随机振动响应谱特性估计的数字模拟方法

本文研究了采用数字模拟方法进行随机振动的响应谱估计问题,提出了具有高计算效率的模拟方法.文中表明,采用所给出的2SLS法可导出精确的ARMA模型,从而实现对随机激励的精确模拟.激励作用的ARMA模拟不仅提高了计算效率,且使ARMA谱分析中参数的确定问题呈线性关系,从而可方便地采用ARMA谱分析法,由短数据样本得到好的谱估计.     

遗传算法构建的神经网络及在机械工程中的应用

在分析遗传算法和神经网络优点的基础上,采用遗传进化的方式自动获得神网络的结构、权值和阈值．提出了构建神经网络模型参数的遗传算法分区编码方案,构建了适应度函数并依据个体适应度值的大小动态调整隐层节点及连接权个数的方法,给出了整体算法过程．采用该方法构建的神经网络计算两自由度的机械手参数,并通过实例仿真与常规凭经验构建网络结构及采用BP学习算法相比较,采用遗传算法构建的神经网络具有仿真精度高、占用资源少、计算效率高等优点．     

基于ARMA模型的桥梁结构模态参数辨识研究

模态参数辨识是对结构进行动力损伤诊断的前提,本文介绍了一种通过建立ARMA模型来辨识结构工作模态参数的方法.待检结构在环境激励下发生自由振动,用位移传感器测出振动响应数据,据此建立适当阶数的ARMA模型,并估算模型参数.根据模型参数与系统模态参数的关系算得模态参数.最后用稳定图法剔除虚假模态,确定结构真实模态.重点讨论用ARMA时序模型进行模态频率辨识的问题,并通过一个简支梁振动试验对该方法进行了验证,将试验结果与随机子空间法和ANSYS建模分析法的计算结果对比发现,3种方法识别出的前三阶模态频率基本吻合,且满足精度要求,说明在激励数据未知的情况下,基于ARMA模型的模态参数辨识法能够准确地识别出系统的模态参数.     

基于小波变换的GASVM-ARMA模型在深基坑变形预测中的应用

为了提高深基坑施工过程中变形预测的准确度，提出一种基于小波变换分解与重构、采用遗传算法优化参数的支持向量机（GASVM）和自回归滑动平均（ARMA）模型相结合的组合模型预测方法。使用GASVM模型对小波分解后的趋势项进行一步预测和多步滚动预测，使用ARMA模型相应地对随机项进行预测，将预测值求和得到最终预测结果。以某地铁车站深基坑为案例，对3个监测点的支护桩深层水平位移进行预测分析，得到其一步预测的短期预测值和多步滚动预测的中长期预测值，并与单一采用GASVM模型得到的预测值进行对比。结果表明：组合模型有效减小了预测误差，在短期和中长期预测中均取得令人满意的结果。     

用优化参数降低芳烃抽提过程中丁烷的损耗量

针对如何降低芳烃抽取过程中的丁烷消耗问题，提出优化过程操作参数的解决方法．其中优化问题的模型用人工神经网络来描述，优化方法采用遗传算法．介绍了人工神经网络建模的过程和遗传算法寻优的步骤．     

带滞环元件的ARMA模型辨识

本文考虑一类特定非线性系统的辨识问题,这类系统可以用一个ARMA模型和一个与之串联的滞环元件来表达.我们提出一种最小二乘加非线寻优的方法来辨识此类系统中ARMA模型的参数和滞环元件的参数,并给出了若干辨识计算实例.算例表明了所提方法的可行性.     

