非线性分析期末大作业(硕士博士非线性分析)

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非线性分析

非线性分析

非线性分析非线性分析是一种数学方法,用于研究非线性系统和非线性现象,它在物理、化学、生物学、工程学等领域中具有重要的应用价值。

非线性系统是指系统的输出与输入之间存在非线性关系的系统,与线性系统不同,非线性系统具有更加复杂的行为和性质。

非线性现象是指系统在一定条件下呈现出的非线性特征,例如混沌现象、自激振荡等。

非线性分析的目的是揭示和理解非线性系统和非线性现象的运动规律和性质,以及探索其产生的机理。

非线性分析的基本方法包括:稳定性分析、周期解和庞加莱映射、分岔理论、混沌分析等。

其中,稳定性分析是研究非线性系统的重要方法之一,它用于判断非线性系统在特定条件下的稳定性和不稳定性。

周期解和庞加莱映射是研究非线性系统周期运动的方法,通过庞加莱映射可以描述系统从一个周期解转移到另一个周期解的运动轨迹。

分岔理论是研究非线性系统的分岔现象和相变行为的方法,它描述了系统参数变化时,系统状态从一个平衡态转移到另一个平衡态的过程。

混沌分析是研究非线性系统的混沌现象和运动的方法,混沌现象是指系统的运动表现出无序、不可预测的特征。

非线性分析的应用广泛,例如在物理学中,非线性分析可以用于研究天体运动、气候系统、相变行为等;在化学领域,非线性分析可以用于探索反应动力学、化学平衡等问题;在生物学中,非线性分析可以用于研究生物进化、神经网络等;在工程学中,非线性分析可以应用于控制系统、信号处理等方面。

非线性分析提供了一种新的视角和方法,帮助人们深入理解和探索复杂系统和现象的本质。

总之,非线性分析是一种重要的数学方法,用于研究非线性系统和非线性现象,它在各个领域中具有广泛应用。

随着科学技术的不断发展,非线性分析将为我们揭示更多复杂系统和现象的奥秘,为人类的进步和发展做出更大的贡献。

非线性分析

非线性分析

当F?Ku时的结构分析(非线性分析简介)1、引言1.1结构分析起源1.2有限元分析历史2、非线性的特征2.1材料非线性2.2几何非线性2.3边界条件非线性3、非线性有限元分析的概念3.1小应变3.2非线性应变-变形关系(几何方程)3.3非线性应力-应变关系(本构方程)3.4更新平衡方程3.5增量迭代求解方法4、大变形:更多关于几何非线性4.1总体拉格朗日方法4.2更新的拉格朗日方法4.3欧拉方法5、塑性:更多关于材料非线性5.1时间非相关行为5.2时间相关行为5.3屈服准则5.4硬化5.5蠕变(或称徐变)5.6粘弹性和粘塑性5.7橡胶和弹性体6、更多关于边界条件非线性6.1接触和摩擦7、非线性动力分析7.1动力问题求解方法7.2隐式解法7.3显式解法7.4两种方法的对比8、虚拟制造9、一些实用信息9.1非线性分析过程9.2网格细分和重划分10、应用实例10.1汽车业:汽车玻璃的非线性仿真辅助分析10.2航空业:Sikorsky Aircraft应用非线性求解方案解决设计瓶颈10.3土木工程:充气坝的非线性仿真分析,协助其运行一次成功10.4医疗器械:非线性有限元分析用于心血管器械的设计和安置1、引言结构和机械工程中的分析意味着基于工程原则的合适分析程序的应用,目的在于确定设计中结构的、热学的以及多种物理场的完整性。

对于简单结构,这些分析可以通过使用解析公式或其它方法解决。

更多时候,涉及到复杂部件或结构组装的分析就需要用到计算机仿真技术,这是虚拟产品开发(VPD)的一个组成部分。

用于此类分析的主要工程软件基于有限元方法,在过去50年里,有限元分析成功应用于航空、汽车、能源、制造、化工、电子、医学等所有主要工业领域。

事实上,有限元方法是现代计算机设计工程的主要突破之一。

1.1结构分析起源结构力学的起源可以追溯到伊萨克·牛顿和罗伯特·虎克等早期科学家。

对于一个刚度为K(单位N/m)的简易弹簧,自由端受力F(单位N)的作用,虎克得到了力荷载与引起的位移u之间简单的线性关系:f=Ku,此即虎克定律。

研究生非线性作业分解

研究生非线性作业分解

结构非线性有限元分析姓名:学号:专业:任课教师:1、求下图所示单元的刚度矩阵,设μ0=。

解:⑴求[]Ba y y m j i =-=b ,0=-=j m i x xc ,0b =-=i m j y y ,a x x c m i j =-=a y y j i m -=-=b ,a x xc i j m -=-=,三角形面积22a =∆从而[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---------=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡∆=110101010110000001100000021a b c b c c b c b c c b b B m mjm j m j ii i ji ⑵求[]D当μ0=时,平面应力问题与平面变形问题的[]D 相等,得[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=5.000010001E D ⑶求[]S[][][]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----==5.05.001010105.05.00000001a E B D S ⑷求[]eK[][][]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=∆=5.05.005.05.001010000100011101010101001000012 Et t S B K Te =⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------------5.15.015.05.005.05.105.05.011010005.05.005.05.005.05.005.05.000100012Et2、设有均质、等厚的三角形单元ijm ,受到沿y 方向的重力载荷y q 的作用。

求均布体力移置到各结点的载荷。

解:设此三角形单元ijm 的厚度为t ,三角形ijm 的面积为A ,重度为γ,则At q y =γ {}⎭⎬⎫⎩⎨⎧-=γρ0V 单元的节点为:{}⎭⎬⎫⎩⎨⎧-⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎰⎰γ0d d N 00N N 00N N 00N t F y x m jm ji iA ev 根据形函数的性质有:3A d d N y x Ai =⎰⎰ 得:{}[][][]T y T y T TeV 101010q 31101010tA At q 31101010tA 3103A 003A 3A 003A 3A 003A t F -=-=-=⎭⎬⎫⎩⎨⎧-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=γγ上式表明,受自重荷载情形的等效节点力为单元重量的31。

