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印度巴哈蒂尔大学R. Rakkiyappan教授和M. Muthtamilselvan教授来我院进行学术交流

发布时间:2019-01-11 编辑:梁浩伟 来源:

2018年12月22日上午,印度巴哈蒂尔大学R. Rakkiyappan教授和M. Muthtamilselvan教授应邀到我们学校进行学术访问。两位教授在南一楼311室发表了题为“基于延迟随机忆阻器的递归神经网络的指数同步的脉冲控制器设计”和“纳米流体中自然对流的传热分析”的主题。和微极液“学术报告。曾志刚教授和王小平教授就读了十几位老师和学生。

Rakkiyappan Rajan教授于1999年至2002年在Sri Ramakrishna Mission Vidyalaya艺术与科学学院学习。 2002-2004毕业于印度泰米尔纳德邦哥印拜陀Bharathiar大学PSG艺术与科学学院。他获得了博士学位。 2011年获得印度泰米尔纳德邦Gandhigram乡村大学学位。现在他在哥印拜陀的Bharathiar大学工作。他的研究兴趣包括随机和脉冲系统,神经网络,数学观点的忆阻器,复杂系统和分数系统。他在国际期刊上发表了170多篇论文。

M. Muthtamilselvan教授获得博士学位。他于2008年毕业于印度巴拉希亚大学。他目前是Bharathiar大学的教授。他的研究兴趣是计算流体动力学(CFD),纳米流体中的对流,边界层流动和传热分析。他在国际期刊上发表了超过45篇文章。在应用数学领域,他指导了四位博士和27 M. Phil。

Rajan Rakkiyappan教授对忆阻器在神经网络中的应用以及我院的硕士和博士生进行了更深入的讨论。介绍了基于随机忆阻器和延时脉冲同步的递归神经网络。在这个过程中,发现忆阻连接权重与系统的稳定性有一定的关系,以及这种关系与神经网络系统设计过程之间的关系。已经探讨了它所发挥的重要作用。此外,Rajan Rakkiyappan教授介绍了一种基于驾驶响应的方法,并建立了微分包含理论和具有脉冲时滞微分不等式的Lyapunov泛函方法。该方法可以保证基于忆阻器的递归神经网络具有随机效应。脉冲同步。通过Matlab中的线性矩阵不等式(LMI)控制工具箱可以轻松检查所获得的充分条件。最后,一个数值例子说明了理论结果的有效性。 RAJAN RAKKIYAPPAN教授还与我们的老师和学生交换了MATLAB的参数选择问题和模型改进模拟。对这些问题的讨论和深入解释可以作为我们医院相关方向发展的参考。

Murugan Muthtamilselvan教授讨论了基于纳米流体和微极流体中自然对流的传热分析的理论,发展和应用。介绍了微热力学的基本概念和原理,包括介质,辐射和对流等不同因素下的换热关系,以及微极性流体的传热分析过程。利用水平或垂直构造的加热片材数值研究纳米流体/微极流体在方形空腔中的自然对流。 Murugan Muthtamilselvan教授指出,不均匀加热是由板的非线性温度变化引起的,表明在微观热力学中,自然对流的传热分析是基于垂直壁被冷却并且顶壁和底壁是绝缘的分析。 。假设对于腔内的热流,形状是二维的。有限体积法用于求解控制方程,计算结果以等温线,流线和平均努塞尔数的形式表示。结果表明,涡粘性参数的存在阻碍了流体速度,从而阻碍了传热速率。

两位教授以创新的研究思路和深厚的专业知识为我们的师生带来了精彩的学术盛宴,使每个人都受益匪浅。

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