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Journal articles on the topic 'Nichtlineare dynamische Systeme'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 7 February 2022

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1

Hansch, Dietmar. "Angst und psychosomatische Erkrankungen: Eskalationsmechanismen und therapeutische Strategien aus der Sicht von Systemtheorie und Verhaltenstherapie." Therapeutische Umschau 76, no. 5 (May 2019): 273–80. http://dx.doi.org/10.1024/0040-5930/a001091.

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Abstract:

Zusammenfassung. Es dürfte kaum eine symptomatische Funktionsstörung oder Erkrankung geben, die beim Menschen nicht von mehr oder weniger starker Angst begleitet wird. Dies kann körperliche Krankheitsprozesse direkt negativ beeinflussen, immer erzeugt bzw. intensiviert es psychisches Leiden, oft verselbständigt es sich zu einer eigenständigen Angsterkrankung. Pathogenetisch spielen nichtlineare Verstärkungen eine zentrale Rolle, wie sie für Komplexe dynamische Systeme typisch sind. Während diese vielfältigen Teufelskreis-Mechanismen für die Eskalation der Symptome verantwortlich sind, bewirken fehlgeleitete Lernprozesse eine Chronifzierung. Es wird ein Integrierendes Modell für diese pathogenetischen Zusammenhänge entwickelt, das zugleich deutlich macht, wie man etablierte verhaltenstherapeutische Methoden zu ihrer Behandlung synergistisch kombinieren kann. Diese verfahrensintegrierende Verhaltenstherapie wird an einem Fallbeispiel exemplifiziert.

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2

Reit, M., J. K. Bremer, W. Mathis, and R. Stoop. "Ansätze zur Ordnungsreduktion von nichtlinearen Oszillatormodellen zur Anwendung im Schaltungsentwurf." Advances in Radio Science 8 (October 1, 2010): 151–60. http://dx.doi.org/10.5194/ars-8-151-2010.

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Abstract:

Abstract. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Konzept zur Ordnungsreduktion von höherdimensionalen nichtlinearen Oszillatormodellen vorgestellt. Hierbei werden zwei wesentliche Ziele verfolgt. Zum einen wird eine höherdimensionale Modellierung der Oszillatorschaltung verwendet. Hierdurch lassen sich die Einflüsse parasitärer Effekte sowie struktureller Erweiterungen auf das dynamische Verhalten des Systems berücksichtigen. Zum anderen wird durch eine anschließende Ordnungsreduktion über die Methode der Zentrumsmannigfaltigkeit eine zweidimensionale Systembeschreibung erzeugt, deren wesentliche Dynamik derjenigen des höherdimensionalen Systems entspricht. Durch diese, in der Ordnung reduzierte, nichtlineare und parameterabhängige Systembeschreibung wird die Anwendbarkeit nichtlinearer Analysemethoden ermöglicht bzw. vereinfacht. Mit der Anwendung der Andronov-Hopf-Bifurkationsanalyse auf das reduzierte System lässt sich eine Stabilitätsuntersuchung durchführen sowie die Amplitude und Frequenz aller Zustandsgrößen approximieren. Das vorgestellte Konzept wird anhand des Beispielsystems eines LC-Tank-VCOs durchgeführt. In this paper, an order reduction technique for higher-dimensional nonlinear oscillator models, based on a center manifold approach, is presented. By modeling the oscillator circuit in the higher-dimensional state space, influences of parasitic elements and of structural extensions of the oscillator architecture on the dynamical system behavior can be examined. Using the proposed order reduction technique, a generalized second order model will be derived, which includes selected design parameters of the higher order model. By using an Andronov-Hopf bifurcation analysis, the reduced system can be studied with respect to stability as well as the amplitude and frequency of the individual state variables. The concept is applied to the design of LC-tank VCOs.

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3

Weber, Harry, and Wolfgang Mathis. "Eine selbstkonsistente Carleman Linearisierung zur Analyse von Oszillatoren." Advances in Radio Science 15 (September 21, 2017): 223–30. http://dx.doi.org/10.5194/ars-15-223-2017.