非线性分析2篇

非线性分析2篇

非线性分析2篇非线性分析是指当系统或过程中存在非线性关系时,需要使用非线性数学方法进行分析和研究的一种分析方法。

这种分析方法广泛应用于生物学、物理学、力学、化学、经济学等领域。

在本文中,将分别从时空混沌和复杂系统两个方面,介绍非线性分析的相关概念、方法和应用。

时空混沌在物理学和数学中,时空混沌是指非线性系统中随时间和空间的演化而产生的不规则、随机的状态。

这种情况通常发生在相互作用强烈、复杂多样的系统中。

时空混沌产生的原因在于,非线性系统中微小的初始扰动会随着时间和空间的演化而放大,导致系统行为的不可预测和混沌性。

时空混沌的研究早在20世纪60年代就已经开始,并且已经取得了一定的成果。

时空混沌的研究方法主要有两种:一种是基于分岔理论的、从理论上研究混沌状态的性质和演化规律;另一种是基于数据分析的、从实验数据中探索混沌现象的规律。

在分岔理论中,分岔图是一种重要的工具,它可以用来表示系统在参数变化时的稳定性和演化路径。

而在数据分析中,混沌分析的方法主要包括自相关函数、互相关函数、分形维数等。

在应用方面,时空混沌的研究广泛应用于流体力学、天体物理学、生物学等领域。

例如,研究流体力学中的混沌现象可以为油田勘探、气象预测、海洋研究等提供基础理论支持;而研究生物学中的混沌现象则有助于解析生物体内复杂的生物反应系统,为疾病诊断和治疗提供基础理论和方法。

复杂系统复杂系统是一类由许多相互作用的单元组成的大系统,这些单元对初级规则的局部响应、对全局环境的适应以及演化过程中的自适应调整是复杂系统出现复杂现象的重要原因。

复杂系统的研究涉及物理学、数学、生物学等多个领域,因此需要多学科、跨领域的研究方法和思维方式。

复杂系统的研究方法主要有两种:一种是基于网络理论的、研究单元之间连接结构、网络拓扑结构和演化规律;另一种是基于模型构建的、从微观单元入手分析全局性质和相互作用规律等。

在网络理论方面,研究的工具主要包括度分布、聚类系数、小世界网络等;而在模型构建方面,主要应用的方法包括分形模型、神经网络模型和随机矩阵模型等。

大连理工大学非线性分析作业

大连理工大学非线性分析作业

非线性分析作业3(Homework 3) 1.Given the ODE23 2cos(0.2)d x dxx x F tdt dt+-+=(1) 1) Plot the bifurcation diagram and phase diagrams as F varies, and investigate the routes to chaos.2) Compute the Lyapunov exponents, and plot the value as a function of F.解:当ω=0.2时,外界激励F变化下的分岔图和Lyapunov指数,如下所示。

当ω=0.2,F=1.2时,杜芬方程(1)的相图为:当ω=0.2,F=50时,杜芬方程(1)的相图为:当ω=0.2,F=150时,杜芬方程(1)的相图为:当ω=0.2,F=500时,杜芬方程(1)的相图为:当ω=0.2,F=800时,杜芬方程(1)的相图为:2.For Hénon map2111n n nn nx x y y x αβ++=-+= (2)1) Investigate the bifurcation diagram for the Hénon mapby plotting the _x n as a function of αas 0.5β=give the analysis of the routes to chaos.2) Compute the Lyapunov exponent spectrum of the Hénon map when 1.15α=and0.5β=.3) Use the OGY algorithm to stabilize the point of period one in the Hénon map when 1.15α=and 0.5β=.解:1)当1000n =,0.5β=时,横坐标为α,纵坐标_x n 的分岔图如下:由该分岔图可知,系统由单周期运动分岔进入两倍周期运动,再分岔进入四周期运动,由四周期运动进入混沌状态,首次进入混沌状态后可再次进入周期运动,最后又由周期运动进入混沌状态。

非线性分析

非线性分析

非线性分析非线性分析是数学中重要的一个领域,它研究的是非线性方程和不等式的性质及其解的行为。

在非线性分析中,我们关注的是线性方程无法描述的复杂的现象和问题,这些问题可能涉及到多个变量之间的相互作用和非线性变化的规律。

非线性分析的研究对象包括:非线性微分方程、非线性泛函分析、非线性变分理论、复杂动力系统、最优控制等。

非线性分析的起源可以追溯到19世纪末和20世纪初,当时的数学家们开始意识到线性模型无法完全描述现实世界的复杂性。

通过对非线性方程进行研究,数学家们逐渐发现了许多重要的非线性效应,如混沌现象、孤立子等。

这些发现不仅深刻地改变了数学的发展,也对物理学、工程学等其他学科产生了重大影响。

在非线性分析中,一个关键的概念是非线性映射。

简单来说,一个映射是指将一个集合的每个元素映射到另一个集合的规则。

而非线性映射则是指不满足线性性质的映射。

非线性映射的特点是它们的输出与输入之间的关系不是简单的比例关系。

相反,它们可能显示出强烈的非线性行为,如周期性、奇点、分叉等。

非线性分析的一个重要问题是研究非线性方程的解的存在性和唯一性。

对于一般的非线性方程,很难直接找到解析解,因此数学家们开发了各种方法来求解这些方程。

其中最著名的方法之一是古典非线性分析中的不动点定理和奇点理论。

这些理论提供了一种从不动点(或奇点)出发逐步逼近解的方法,通过迭代和逼近的方式来求解非线性方程。

除了解的存在性和唯一性,非线性分析还研究了解的稳定性和性质。

对于非线性方程的解来说,存在许多不同的稳定性概念,如局部稳定、全局稳定和渐近稳定。

这些概念用于描述解在微小扰动下的行为以及长时间演化的趋势。

稳定性理论对于理解和预测自然界中的复杂现象具有重要意义。

非线性分析的研究方法不仅限于数学理论,还涉及到了计算机模拟和实验观测。

计算机模拟通过数值方法来求解非线性方程,并研究其解的行为和性质。

实验观测则通过实验手段来验证非线性方程的解是否与真实情况相符。

(完整word版)非线性控制系统分析习题与解答

(完整word版)非线性控制系统分析习题与解答

第八章 非线性控制系统分析习题与解答7-1 三个非线性系统的非线性环节一样,线性部分分别为(1) G s s s ()(.)=+1011 (2) G s s s ()()=+21(3) G s s s s s ()(.)()(.)=+++21511011试问用描述函数法分析时,哪个系统分析的准确度高?解 线性部分低通滤波特性越好,描述函数法分析结果的准确程度越高。

