模糊随机结构屈曲问题的区间有限元法

利用可靠度理论中的置信区间和模糊集理论中的λ截集方法,可以把结构中的随机参数和模糊参数转化为区间数。这时模糊随机有限元平衡方程转化为区间方程组,因此利用区间运算方法或蒙特卡洛直接抽样法可以求解模糊随机结构屈曲问题,并且得到一个区间解。如果结合结构稳定性理论,在某些特定的情况下,其计算量与求解一个相应的确定性问题有限元法的计算量相当。     

基于深度卷积特征的场景全局与局部表示方法

场景识别是计算机视觉研究中的一项基本任务.与图像分类不同,场景识别需要综合考虑场景的背景信息、局部场景特征以及物体特征等因素,导致经典卷积神经网络在场景识别上性能欠佳.为解决此问题,文中提出了一种基于深度卷积特征的场景全局与局部表示方法.此方法对场景图片的卷积特征进行变换从而为每张图片生成一个综合的特征表示.使用CAM...     

随机参数结构的地震可靠度分析

本文利用随机有限元法对具有随机参数的结构进行地震可靠度分析。     

基于粗糙集理论下的结构随机分析中的有限元法

根据粗糙集理论中的上、下近似集概念和随机参数的定义，可以把结构分析中的随机参数转化为一定置信度意义下的区间数。当置信度从0取到1，将得到相应的上、下近似集所定义的一系列区间。利用区间算法的概念，可以运用普通的有限元程序对含有随机因素的工程结构进行强度分析。文中在讨论一般算法的前提下，提出三种算法即枚举法、区间方程组算法和区间算法结合力学知识算法。其中最后一种算法可以大大简化计算量。最后算例表明所提方法是有效的。     

集对分析理论在结构强度分析中的应用

提出一种基于集对分析理论的结构强度分析方法，此法在随机变量的联系度或联系数中引入了置信度和置信区间；在模糊变量的联系度和联系数中引入λ截集以及λ截集区间，并且把这些表达式用于结构分析中，算例表明，所提出的方法可以更方便地用于处理实际工程中的不确定因素。     

随机有限元-最大熵法

本文提出一种用于结构可靠性分析的随机有限元-最大熵法。它是利用随机有限元法计算结构响应量的前几阶矩,然后利用最大熵法拟会响应量的概率分布,据此算出结构的失效概率。此法具有精度较高、计算量较小的优点。     

板壳结构动力响应的随机有限分析

本文利用随机有限元法对板壳结构进行弹性动力响应分析。分析中计及材料性能和几何尺寸的随机性,随机性的表述是利用等参局部平均模型。研制了了三角形板壳单元的计算程序。数据计算结果显示本文的方法和程序均是有效的。     

工程模糊随机结构失效模式的确定方法

根据模糊数学中的有关定义,提出在考虑模糊因素影响时,利用λ-截集法将模糊随机结构的极限状态方程转化为普通的随机集上的极限状态方程,然后用响应面方法确定结构失效模式的新方法,计算与分析表明,该方法的求解范围比一般的随机有限元方法广,而且几乎可以不加限制地与其他算法例如有限元、边界元、有限差分法等相结合。因而具有较好的应用价值。     

蚁群算法在网络路径可靠性研究中的应用

用蚁群算法来解决网络可靠性优化中遍历所有节点的最短路可靠度问题和最可靠路径问题的研究中,并给出网络可靠度下界的一个估计。用MATLAB语言编程进行算法的实现和仿真。结果表明,用蚁群算法解决网络的可靠性问题是可行并有效的。     

基于多特征融合的人脸识别算法

针对局部二值模式描述子提取的纹理信息以及梯度幅值量化算子提取的边缘特征无法有效且全面地描述人脸信息的问题,文中提出一种基于马尔可夫稳态特征模型的多特征融合算法。首先,将通过GMQ算子提取的边缘特征以及通过LBP描述子提取的纹理特征分别与马尔可夫稳态特征模型进行融合,然后再将两者进行有效地线性加权融合。最后,在ORL数据集上进行的实验显示,文中提出算法的识别精度可达到 95.83%。与单一的特征提取算法以及常见的人脸识别算法对比结果表明了该方法的有效性。