量子遗传算法在Web服务选择中的应用

为了提高Web服务选择效率,首先提出了一种树形结构组合服务服务质量计算模型,采用二叉树表示组合服务中的任务(抽象服务)及依赖关系,自底向上逐层汇聚服务质量属性,通过树形结构避免了大量的重复计算,减少了组合服务服务质量的计算时间．然后提出了一种基于量子遗传算法的服务选择方法,采用二维多量子比特编码染色体,并附加标志位表示多路径信息,用量子旋转门实现个体的进化．对比实验结果表明,相对于传统遗传算法,基于量子遗传算法的服务选择方法能在更短的时间内得到更好的解．     

基于响应面与遗传算法的液力透平叶轮优化设计

建立了基于试验设计、响应面近似和遗传算法优化的液力透平叶轮优化设计方法。通过ANSYS CFX数值模拟得到其外特性,原始模型数值计算结果与试验结果外特性吻合较好。以设计工况下的水力效率和扬程为目标函数,利用响应面方法(RSM)分别得到设计参数与目标函数之间的显式表达式,采用NSGA-Ⅱ遗传算法得到最优叶轮参数组合。优化后水力模型效率提高3.2%。结果表明,响应面方法与NSGA-Ⅱ遗传算法相结合的优化方法适用于液力透平叶轮的优化设计。     

单因素时间序列ARMA建模在卡钻预测中的应用研究

为了在实际钻井过程中避免和减少卡钻事故的发生,提出一种以单因素时间序列ARMA建模为基础,对钻井卡钻事故做出预期判断的方法,并利用钻井实际中的数据验证此方法的可行性。运用Eviews软件对青海地区某地热勘探井的相关数据建立各个参数的时序模型,对未来钻井数据进行预测,同时对各个ARMA模型做功率谱估计,比较相邻2个ARMA模型的功率谱密度,计算各个参数的综合功率谱叠加偏差值,作为判断卡钻的依据。实践证明此方法可提前预测钻井过程中的卡钻事故。     

用PSO方法搜索基于MLE的ARMA模型参数

针对小样本条件下用矩估计(ME)方法获取ARMA模型参数粗略的缺点,将粒子群优化算法(PSO)用于小样本ARMA模型参数的极大似然估计(MLE),以获得概率上最优的数字解。在分析基于ARMA模型似然函数的基础上,详细分析了PSO的思想、方法和评价指标。以实际例证显示了联合PSO优化方法估计AMAR模型参数的优良特性,并从算法和似然函数角度分别阐释了形成利弊的原因。     

投影寻踪回归在建筑工程工料估算中的应用

用投影寻踪回归方法建立多变量输入单变量输出的多元回归模型，以影响因子为输入变量，待估算工料为输出变量，计算建筑工程工料消耗。并以住宅建筑的水泥用量为例，根据样本资料，用遗传算法优化投影寻踪回归估算模型参数，然后将此模型直接用于工料估算。计算结果表明，投影寻踪回归模型可以快速、有效地算出建筑工程工料消耗。是一种新的工料估算方法。     

混合威布尔分布参数估计的L-M算法

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解。以概率图参数估计法的结果作为迭代初始值,提高了迭代求解的速度。计算实例表明利用该方法估计混合威布尔分布参数是可行的,而且能够获得较精确的结果。     

混合不确定性下的结构可靠性分析方法

在工程实际中,部件或者系统的失效是由多失效模式引起的。针对变量和失效模式间复杂非线性相关问题,采用Copula函数进行建模。为了最大限度避免人为主观信息等带来的误差,利用最大熵方法分别近似极值响应的概率密度函数,在此基础上确定各自失效模式失效概率的最大和最小值。采用仿真和最大似然估计法相结合确定Copula函数中参数的最大和最小值。为了近似求解系统失效概率的最大和最小值,给出了相应的优化模型。算例分析表明该模型为混合不确定性及多失效模式相关下的结构可靠性分析提供新途径。     

基于NN-GA的优化设计方法

针对优化设计中,传统的建模方法无法建立复杂系统的精确模型和传统优化算法无法获得满意优化效果的问题,将神经网络(NN)和遗传算法(GA)应用到设计中,构成一种基于NN-GA的优化方法.利用神经网络建立系统的数学模型,用遗传算法对参数进行优化,得出系统的最优值,并经过计算实例验证取得了较好效果.     