分别作出三个系统线性部分的对数幅频特性曲线如图所示。

由对数幅频特性曲线可见,L 2的高频段衰减较快,低通滤波特性较好,所以系统(2)的描述函数法分析结果的准确程度较高。

7-2 将图示非线性系统简化成环节串联的典型结构图形式,并写出线性部分的传递函数。

解 (a) 将系统结构图等效变换为图(a)的形式。

G s G s H s ()()[()]=+111 (b) 将系统结构图等效变换为图(b)的形式。

G s H s G s G s ()()()()=+11117-3 判断题7-41图中各系统是否稳定;)(1A N -与)(ωj G 两曲线交点是否为自振点。

解 (a ) 不是 (b) 是 (c) 是 (d) c a 、点是,b 点不是 (e) 是(f) a 点不是,b 点是 (g) a 点不是,b 点是 (h) 系统不稳定 (i) 系统不稳定 (j) 系统稳定7-4 已知非线性系统的结构如图所示图中非线性环节的描述函数为N A A A A ()()=++>62试用描述函数法确定:(1)使该非线性系统稳定、不稳定以及产生周期运动时,线性部分的K值范围; (2)判断周期运动的稳定性,并计算稳定周期运动的振幅和频率。

解 (1)-=-++126N A A A ()(), -=--∞=-101311N N (),()dN A dA A ()()=-+<4202N(A)单调降,)(1A N -也为单调降函数。

画出负倒描述函数曲线)(1A N -和G j ()ω曲线如图所示,可看出,当K 从小到大变化时,系统会由稳定变为自振,最终不稳定。

非线性大作业

非线性大作业

非线性大作业1.作业描述如图1所示浅拱形梁,拱形梁两端改为“铰支”,在梁的中间受垂直向下的外力F=750N,分别采用“实体(solid)单元concret 65”;“shell单元”;“梁单元”模拟拱形梁。

作业具体参数:θ=,拱半径R=12.7m,横截面为矩形B=25mm,H=12.5mm;其中拱角10λ=,如图1弹性模量E=210GPa,泊松比:0.3图 1 作业描述2.利用实体单元concret65 进行有限元分析2.1 有限元模型1)选择实体单元concret 65 (3-D Reinforced Concrete Solid)图 2 solid 65GUI:Preprocessor →Element Type →Add/Edit/Delete →Add →solid →concret 652)定义材料根据题目要求,弹性模量E=210GPa ,泊松比:0.3λ=。

GUI : Preprocessor → Material Props → Material Models →Structure → Linear → Elastic → Isotropic →EX=2.1E11, PRXY=0.3 3)建立几何模型GUI : Preprocessor → Modeling → Create → V olumes → Cylinder → Partial Cylinder → 112.712.53/2Rad e -=--, 185Theta -=,212.712.53/2Rad e -=+-, 295Theta -= → OK 4)划分网格,生成有限元模型定义横梁在圆周较长线划分为20段,其他两个长度较短方向线划分为4段。

GUI : Preprocessor → Meshing → Mesh Tool → Lines Set → pick L2 → OK → NDIV=20 → Apply → pick L8,L10 → OK → NDIV=4 → OK → Shape(Hex),Mapped → Mesh →pick the volume 1 → OK 2.2 定义约束及载荷1)将拱梁两端端面中点处的节点约束UX,UY ,UZ ;2)在梁的上面中心点处施加垂直向下的外力Fy= -750N ;(a ) 几何模型 (b )有限元模型图 3 拱形梁模型2.3 求解问题1)求解时,首先进行线性求解,即不打开大变形,然后打开大变形,并设置载荷步为10 所得结果如图所示 2.4结果分析图 4 solid 线性求解UY 图 5 solid 非线性求解UY通过图4、图5 可以看出两种方法虽然差距较大,但是均可以看出拱形梁变形区域主要集中于拱形梁受力点,及中间位置周围(图周蓝色区域)。

6.非线性分析

6.非线性分析

7.非线性分析7-1 7.1. 非线性的概念7-27-3什么是“非线性”行为?•如果载荷引起刚度的显著改变, 此结构就是非线性的。

刚度改变的典型原因是:−应变超过了弹性极限(塑性)−大挠度, 如在载荷作用下的钓鱼杆(大变形)−两个物体间的接触(接触)非线性的概念7-4•17世纪, 罗伯特•虎克发现力(F) 和位移(u) 之间存在一个简单的线性关系, 称为虎克定律:F = Ku常数K 为结构的刚度。

•线性结构服从此线性关系。

普通的例子是一个单弹簧:•线性结构非常适合基于线性矩阵代数的有限元分析。

非线性的概念KFuKFu7-5•然而, 相当多的结构在力和位移之间没有线性关系•因为此类结构的F-u 图不是直线, 这样的结构称为非线性。

−刚度不再是一个常数K ,它成为施加载荷的函数K T (切线刚度)。

•普通的例子是韧性金属的拉伸试验:FuK T非线性的概念7-6非线性的概念•非线性行为由很多原因引起, 可以归为以下三个主要方面:−材料非线性−几何非线性−状态变化非线性铝挤压状态(接触/ 不接触)几何(大应变)材料(塑性变形)7-7非线性的概念•材料非线性(塑性、超弹性、蠕变等)−非线性应力应变关系是非线性结构行为的常见原因。

钢橡胶应变应力应变应力•塑性是最常见的材料非线性7-8•塑性是金属材料的典型行为。

•塑性是一种在施加载荷的作用下, 材料发生永久变形(不可逆的塑性应变发展)材料行为. •屈服点以下的应力-应变曲线部分称为弹性区, 屈服点以上的部分称为塑性区. •塑性变形不可恢复。

塑性εσ屈服点弹性塑性7-9应变强化•屈服后的行为可以为理想塑性或应变强化行为. −应变强化是一种材料响应, 当超过初始屈服点以后, 随着应变的增大, 屈服应力增大.理想塑性应变强化εσσyεyεσyεyσ单轴应力-应变曲线塑性7-10塑性•两个基本概念:−屈服准则。