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Abstract:

Abstract. Die Analyse nichtlinearer dynamischer Schaltungen ist bis heute eine herausfordernde Aufgabe, da nur selten analytische Lösungen angegeben werden können. Daher wurden eine Vielzahl von Methoden entwickelt, um eine qualitative oder quantitative Näherung für die Lösungen der Netzwerkgleichung zu erhalten. Oftmals wird beispielsweise eine Kleinsignalanalyse mit Hilfe einer Taylorreihe in einem Arbeitspunkt durchgeführt, die nach den Gliedern erster Ordnung abgebrochen wird. Allerdings ist diese Linearisierung nur in der Nähe des stabilen Arbeitspunktes für hyperbolische Systeme gültig. Besonders für die Analyse des dynamischen Verhaltens von Oszillatoren treten jedoch nicht-hyperbolische Systeme auf, sodass diese Methode nicht angewendet werden kann Mathis (2000). Carleman hat gezeigt, dass nichtlineare Differentialgleichungen mit polynomiellen Nichtlinearitäten in ein unendliches System von linearen Differentialgleichungen transformiert werden können Carleman (1932). Wird das unendlichdimensionale Gleichungssystem für numerische Zwecke abgebrochen, kann bei Oszillatoren der Übergang in eine stationäre Schwingung (Grenzzyklus) nicht wiedergegeben werden. In diesem Beitrag wird eine selbstkonsistente Carleman Linearisierung zur Untersuchung von Oszillatoren vorgestellt, die auch dann anwendbar ist, wenn die Nichtlinearitäten keinen Polynomen entsprechen. Anstelle einer linearen Näherung um einen Arbeitspunkt, erfolgt mit Hilfe der Carleman Linearisierung eine Approximation auf einem vorgegebenen Gebiet. Da es jedoch mit der selbstkonsistenten Technik nicht möglich ist, das stationäre Verhalten von Oszillatoren zu beschreiben, wird die Berechnung einer Poincaré-Abbildung durchgeführt. Mit dieser ist eine anschließende Analyse des Oszillators möglich.

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4

Gollas, F., and R. Tetzlaff. "Identifikationsverfahren zur Analyse von EEG-Signalen bei Epilepsie mit Reaktions-Diffusions Netzwerken." Advances in Radio Science 5 (June 13, 2007): 253–58. http://dx.doi.org/10.5194/ars-5-253-2007.

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Abstract:

Abstract. Partielle Differentialgleichungen des Reaktions-Diffusions-Typs beschreiben Phänomene wie Musterbildung, nichtlineare Wellenausbreitung und deterministisches Chaos und werden oft zur Untersuchung komplexer Vorgänge auf den Gebieten der Biologie, Chemie und Physik herangezogen. Zellulare Nichtlineare Netzwerke (CNN) sind eine räumliche Anordnung vergleichsweise einfacher dynamischer Systeme, die eine lokale Kopplung untereinander aufweisen. Durch eine Diskretisierung der Ortsvariablen können Reaktions-Diffusions-Gleichungen häufig auf CNN mit nichtlinearen Gewichtsfunktionen abgebildet werden. Die resultierenden Reaktions-Diffusions-CNN (RD-CNN) weisen dann in ihrer Dynamik näherungsweise gleiches Verhalten wie die zugrunde gelegten Reaktions-Diffusions-Systeme auf. Werden RD-CNN zur Identifikation neuronaler Strukturen anhand von EEG-Signalen herangezogen, so besteht die Möglichkeit festzustellen, ob das gefundene Netzwerk lokale Aktivität aufweist. Die von Chua eingeführte Theorie der lokalen Aktivität Chua (1998); Dogaru und Chua (1998) liefert eine notwendige Bedingung für das Auftreten von emergentem Verhalten in zellularen Netzwerken. Änderungen in den Parametern bestimmter RD-CNN könnten auf bevorstehende epileptische Anfälle hinweisen. In diesem Beitrag steht die Identifikation neuronaler Strukturen anhand von EEG-Signalen durch Reaktions-Diffusions-Netzwerke im Vordergrund der dargestellten Untersuchungen. In der Ergebnisdiskussion wird insbesondere auch die Frage nach einer geeigneten Netzwerkstruktur mit minimaler Komplexität behandelt.

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5

Gringard, Matthias, and Andreas Kroll. "Zur Homogenisierung von Testsignalen für die nichtlineare Systemidentifikation." at - Automatisierungstechnik 67, no. 10 (October 25, 2019): 820–32. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2019-0041.

