输入信息不完备下预报-校正类识别法探讨

输入信息测试不完备是结构动力测试中常遇到的问题,本文在回顾这方面文献的基础上,重点对预报-校正迭代算法进行了研究,针对该算法提出的第一类迭代过程,分别从部分输入未知和全部输入未知两方面进行讨论,从理论分析和数值算例说明了该迭代算法存在的不足,证明了学者们长期以来对该算法提出的疑问.     

基于粗糙集与信息熵的不完备测试信息条件下故障诊断

针对测试信息不完备条件下故障诊断决策问题,引入粗糙集和信息熵方法。利用决策属性支持度求相对核,以此作为启发信息;通过建立属性知识与信息熵的联系,提出基于信息熵的属性约简方法。结合决策属性支持度和信息熵设计了约简算法流程,减少属性集搜索空间,求得到最优属性约简集。实例表明,该算法适用于协调的不完备决策信息系统和不协调的不完备决策信息系统,能够解决不完备测试信息条件下故障诊断决策问题。     

基于不完备频响函数的结构多损伤定性和定量识别

传统的频响函数损伤探测方法对单损伤识别效果明显,却难于精确识别多损伤情况。为了解决结构的多损伤位置识别和损伤程度的判定问题,将不完备的频率响应函数应用于结构的损伤检测研究,并提出了一种两阶段的损伤识别方法。首先,利用不完备的频率响应函数确定相应的损伤指标,并通过不同节点和自由度处损伤指标的改变来分别初步判断损伤的位置;然后,推导分析了损伤程度计算公式,利用该公式可以精确的计算出相应损伤单元的损伤程度。仿真结果表明,通过自由度损伤指标的改变可以较为精确的识别出损伤的位置,优于节点损伤指标判别法,而通过损伤定量公式不仅可以得到损伤程度的量化值,而且可以更精确的判断损伤的位置。     

高层建筑损伤识别中的补偿算法

本文在已有研究工作的基础上，提出了处理激励测量信息不完备情况下的补偿算法。此方法主要针对高层建筑动力检测中强迫激励的情况，是一种基于时域的识别方法，该方法实际上是利用客观工程实际中结构系统激励所具有的物理持征作为识别计算的辅助条件，来解决测量信息的不完备性问题。算例分析表明了该方法的可行性。     

利用不完备实测模态修正杆系结构约束边界条件

该文针对杆系结构约束边界条件模型修正问题进行了研究。通过边界单元刚度矩阵的建立,将现有的子结构校正因子修正方法发展到边界条件的修正中。通过一种迭代的修正过程,仅用有限的低阶实测频率就可以实现对边界条件的修正。另外,该文提出了一种分步式整体修正方法,利用低阶不完备实测模态,实现对边界和上部结构的整体修正,有效地避免了修正方程组的病态问题。论文首先通过对悬臂梁有限元模型进行数值研究,验证了边界条件修正方法和分步式整体修正方法的正确性。最后通过悬臂梁物理模型试验,验证了方法的可行性。     

信息不对称情况下供应链库存控制研究

在分析信息不对称情况下供应链中企业决策行为的基础上，建立了数量模型，通过模型的求解，指出信息不对称情况下，即便是市场需求稳定，由于上游厂商在决策上的时滞，拥有信息较多的下游厂商的决策行为会导致在不同时间段上游厂商面对的需求的波动和库存积压。最后与传统模式下库存控制进行了比较。     

用图形识别技术实现结构信息自动输入

实现结构设计中结构信息的自动输入，是设计人员向往已久的目标。本文作者近年来为实现这一目标进行了不懈的努力，并取得了初步的成果。文中介绍了作者运用图形输入和识别技术，实现结构信息自动输入的方法和技巧，并给出了这些方法的应用效果实例。     

不完备模糊信息系统

以不完备模糊信息系统为研究对象，建立了其中的模糊相容关系及模糊粗糙上、下近似集。在此基础上，探讨了论域上的模糊覆盖问题并提出了覆盖的3种运算形式；定义了2种新的模糊粗糙熵以讨论不完备模糊信息系统中的不确定性因素，证明了不确定因素的变化与度量强度之间的重要关系；建立了一种度量部分模糊知识依赖的新方法，获得了一些新的定理结果证明。     

未知输入下的复合反演研究

回顾了近年来未知输入情况下的结构参数识别算法,并针对未知输入情况下的复合反演算法做了深入研究,总结归纳了这类算法的特点和应用条件,并在此基础上提出了能够用于具有多个未知输入组合下的复合反演算法。此方法是基于最小二乘原则并结合统计平均思想的一类迭代算法,对于在多个未知输入情况下的结构(例如在地震动和风荷载共同作用下等),可以用来识别结构参数并同时反演多个未知输入。与仅适用于具有一个未知输入情况下的复合反演算法相比,本文方法具有更广泛的应用背景,最后以一个4层剪切型结构为例来验证本文方法。有噪声情况下和无噪声情况下的识别结果显示本文方法具有一定适用性。     