−强化准则。

7-11塑性屈服准则•对于单向拉伸试件, 通过比较轴向应力与材料屈服应力可以确定是否屈服。

非线性分析

非线性分析

非线性分析非线性分析是一种重要的数学方法,用于研究非线性系统的行为和性质。

它可以应用于各个领域,如物理学、化学、生物学和工程学等,以帮助我们理解和解释实际问题的动态。

本文将介绍非线性分析的基本概念、方法和应用,并探讨其在科学研究和实际应用中的重要性。

首先,让我们了解一下什么是非线性系统。

在物理学中,线性系统的行为可以用线性方程和线性代数的方法进行描述和分析。

而非线性系统的行为则无法简单地通过线性方法理解和解释。

非线性系统的行为具有复杂性和多样性,可能出现混沌、周期性运动以及其它非线性特征。

非线性分析的核心概念是映射和轨道。

映射描述了系统在不同时刻的状态之间的转换关系,而轨道则描述了系统在时间上的变化。

通过对映射和轨道进行分析,我们可以揭示系统的动力学行为和特征。

非线性分析有许多重要的方法和工具,其中一种基本方法是相空间重构。

相空间重构可以将非线性系统的时间序列数据转换为相空间中的轨道,并通过轨道分析方法来了解系统的动态性质。

相空间重构的关键是确定延迟时间和嵌入维度,这决定了轨道在相空间中的分布和形状。

另一个重要的非线性分析方法是Lyapunov指数。

Lyapunov指数可以用来衡量系统的稳定性和混沌性。

正的Lyapunov指数表明系统是不稳定的,而负的Lyapunov指数表明系统是稳定的。

当Lyapunov指数为零时,系统可能存在周期性运动。

在实际应用中,非线性分析具有广泛的应用价值。

例如,在天气预测中,非线性分析方法可以帮助我们理解和预测大气系统的复杂动态。

在生物学中,非线性分析方法可以用来研究生物体的生长过程和种群演化。

在工程学中,非线性分析方法可以用来优化系统的控制和设计。

总之,非线性分析是一种重要的数学方法,用于研究非线性系统的行为和性质。

它通过映射和轨道的分析揭示了系统的动力学行为和特征。

非线性分析具有许多重要的方法和工具,如相空间重构和Lyapunov指数。

在科学研究和实际应用中,非线性分析具有广泛的应用价值,可以帮助我们理解和解释复杂的现象和问题。

非线性分析(6月2日)

非线性分析(6月2日)

ANSYS非线性分析6月2日⏹1 非线性分析简介⏹2 非线性材料模型的定义⏹3 非线性求解过程基本参数的设定⏹4 SOLID65单元模拟混凝土注意事项要求掌握:(1)材料非线性分析过程(2) 时程后处理常用命令结构非线性概述什么是结构非线性在日常生活中,经常会遇到结构非线性。

例如,你在一个木架上放置重物,随着时间的推移木架将越来越下垂。

如果将上述例子的载荷变形曲线画出来,将发现它显示了非线性结构的基本特征—结构刚度改变。

引起结构非线性的原因很多,它可以被分成三种主要类型:状态改变、几何非线性、材料非线性。

1状态变化(包括接触)⏹许多普通结构表现出一种与状态相关的非线性行为。

例如,一根只能拉伸的电缆可能是松的,也可能是绷紧的;冻土可能是冻结的,也可能是融化的。

这些系统的刚度由于系统状态的改变而变化。

状态改变也许和载荷直接有关(如在电缆情况中),也可能由某种外部原因引起(如在冻土中的温度条件)。

⏹接触是一种很普遍的状态非线性问题,比如汽车橡胶轮胎与地面的接触,销钉与连接件的接触状况等。

2几何非线性⏹如果结构经受大变形,它几何形状的变化可能会引起结构的非线性响应。

几何非线性的特点是大位移、大转动。

特例:屈曲分析。

⏹一个例子是图1所示的钓鱼杆。

随着垂向载荷的增加,杆不断弯曲以致于力臂明显地减少,导致杆端显示出在较高载荷下不断增长的刚性。

图1 钓鱼杆示范几何非线性3材料非线性⏹由于材料本身非线性的应力─应变关系引起结构非线性行为是工程中的常见现象。

⏹除了材料固有非线性的应力─应变关系之外,加载过程的不同,所处环境的变化等外部因素均可能会导致材料应力─应变关系的非线性。

混凝土的典型的应力~应变曲线εσ0钢筋的弹塑性模型常见的材料非线性本构模型ANSYS程序提供了多种塑性材料选项,在此主要介绍四种典型的材料选项。

模型曲线形式适用情况定义所要输入数据点经典双线性随动强化BKIN 双线性初始为各向同性小应变问题(大多数金属)屈服应力,切向斜率双线性等向强化BISO 双线性初始为各向同性大应变问题屈服应力,切向斜率多线性随动强化MKIN 多线性双线性不足表示的小应变问题最多5个应变应力点多线性等向强化MISO 多线性双线性不足表示的大应变问题最多100个应变应力点ANSYS中多线性随动强化模型(MISO)合理的选取参数后可以比较接近混凝土模型ANSYS中双线性等向强化模型(BKIN)合理的选取参数后可以比较接近钢筋模型非线性材料模型的定义非线性材料模型的定义定义弹塑性材料属性的GUI命令操作执行Main Menu>Preprocessor>Material Models弹出材料模型定义对话框Define Material Model Behavior,先定义线弹性材料属性如下图:线性、弹性、各向同性弹性模量、泊松比定义弹塑性材料属性的GUI 命令操作(续1)然后按下图方式定义弹塑性材料属性:选取非线性(Nonlinear )材料模型,非弹性(Inelastic ),应变率无关(Rate Independent )材料中运动强化弹塑性材料(Kinematic Hardening Plasticity ),应力-应变关系取双线性模型。

非线性分析作业第2次(硕士博士非线性分析)

非线性分析作业第2次(硕士博士非线性分析)