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Abstract:

Zusammenfassung In diesem Beitrag werden Methoden zum Entwurf von Multisinus- und Multistufensignalen zur Identifikation nichtlinearer dynamischer Takagi-Sugeno-Fuzzy-Modelle vorgestellt. Diese Entwurfsmethoden arbeiten prozessmodellfrei. Sie werden am Beispiel der Modellierung eines elektromechanischen Stellglieds eines Verbrennungsmotors demonstriert.

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6

Hortel, M., and A. Škuderová. "Zur Analyse dynamischer Mehrdeutigkeitslösungen von nichtlinearen parametererregten Systemen." ZAMM - Journal of Applied Mathematics and Mechanics / Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik 80, S2 (2000): 285–86. http://dx.doi.org/10.1002/zamm.20000801414.

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7

Back, Michael, and Stephan Terwen. "Prädiktive Regelung mit Dynamischer Programmierung für nichtlineare Systeme erster Ordnung (Predictive Control with Dynamic Programming for First Order Nonlinear Systems)." at - Automatisierungstechnik 51, no. 12-2003 (December 2003): 547–54. http://dx.doi.org/10.1524/auto.51.12.547.22700.

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8

Gausch, Felix, and Pia Müller. "Statische und dynamische Rückführung in nichtlinearen Deskriptorsystemen (Static and Dynamik Feedback in Nonlinear Descriptor Systems)." at - Automatisierungstechnik 52, no. 12-2004 (December 2004): 569–76. http://dx.doi.org/10.1524/auto.52.12.569.53454.

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9

Schmidt, G. "Kreuzer, E., Numerische Untersuchung nichtlinearer dynamischer Systeme. Berlin etc., Springer-Verlag 1987. XVIII, 194 S., DM 54,—. ISBN 3-540-17317-X." ZAMM - Journal of Applied Mathematics and Mechanics / Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik 68, no. 2 (1988): 78. http://dx.doi.org/10.1002/zamm.19880680204.

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10

Bley, Th. "Mathematik der Selbstorganisation. Qualitative Theorie nichtlinearer dynamischer Systeme und gleichgewichtsferner Strukturen in Physik, Chemie und Biologie, Berlin: Deutscher Verlag der Wissenschaften, 1989., 336 S., 149 Abb., DM 49, -, ISBN 3-326-00384-6." Acta Biotechnologica 11, no. 2 (1991): 158. http://dx.doi.org/10.1002/abio.370110216.

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11

Meltzer, G. "Isermann, R., Identifikation dynamischer Systeme. Bd. 1: Frequenzgangmessung, Fourieranalyse, Korrelationsanalyse, Einführung in die Parameterschätzung. Berlin etc., Springer-Verlag 1988. XVIII, 344 S., 85 Abb., DM 84,--. ISBN 3-540-12635-X. Isermann, R., Identifikation dynamischer Systeme. Bd. 2: Parameterschätzmethoden, Kennwertermittlung und Modellabgleich, Zeitvariante, nichtlineare und Mehrgrößen-Systeme, Anwendungen. Berlin etc., Springer-Verlag 1988. XIX, 302 S., 82 Abb., DM 98,--. ISBN 3-540-18694-8." ZAMM - Journal of Applied Mathematics and Mechanics / Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik 70, no. 8 (1990): 308. http://dx.doi.org/10.1002/zamm.19900700803.

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12

Girlich, H. J. "G. Jetschke. Mathematik der Selbstorganisation. Qualitative Theorie nichtlinearer dynamischer Systeme und gleichgewichtsferner Strukturen in Physik, Chemie und Biologie. Friedr. Vieweg & Sohn, Braunschweig — Wiesbaden 1989, 336 Seiten, gebunden, Preis: DM 48, —, ISBN 3-528-06346-7." Crystal Research and Technology 25, no. 7 (July 1990): 826. http://dx.doi.org/10.1002/crat.2170250716.

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13

Schwarz, H. "Zur Nichtlinearen Approximation nichtlinearer dynamischer Systeme." at - Automatisierungstechnik 37, no. 1-12 (January 1989). http://dx.doi.org/10.1524/auto.1989.37.112.211.

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Schwarz, H. "Zur Nichtlinearen Approximation nichtlinearer dynamischer Systeme." at - Automatisierungstechnik 37, no. 1-12 (January 1989). http://dx.doi.org/10.1524/auto.1989.37.112.264.

