W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

The Numerical Solution of Nonlinear Fractional Lienard and Duffing Equations Using Orthogonal Perceptron

Autorzy

[ 1 ] Instytut Analizy Konstrukcji, Wydział Inżynierii Lądowej i Transportu, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.7] Inżynieria lądowa, geodezja i transport

Rok publikacji

2023

Opublikowano w

Symmetry

Rocznik: 2023 | Tom: vol. 15 | Numer: no. 9

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • orthogonal neural network
  • simulated annealing optimization technique
  • fractional differential equations
  • Caputo derivative
Streszczenie

EN This paper proposes an approximation algorithm based on the Legendre and Chebyshev artificial neural network to explore the approximate solution of fractional Lienard and Duffing equations with a Caputo fractional derivative. These equations show the oscillating circuit and generalize the spring–mass device equation. The proposed approach transforms the given nonlinear fractional differential equation (FDE) into an unconstrained minimization problem. The simulated annealing (SA) algorithm minimizes the mean square error. The proposed techniques examine various non-integer order problems to verify the theoretical results. The numerical results show that the proposed approach yields better results than existing methods.

Data udostępnienia online

13.09.2023

Strony (od-do)

1753-1 - 1753-19

DOI

10.3390/sym15091753

URL

https://www.mdpi.com/2073-8994/15/9/1753

Uwagi

Article Number: 1753

Typ licencji

CC BY (uznanie autorstwa)

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

70

Impact Factor

2,2

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.