1. For the following dynamical systems 1)''30xx x ++=2)''2(1),(1)3xx x xy y y y xy =--=--a) Find all fixed points and classify them. b) Sketch the phase space portrait. Solution for 1):''30xx x ++=Set 121,y x y y '==. Then, the equation becomes to , 123211y y y y y '=⎧⎨'=--⎩ Set vector variable z, we can write()z f z =, where 12y z y ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦213211()y y f z f y y y ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦There is only fixed point 00z ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦The Jacobian matrix 2101310Df y ⎡⎤=⎢⎥--⎣⎦Jacobian matrix for linearized system at the fixed point,()0110Df y ⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦Eigenvalues for this system are 12i λ=±, so they have zero real part and the method of linearization cannot decide about the stability.Solution for 2):''2(1),(1)3xx x xy y y y xy =--=--Jacobian matrix :243123x y x A yy x ---⎡⎤=⎢⎥---⎣⎦ Jacobian matrix for linearized system at the fixed point 00⎡⎤⎢⎥⎣⎦is2001⎡⎤⎢⎥⎣⎦Eigenvalues for this system are 122,1λ=, repellingnode,which is unstable.2. Given the system'''30x x x x +++=Show that the equilibrium (0,0) is globally asymptoticallystable. Solution :Set 121,y x y y '==. Then, the equation becomes to , 1232211y y y y y y '=⎧⎨'=---⎩ Set vector variable z, we can write()z f z =, where 12y z y ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦2132211()y y f z f y y y y ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦ There is only fixed point 00z ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦The Jacobian matrix 2101311Df y ⎡⎤=⎢⎥---⎣⎦Jacobian matrix for linearized system at the fixed point,()0111Df y ⎡⎤=⎢⎥--⎣⎦Eigenvalues for this system are 120.50.866i λ=-±, so they have negative real parts. Thus, it is stable.3. For a real number c, define the one-parameter family()()(23),a f x x a x a x c =--++ for what values of c is there abifurcation in this family? Describe thebifurcations and list the bifurcation points (a,x), and Sketch the bifurcation diagram. Solution:Suppose 0a =. Set ()212f x x =,()2f x x c =--.()()()120a f x f x f x =⇒=When 18c =, there is a bifurcation in ()a f x .Bifurcation points: 10,4⎛⎫- ⎪⎝⎭4. Show that the one parameter system''2'2'()0x x x x x μ++-+=undergoes a Hopf bifurcation at μ = 0. Plot the phase portraits and sketch the bifurcation diagram. Solution:Set 12,x x x x '==, the corresponding state-space equations is2311222122x x x x x x x x μ⎧⎪⎨--+⎪⎩-'='= Solve the equations231122220x x x x x x μ⎧⎪⎨⎪⎩=--+=- Fixed points are obtained as(0,0).Jacobian matrix and Eigenvalues are1,2,011λμ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦==-AWhen 0μ=, there is an node center. The phase space portrait is shown nextThe bifurcation diagram is shownnext5. For H énon map211,n n n n n x a x by y x ++=-+=1) Find the points of period-1 and period-2 for the H énon map. 2) Investigate the bifurcation diagrams for the H énon map by plotting the n x values as a function of a when b = 0.4. Solution:For period-1,2111()n n n n n n n x a x by f X X y x +++-+===⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭Suppose ()n n X f X =, and then2n n n n nx a x by y x -+=⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭Solve the equations, we get2,n n x y =For period-2,[]()n n X f X f =And then222()n n n n n n n x a a x by x y a x by --++=-+⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭Solve the equations, we get2,n n x y =Or2,n n x y =the bifurcation diagram is shown at b = 0.4。

非线性分析

非线性分析

非线性分析线性分析在结构方面就是指应力应变曲线刚开始的弹性部分,也就是没有达到应力屈服点的结构分析。

非线性分析包括状态非线性,几何非线性,以及材料非线性。

状态非线性,比如就是钓鱼竿,几何比如就是物体的大变形,材料比如就是塑性材料属性。

两个区别其实很多,不过两个关键,一个就是材料定义的时候不同,[材料属性根据需要设置,静力学分析一般只要弹性模量和泊松比,如果考虑体载荷或动力学分析还需要定义密度(一般问题这样就可以了)]。

一个就是在求解设置选项的时候不同,因为非线性一般存在收敛困难的问题。

结构非线性中,最典型的分析是材料非线性[由于材料本身非线性的应力-应变关系导致的结构响应非线性叫材料非线性。

除了材料本身固有的应力-应变关系外,加载过程的不同,机构所处的环境的变化(如温度的变化)均可导致材料的应力应变的非线性。

]。

材料非线性包括弹塑性分析,蠕变分析,超弹性分析,弹塑性分析。

以金属为例,当应力低于比例极限,应力应变式线性的,当应力低于屈服强度,材料表现为弹性行为,就是说卸载后应变小时,应力超过屈服强度,应力-应变曲线表现为非线性,这个时候产生塑性行为,也就是卸载后,变形不能完全恢复,残留的部分变形就是塑性变形了。

对于超出屈服强度的部分,因为是塑性变形,所以要用塑性力学来求解,此时的分析手段是屈服准则和强化准则。

屈服准则就是当物体内一点出现塑性变形时,其所受应力必须满足的条件叫屈服准则,结构出浴一般应力状态时,是否达到屈服强度时需要通过屈服准则来检验的。

就是用理论上的一些判定原则,如果这些原则满足(充分条件满足),那么就够就达到了屈服强度。

屈服准则的值,叫等效应力,也可以说等效应力随着加载的增大到超过屈服应力是,就发生塑性变形,通用的屈服准则是Von Mises准则(这种准则除了土壤和塑性材料不能用,其它都可以用),脆性材料使用的准则是莫尔-库伦准则。

正如我们所知,很多结构响应与所受的外载荷并不成比例。

非线性规划作业 (2)

非线性规划作业 (2)