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15

Listmann, Kim D., Jürgen Adamy, and Craig A. Woolsey. "Backstepping zur Synchronisierung nichtlinearer dynamischer Systeme." at - Automatisierungstechnik 58, no. 8 (January 2010). http://dx.doi.org/10.1524/auto.2010.0862.

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Saxinger, Martin, Andreas Steinboeck, Lukas Marko, Michael Baumgart, and Andreas Kugi. "Nichtlineares Bewegungsmodell für ein Stahlband in einer Oberflächenbeschichtungsanlage." at - Automatisierungstechnik 65, no. 8 (January 1, 2017). http://dx.doi.org/10.1515/auto-2017-0024.

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Abstract:

ZusammenfassungIn diesem Beitrag wird ein nichtlineares mechanisches Modell für axial bewegte Stahlbänder in einer Oberflächenbeschichtungsanlage entwickelt. Die zugrundeliegende Differentialgleichung folgt aus dem Hamiltonschen Prinzip für offene Systeme mit veränderlicher Masse. Zur örtlichen Diskretisierung der partiellen Differentialgleichung kommt die Galerkin-Methode der gewichteten Residuen zum Einsatz, wobei die Bandfläche mithilfe von lokalen Ansatzfunktionen in finite Elemente diskretisiert wird. Transiente Simulationen werden mit einem speziellen Zeitintegrationsverfahren für strukturmechanische Systeme durchgeführt. Die dynamische Simulation der Bandbewegung in einer mit einer elektromagnetischen Bandstabilisierung ausgestatteten Feuerverzinkungsanlage zeigt abschließend eine der vielen Anwendungsmöglichkeiten des Modells.

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Deflorian, Michael, and Florian Klöpper. "Schnelles Training neuronaler Netze zur Identifikation nichtlinearer dynamischer Systeme." at - Automatisierungstechnik 59, no. 2 (January 2011). http://dx.doi.org/10.1524/auto.2011.0898.

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Nelles, Oliver. "LOLIMOT - Lokale, lineare Modelle zur Identifikation nichtlinearer, dynamischer Systeme." at - Automatisierungstechnik 45, no. 4 (January 1997). http://dx.doi.org/10.1524/auto.1997.45.4.163.

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Nelles, Oliver, Susanne Ernst, and Rolf Isermann. "Neuronale Netze zur Identifikation nichtlinearer, dynamischer Systeme: Ein Überblick." at - Automatisierungstechnik 45, no. 6 (January 1997). http://dx.doi.org/10.1524/auto.1997.45.6.251.

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Sitompul, Erwin. "Identifikation nichtlinearer dynamischer Systeme mittels neuronaler Netze mit Online-Parameter-Anpassung." at - Automatisierungstechnik 53, no. 10/2005 (January 1, 2005). http://dx.doi.org/10.1524/auto.2005.53.10_2005.522.

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Voigtländer, K. "Ein Beitrag zur Modellierung und Regelung nichtlinearer dynamischer Systeme mittels neuronaler Strukturen." at - Automatisierungstechnik 49, no. 5/2001 (January 2001). http://dx.doi.org/10.1524/auto.2001.49.5.244_2.

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Blödow, Friedrich. "Digitale Echtzeitsimulation nichtlinearer dynamischer Systeme im Zustandsraum / Digital real-time simulation of nonlinear dynamic systems in the state space." at - Automatisierungstechnik 38, no. 1-12 (January 1990). http://dx.doi.org/10.1524/auto.1990.38.112.405.

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Frelek, B. "Über die quadratische Näherung zur Beschreibung nichtlinearer dynamischer Systeme / On the quadratic approximation of nonlinear dynamic processes." at - Automatisierungstechnik 33, no. 1-12 (January 1985). http://dx.doi.org/10.1524/auto.1985.33.112.184.

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Zimmerschied, Ralf. "Identifikation nichtlinearer Prozesse mit dynamischen lokalaffinen Modellen - Maßnahmen zur Reduktion von Bias und Varianz." at - Automatisierungstechnik 57, no. 4 (January 2009). http://dx.doi.org/10.1524/auto.2009.9067.

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Henning, K., and Β. Schürmann. "Zur Bestimmung von Totzeiten dynamischer nichtlinearer Übertragungssysteme mittels Entropiefunktionen / On the identification of deadtimes in dynamic nonlinear transmission systems with entropy functions." at - Automatisierungstechnik 34, no. 1-12 (January 1986). http://dx.doi.org/10.1524/auto.1986.34.112.115.

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