強(qiáng)度對(duì)系統(tǒng)的影響是不可忽略的. 圖2 給出了不同噪聲強(qiáng)度下幅值的穩(wěn)態(tài)概率密度曲線. 觀察可以看出,當(dāng)增大噪聲強(qiáng)度D 時(shí)幅值A(chǔ) 的穩(wěn)態(tài)概率密度曲線的峰值逐漸減小,并且峰值的位置逐漸右移,說(shuō)明增大噪聲強(qiáng)度能夠增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)響應(yīng).

    圖3給出了噪聲相關(guān)時(shí)間τ對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)行為的影響. 觀察可以看出,增大相關(guān)時(shí)間(即減小噪聲帶寬α)時(shí),幅值A(chǔ) 的峰值逐漸增大,峰值的位置逐漸左移,說(shuō)明增大相關(guān)時(shí)間τ,系統(tǒng)的響應(yīng)逐漸減弱.

    圖2 不同噪聲強(qiáng)度下系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)概率密度,c1=6.0,c2=1.0,τ=1.0,ε=0.01Fig.2 The steady-state probability densities of the system under different noise intensities at c1=6.0,c2=1.0,τ=1.0,ε=0.01

    圖3 不同相關(guān)時(shí)間下系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)概率密度,D=0.2,c1=6.0,c2=1.0,ε=0.01Fig.3 The steady-state probability densities of the system at different correlation times,D=0.2,c1=6.0,c2=1.0,ε=0.01

    最后圖4給出了不同線性剛度下對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)概率密度的影響. 可以看出,在不同線性剛度下系統(tǒng)表現(xiàn)出不同的動(dòng)力學(xué)行為,當(dāng)增大c1時(shí),幅值A(chǔ) 的峰值逐漸增大,峰值的位置逐漸左移,這就表明,線性剛度的增大會(huì)減弱系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)行為.

    圖4 不同線性剛度下系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)概率密度,D=0.2,c2=1.0,τ=1.0,ε=0.01Fig.4 The steady-state probability densities of the system with different linear stiffness,D=0.2,c2=1.0,τ=1.0,ε=0.01

    4 結(jié)論

    本文探討了高斯色噪聲激勵(lì)下二次非對(duì)稱隨機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)響應(yīng). 引入雅可比橢圓函數(shù)變換,應(yīng)用隨機(jī)平均法,得到幅值的伊藤隨機(jī)微分方程,并建立與求解相對(duì)應(yīng)的FPK方程,導(dǎo)出幅值的穩(wěn)態(tài)概率密度的解析解. 通過(guò)一個(gè)典型的例子,將理論結(jié)果和Monte Carlo 數(shù)值模擬結(jié)果比較,驗(yàn)證了解析解的有效性. 結(jié)果表明,不同的噪聲強(qiáng)度、相關(guān)時(shí)間和線性剛度對(duì)系統(tǒng)的隨機(jī)響應(yīng)有一定的影響,具體表現(xiàn)為噪聲強(qiáng)度的增大會(huì)增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)響應(yīng),而相關(guān)時(shí)間和線性剛度的增大則會(huì)減弱系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)行為.

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