非线性规划作业非线性规划作业是一种数学优化问题,它涉及到在满足一定约束条件下,寻找一个使目标函数取得最优值的决策变量的过程。

非线性规划在实际生活和工程领域中有广泛的应用,例如经济学、工程管理、生产计划等。

在解决非线性规划问题时,可以采用不同的方法,包括基于梯度的方法、基于牛顿法的方法、基于拟牛顿法的方法等。

下面将介绍其中的几种常见方法:1. 基于梯度的方法:这种方法通过计算目标函数的梯度向量来确定搜索方向,然后沿着搜索方向更新决策变量的值。

其中,最常用的方法是梯度下降法和共轭梯度法。

梯度下降法根据目标函数的梯度方向进行搜索,逐步逼近最优解;共轭梯度法在每次迭代中选择一个共轭方向,以加快收敛速度。

2. 基于牛顿法的方法:这种方法利用目标函数的二阶导数信息来确定搜索方向。

牛顿法通过求解目标函数的海森矩阵来计算搜索方向,可以更快地收敛到最优解。

然而,牛顿法的计算复杂度较高,因此在大规模问题中不常使用。

3. 基于拟牛顿法的方法:这种方法通过估计目标函数的海森矩阵的逆矩阵来近似求解搜索方向。

拟牛顿法通过不断更新逆矩阵的估计值,逐步逼近最优解。

其中,最著名的方法是BFGS方法和DFP方法。

在应用非线性规划方法解决实际问题时,需要进行以下步骤:1. 定义目标函数:根据问题的具体要求,将问题转化为数学模型,并定义目标函数。

目标函数可以是最小化或最大化某个指标,例如成本最小化、利润最大化等。

2. 确定约束条件:根据问题的实际限制条件,确定约束条件。

约束条件可以是等式约束或不等式约束,例如生产能力、供应限制、技术要求等。

3. 选择合适的求解方法:根据问题的特点和规模,选择合适的非线性规划求解方法。

可以根据问题的复杂度、求解速度、精度要求等因素进行选择。

4. 进行求解:根据选择的求解方法,进行非线性规划求解。

可以使用数学软件或编程语言来实现求解算法。

5. 分析结果:根据求解结果,进行结果的分析和解释。

可以对最优解进行敏感性分析,了解在不同参数和约束条件下的最优解的变化情况。

非线性分析

非线性分析

非线性分析非线性分析是一种数学方法,用于研究无法通过简单关系描述的现象。

它以非线性方程为基础,通过数值方法和解析方法来研究非线性系统的行为和性质。

非线性分析是在传统的线性分析基础上发展起来的,它对于探索和揭示复杂系统中的混沌现象、奇异现象和稳定性问题具有重要意义。

非线性分析的发展历程可以追溯到20世纪初,当时科学家们开始意识到很多自然现象无法被简单的线性模型描述。

随着计算机技术的发展和数值方法的提出,非线性分析得以快速发展。

它被广泛应用于自然科学、工程科学和社会科学等各个领域。

在非线性分析中,最基本的问题是确定非线性系统的解析解或数值解。

对于一些简单的非线性方程,可以通过代数方法或函数逼近法来找到解析解。

然而,对于更复杂的非线性系统,只能通过数值计算方法来获得近似解。

数值计算方法包括迭代法、有限元法、有限差分法等,它们利用计算机进行大量的数值计算,逼近非线性系统的解。

除了确定解析解或数值解外,非线性分析还包括对非线性系统的性质和行为的研究。

这包括稳定性分析、周期解的存在性和唯一性、混沌行为等。

稳定性分析是非线性分析中非常重要的一个方面,它研究系统在微小扰动下的行为。

周期解的存在性和唯一性研究系统是否存在周期解以及这些解的唯一性。

混沌行为是非线性系统中非常有趣和复杂的现象,它表现为对微小扰动极其敏感的系统行为。

非线性分析的应用非常广泛。

在物理学中,非线性分析常用于研究混沌现象、量子力学和天体物理学等问题。

在工程学中,非线性分析被用于研究结构的破坏、流体的流动和控制系统等。

在经济学和社会科学中,非线性分析常用于研究市场的波动、人口增长和社会网络等问题。

总之,非线性分析是一种研究复杂系统行为和性质的数学方法。

它适用于各种学科和领域,对于揭示系统的混沌现象和稳定性问题具有重要意义。

非线性分析的发展和应用为我们理解自然界和人类社会提供了独特的视角和方法。

15.2.5 非线性分析_ANSYS 有限元分析从入门到精通_[共8页]

15.2.5 非线性分析_ANSYS 有限元分析从入门到精通_[共8页]

ANSYS有限元分析从入门到精通15.2.3 子步当使用多个子步时,你需要考虑精度和代价之间的平衡;更多的子步骤(也就是小的时间步)通常导致较好的精度,但以增多的运行时间为代价。

ANSYS提供两种方法来控制子步数。

(1)子步数或时间步长。

我们既可以通过指定实际的子步数也可以通过指定时间步长控制子步数。

(2)自动时间步长。

ANSYS程序基于结构的特性和系统的响应来调整时间步长。

15.2.3.1 子步数如果你的结构在它的整个加载历史期间显示出高度的非线性特点,而且你对结构的行为充分了解(包括收敛的解),那么你也许能够自己确定多小的时间步长是必需的,且对所有的载荷步使用这同一时间步(务必允许足够大的平衡迭代数)。

15.2.3.2 自动时间分步如果你预料你的结构的行为将从线性到非线性变化,你也许想要在系统响应的非线性部分期间变化时间步长。

在这样一种情况下,你可以激活自动时间分步以便随时调整时间步长,获得精度和代价之间的良好平衡。

同样地,如果你不确信你的问题将成功地收敛,你也许想要使用自动时间分步来激活ANSYS程序的二分特点。

二分法提供了一种对收敛失败自动矫正的方法。

无论何时只要平衡迭代收敛失败,二分法将把时间步长分成两半,然后从最后收敛的子步自动重新启动,如果已二分的时间步再次收敛失败,二分法将再次分割时间步长然后重新启动,持续这一过程直到获得收敛或到达最小时间步长(由你指定)。