基于人工蜂群算法的波达方向和多普勒频率联合估计

将人工蜂群算法应用于似然函数的优化,实现了阵列信号波达方向(DOA)和多普勒频率的联合估计。利用状态空间模型构造包含DOA和多普勒频率信息的广义可观测矩阵,并构造包含该广义可观测矩阵的似然函数,将参数估计问题转化为多维非线性函数优化问题。进而利用人工蜂群算法对似然函数的求解过程进行优化,得到DOA和多普勒频率的估计值。算法保留了最大似然估计的渐近无偏估计性能,降低了似然函数求解的计算量,且参数能够自动配对。     

放顶煤开采采出量与采出率计算精度的探讨

针对现行放顶煤开采采出量及采出率确定方法,推导出了其计算值的误差估计模型;根据兖州南屯矿实际数据,计算出了误差估计模型中的相应参数（即由统计产量折算实测产量所需参数）的相似维、实验及理论变异函数;基于地质统计学理论,得到了3种采样方法、不同采样间距与上述参数的估计误差、采出量相对误差的关系。研究表明,采用地质统计学、分形几何、误差理论等方法,可以有效地解决放顶煤开采采出量的误差估计、测量或采样最佳方案选取及有关标准制定问题,具有重要的实用价值与学术价值。     

双尘源耦合下呼吸性粉尘扩散的紊流系数求解

为完善综采工作面呼吸性粉尘扩散模型,解决模型中紊流扩散系数和紊流纵向弥散系数无法求解问题,根据气溶胶力学和流体动力学理论,结合综采工作面实际环境和呼吸性粉尘二次飞扬特点,建立综采工作面移架产尘点与割煤产尘点耦合下的呼吸性粉尘扩散模型,其中,呼吸性粉尘二次飞扬采用镜像法.再通过相似实验,按照原模比3∶1,搭建综采工作面实验场地,确定采样点,分别测出3种场景下各采样点的风速值与粉尘质量浓度值;结合实验数据,采用梯度下降法求解紊流系数,求解结果用于呼吸性粉尘质量浓度计算.将理论值与实验值对比,结果表明,在258个采样点中,扩散模型的理论值与实测值的平均绝对误差率为29.66%,证明了该理论模型的有效性,可用于实际矿井下工作面呼吸性粉尘质量浓度的预测.     

运用基于Bayes估计的阈值模型计算VaR

为了克服用于计算金融风险VaR的阈值模型中数据匮乏的困难,将Bayes方法用于模型参数的估计,建立了基于Bayes估计的新的阈值模型,同时借助了MCMC方法计算Bayes估计值.最后对上证综指做了实例分析,结果说明新模型是有效的.     

基于马尔科夫模型的线路OD矩阵的研究

OD矩阵的理论和方法被广泛应用到交通规划的研究中.在公交站点上下车乘客数一定的条件下,推算线路客流OD矩阵时,利用马尔科夫模型可减少未知参数的个数.假设过去和未来的状态都是独立时,根据容易获取的公交线路上下车旅客的人数,利用马尔科夫模型的原理,通过极大似然估计原理得出有关参数的值.推导出计算OD矩阵的一种简易方法.     

基于递归抗差估计的高精度GPS动态定位方法

GTP短基线动态定位中,单个历元求解时多余观测较少,求解精度不高,可以用后面历元的观测来增加多余观测,这就形成块模型。由于观测存在粗差,本文采用抗差估计递归求解块模型的浮点解,并且基于抗差估计的方差协方差矩阵,用LAMBDA方法搜索整周模糊度,然后固定基线向量,就可得到当前及以前历元较精确的基线向量的估计。最后利用块模型设计阵的结构特点改进算法提高抗差估计的计算效率。大量数值试验表明本文方法是有效的。