15.2.4 载荷和位移方向当结构经历大变形时应该考虑到载荷将发生了什么变化。

在许多情况中,无论结构如何变形,施加在系统中的载荷保持恒定的方向。

而在另一些情况中,力将改变方向,随着单元方向的改变而变化。

ANSYS程序对这两种情况都可以建模,依赖于所施加的载荷类型。

加速度和集中力将不管单元方向的改变而保持它们最初的方向,表面载荷作用在变形单元表面的法向,且可被用来模拟跟随力。

图15-8说明了恒力和跟随力。

注 意:在大变形分析中不修正节点坐标系方向。

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《非线性分析》期末作业A monocular vision 3D measurement methodbased on rotating lens姓名:xxx学号:xxxx学院:xxxx专业:xxxxx主讲教师:xxxxxA monocular vision 3D measurement method based on rotating lensCheng Xi KangAbstract——In this paper, a monocular vision measurement method based on rotating lens is proposed.A special optical lens is placed between the target and the camera, which causes light refraction during the measurement process. By analyzing images taken after different light refraction, the 3D coordinates of the target can be obtained. Using this method, 3D measurement of the full field can be completed with no laser assisted. Besides the 3D information of a target can be measured without requirements for a priori knowledge of feature points on the target or the location information of the lens. Finally experiments are conducted in the laboratory, and results show that excellent accuracy can be obtained with proposed method.Keywords—refraction; machine vision; measurementI.I NTRODUCTIONWith its advantages of non-contact, high precision and strong adaptability, visual measurement has been widely applied to the geometrical measurement areas such as space, navigation and so on. Using visual measurement methods, the 3D information of a target can be measured by analyzing its 2D images. Depth acquisition has a long history in computer vision. Based on the number of viewpoints required, existing methods can be broadly classified into multi-view and multiple exposure approaches. Multi-view methods exploit stereo information to recover the depth of a scene [1]. The location of a 3D point can be estimated by finding and triangulating correspondences across images.The work we’ve done is more closely related to [2, 3, 4, 5, 6, 7]. In [2], Lee and Kweon used a transparent biprism to obtain the geometry of an object. In [3] and [4], a transparent planar plate is used by the authors to estimate the depth of a scene, with whose 2 opposite faces being parallel to the image plane. In [5], Gao and Ahuja made a further step by setting the faces of the transparent medium non-parallel to the image plane and capturing images while rotating the medium about the camera’s principal axis. Before that, an extra step is essential that the pose and the refractive index of the medium must be estimated using a calibration pattern. In [6, 7], Shimizu and Okutomi proposed a new method to estimate depth by triangulation. They use either reflective or refractive medium for the implementation to record the scene from a fixed viewpoint without or with the reflection light paths which create individual images. Besides, a complex calibration setup required by their method is described in [8]. Similarly, our method uses a transparent plane-parallel medium as well, but with no requirement such as the medium plane being parallel to the image plane, a careful calibration of the medium’s pose or refractive index which are mentioned in the afore methods. [9,10] indicate that many researchers pay attention to the shape recovery of transparent objects which is also referred to as refractive objects recently. In [11], Zhihu Chen proposed a depth acquisition method based on refraction of light. In conclusion, using the existing binocular measurement methods, the relative relationship between two cameras has to be obtained, and images must be taken from two different perspectives. Moreover, most of the monocular systems require for a prior knowledge of the feature points on the target.The existing coordinate measurement methods based on light refraction require that the position and attitude of the transparent medium have to be known in advance.To solve above problems, we proposed a monocular vision measurement method based on rotating lens in this paper. This paper is organized as follows: Section 2 introduces the measurement method for 3D information of a target. Section 3 introduces the camera imaging model and solving internal and external parameters. Section 4 introduces the imaging model based on light refraction principle. Section 5 introduces the accuracy verification experiments in the laboratory. Section 7 introduces the conclusion we have achieved in this paper.II. MEASUREMENT METHODIn this paper, a special rotatable optical lens is placed between the target and the camera, whose thickness and refractive index are known before. Its shape is shown in Fig. 1. Deviation is produced on the images taken at different locations as light refract when the lens is rotated. And then we can calculate the 3D information of the target using deviations on different images.Figure 1. Measurement methodIII. CAMERA IMAGING MODELThe spatial points are projected onto a 2D image plane through the imaging lens of the camera. This projection can be described by the image transformation known as the camera model. The position of space points in the image plane can be approximated by the pinhole model, as shown in Fig. 1. The world point P is projected through the projection center of the lens to the point p in the image plane; p lies on a straight line from P through the projection center OC, as indicated by the dotted line. Generally, this kind of cameramodel is called the linear camera model as well.CameraLens Region A Region BRotating lensFigure 2. The principle of binocular stereo imagingGiven that lens may have serious distortion due to its manufacturing process, we introduce distortion coefficients into the binocular vision system model, and the equation can be written as:2212222121ˆˆˆˆˆ0ˆˆˆˆˆ0()00111c c u k u k u u v Z v Z k v k v u v M P ⎡⎤+⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥++=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦(1) w P RP T =+ (2)where ()ˆˆuv represents the real point caused by image distortion; 1k , 2k stand for the first and second order distortion coefficient, which are known already; P represents the 3D coordinates of one point in camera coordinate; c Z is the scale factor; 1M represents the intrinsic parameter of the camera; rotationmatrix R and translation matrix T are the extrinsic parameters. w P is the corresponding coordinate of P in the world coordinate system.In this paper, a high precision machining calibration target is utilized to calibrate the cameras which are motionless during the calibration process. The calibration of binocular vision measurement system is implemented according to the Zhang’s 2D method [12] to achieve the high calibration precision, the calibration targets are shown in Fig. 3.Fig. 3. Calibration targets[]P X Y Z =IV. R EFRACTION OF L IGHTA. Light refract occurs on Region ARefraction of light refers to the change in the direction of a light ray due to a change in its speed. This is commonly observed when a light ray passes from one medium to another (e.g., from air to water). The refractive index of a medium is defined as the ratio of the velocity of light in vacuum to the velocity of light in the said medium. Therefore, the light path changes after the glass is added, light refraction will occur on the glass surface, Assuming that the lens is located randomly and its normal vector is n, the light path with refraction is shown in figure 3.Fig. 4. Imaging model of Region A With the theory of refractive geometry, the 3D coordinate of a particular point P is given by001122012T T T d d d P v v v v n v n v n =--- (3)where 2v denotes the direction vector of the light-path in the segment closest to the target, 1v denotes the direction vector of the light-path in the lens, 0v denotes the direction vector of the light-path in the segment closest to the camera, 0d ,1d ,2d denote the thickness of each segment, respectively, n is the normal vector of the lens.111i i i i a b +++=+v v n (4)11/i i i a u u ++= (5)11i i b ++= (6)where 1u , 3u is the air refractive index, we assume 311u u == without loss of generality. 2u is therefractive index of the lens.OB. Light refract occurs on Region BFig. 5. Imaging model of Region BWith the theory of refractive geometry, when light refracts on Region B as a result of lens rotated, the 3D coordinate of a particular point P is given by001122012T T T d d d P v v v v n v n v n ''''''=---''' (3) where 2v ' denotes the direction vector of the light-path in the segment closest to the target, 1v ' denotes the direction vector of the light-path in the lens, 0v ' denotes the direction vector of the light-path in thesegment closest to the camera, 0d ',1d ',2d 'denote the thickness of each segment, respectively, n is the normal vector of the lens.111i i i i a b +++''''=+v v n (4)11/i i i a u u ++'= (5)11i i b ++'= (6)where 1u 、3u is the air refractive index, we assume 311u u == without loss of generality. 2u is therefractive index of the lens.C. 3D reconstructionIn this paper, for the static objects, information of the same feature point in images after light refraction on Region A and B is extracted. Then equations after light refraction on Region A and B are set up respectively to obtain the 3D coordinates of targets. First, image features in the image taken after light refraction on Region A is extracted. Since the lens is flat, 0v equals to 2v , and we have (3)012P d d d =++. With eq.(1), we can write eq.(5), establishing therelationship between the image features and the 3D coordinates in the camera coordinate:O P(3)011001()T T P d P -=--v v v v n v n (10)Then image features in the image taken after light refraction on Region A is extracted. As mentionedabove, 0'v equals to 2'v , and we have (3)(3)012Pd d d P ''''=++=. With eq.(2), we can write eq.(6): (3)011001()T T P d P ''''-=--''v v v v nv n (11) With eq.(10) and (11), the 3D information of P in the camera coordinate system can be solved, and it can be further transformed to the world coordinate system through eq.(12). w P is the required 3D coordinate offeature points in the world coordinate system.w P RP T =+ (12)V. EXPERIMENTSIn this paper, corresponding experiments are conducted in the laboratory with the proposed method. Experiments are conducted in the laboratory to verify the feasibility of the proposed method and the measurement precision of the system. Results show that the system has good measurement accuracy.A. Experimental systemThe monocular measuring system proposed here is simple in structure, which only requires a single camera with rotating lens. With the above system, the 3D measurement of target can be completed.A single camera (phtron UX50), a lens (Nikon 18-24 mm), a rotating lens with thickness of 10 mm and 40mm, and a computer serves as graphic workstation are used to finish the experiment.B. Measurement experiment in the laboratoryThe 3D coordinates of feature points on a calibration target are measured in the laboratory using the equipment shown in figure 5. Firstly, Zhang's method is used to calibrate the internal and external parameters the camera, and results are shown in table 1.TABLE I. C ALIBRATION RESULTS OF THE GLOBAL OPTIMIZATIONThen, the 3D coordinates of feature points on the calibration target whose size and accuracy are 300 mm*400 mm and 0.02 mm, respectively, are measured. Images are taken before and after light refraction, as shown in figure 6.Then, the 3D coordinates feature points on the calibration target are restored, of which the results are shown in figure 7. Finally, the 3D measurement based on the refraction principle is achieved with relatively stable results. According to the calibration target, the average error of the results is 0.1 mm.Fig. 7. Measurement targetC.Accuracy verification experimentIn this paper, verification experiments for the accuracy of measurement system are conducted in the laboratory. Using a calibrated camera, repeated tests are conducted to measure the length of a high precision 1D target whose length is 350.0177 mm. Results show that the accuracy can of the system can reach 1 um.Fig. 8. Measuring the 1D target 20 tests are conducted to measure length of a known 1D target with the proposed method, of which results are shown in figure 8. As in shown in the figure, the average error of the measurement is 0.24 mm.D i s p l a c e m e n t D e v i a t i o n (m m )TestFig. 9. The precision of the measurement systemThe measuring accuracy of the proposed methods will only be effected by three elements: the calibration precision of internal and external parameters of the camera, the thickness of the lens, and the measuring accuracy of the normal vector of the lens. Error of the proposed system mainly comes from distortion of the optical lens and the inaccurate extraction of feature points.VI. C ONCLUSIONA monocular vision 3D measurement method and measuring system based on a special rotatable lens have been proposed. With the proposed method and system, the measuring process of monocular vision measurement was simplified, and cost for the measurement was reduced.∙Automatic measurement of 3D information can be achieved by rotating special lens, which improves the efficiency.∙Verification experiments were conducted in the laboratory, and results show that the system has high measurement precision. The measurement accuracy can reach 0.95 mm, which shows the possibility for real application.A CKNOWLEDGMENTThis study was co-supported by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 51375075, 51227004), the National Basic Research Program of China 973 Project (No.2014CB046504).R EFERENCES[1]S. M. Seitz, B. Curless, J. Diebel, D. Scharstein, and R. Szeliski. A comparison and evaluation ofmulti-view stereo reconstruction algorithms. In Proc. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, volume 1, pages 519–528, 2006.[2]D. Lee and I. Kweon. A novel stereo camera system by a biprism. IEEE Transactions on Roboticsand Automation, 16:528–541, 2000.[3]H.-G. Maas. New developments in multimedia photogrammetry. Optical 3-D MeasurementTechniques III, 1995.[4]C. Gao and N. Ahuja. Single camera stereo using planar parallel plate. In Proc. Int. Conf. on PatternRecognition, volume 4, pages 108–111, 2004.[5]C. Gao and N. Ahuja. A refractive camera for acquiring stereo and super-resolution images. In Proc.Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, volume 2, pages 2316–2323, 2006.[6]M. Shimizu and M. Okutomi. Reflection stereo – novel monocular stereo using a transparent plate.In Proc. On Canadian Conference on Computer and Robot Vision, pages CD–ROM, 2006.[7]M. Shimizu and M. Okutomi. Monocular range estimation through a double-sided half-mirror plate.In Proc. on Canadian Conference on Computer and Robot Vision, pages 347–354, 2007.[8]M. 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