不完备生产与条件维护策略下的生产批量决策研究

构建了不完备生产与条件维护下的生产批量模型,采用威布尔分布的曲线分布宽度描述可靠性的退化性,考虑了曲线分布宽度为等比数列和等差数列2种模型,利用报酬更新理论求解了期望平均总成本的最小值。结果表明,第1种模型的期望平均总成本要高于设备不具有退化性的期望平均总成本,前者的条件维护的阈值、最优生产批量和维护次数都比后者的少;第2种模型的期望平均总成本总体要低于设备不具有退化性的期望平均总成本,前者的条件维护的阈值比后者的少,而前者的维护次数和最优生产批量都比后者的多。研究还发现,公比和公差是影响期望平均总成本的最重要因素,需求是影响条件维护的可靠性阈值的最重要因素。本文的相关启示可为管理者提供决策参考依据。     

双方不完全信息下政府引导的逆向供应链协调研究

讨论双方不完全信息下政府引导一个制造商和两个零售商组成的逆向供应链的协调问题。运用信号甄别和委托代理理论,分别从政府不参与、政府奖励零售商和政府奖励制造商三个方面得到零售商和制造商的协调策略。研究表明:定价合同可有效避免逆向选择,实现逆向供应链协调;高市场需求状态下低成本零售商获得收益较高;政府对企业的合理奖励,尤其是对零售商的奖励,可以促进逆向供应链协调,提高收益。     

具有随机回归子的不完全信息和随机截尾的广义线性模型的重对数律

在可靠性研究中,带有不完全信息随机截尾的线性模型经常受到关注.本文将带有不完全信息随机截尾的线性模型推广到带有随机回归子的不完全信息的随机截尾广义线性模型,并运用概率极限理论对后者的极大似然估计的收敛速度进行了研究,得到了两个重对数律.从渐近的意义看,第一个重对数律给出了未知参数的最小100％置信区间,而第二个重对数律给出了估计量能够达到的精确下界.     

技术的网络外部性和不完全信息对企业技术采用决策的影响

在分工程度较高、产品互补性较强的产业中,企业的新技术采用决策受技术的网络外部性和不完全信息的影响。用传统的博弈论模型解释这种条件下企业的决策行为,只能得到对应现实中两种极端情况的两重纳什均衡。本文将一个包含噪声的不完全信息博弈模型引用到这个问题中,得到了更符合现实中常见情况的唯一贝叶斯纳什均衡,并分析了产业链长度、分工程度、企业对新技术市场前景的预期、技术的网络外部性和市场环境的不确定性等参数对均衡解的影响。     

单输入和多输入时域模态参数识别法的比较研究

本文利用现代控制论中可控性与可观性理论,从理论和实验两方面对模态参数时域识别法进行了分析和研究,给出了利用时域法能够识别出振动系统所有模态参数的充要条件,并对单输入和多输入识别法进行了比较,指出在重根模态和大阻尼等复杂情形下,多输入识别法拥有单输入识别法所无法比拟的优点。     

Measurement of a Discrete Indicator Utilizing Nonnumerical,Inaccurate, and Incomplete Information

In accordance with the requirements of the international Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, a new Bayes model has been developed for estimating the mathematical expectation and variance of a random quantity modeling the uncertainty of the result of a measurement of a discrete indicator. The model makes it possible to utilize nonnumerical, inaccurate, and incomplete information concerning the probability distribution of this random quantity.     

不完全观测数据下混合效应模型的正交投影估计

基于矩阵的QR分解技术,对一类含有不完全观测数据的线性混合效应模型提出了一种基于正交投影的估计方法。在一些正则条件下,证明了固定效应参数的估计渐近服从标准正态分布,得到了固定效应参数的置信区间。另外,所提出的固定效应参数的估计过程不受随机效应的任何影响,具有较好的有效性和稳健性。最后,通过一些数值模拟和一个实例分析研究了所提出估计方法的有限样本性质。     

有限测点下结构复合反演的混合法

回顾了近年来输入信息未知条件下结构识别的复合反演算法，并对输出信息测试不完备条件下的复合反演问题做了深入的研究。提出了时频域混合的复合反演算法。该算法首先在时域内利用子结构上的测试信息反演未知输入，然后在频域内依据反演得到的未知输入和有限测点上的响应信息构造目标函数来识别结构参数。该算法适用于具有多个未知输入的情况，与仅适用于单个未知输入条件下的复合反演算法相比，具有更广泛的应用价值。最后用一数值算例说明了本文算法的可行性。     

一种基于结构特征的票据印刷号码识别方法

目的为保证含有号码印刷错误的票据不流入社会,研究一种新的用于票据印刷在线检测系统的号码识别方案。方法提出一种基于结构特征的票据号码识别方法。先对票据图像进行采集、灰度化、二值化、去噪、倾斜校正、字符定位、单字符分割及归一化等一系列预处理。建立一种基于结构特征的号码识别分类器,再根据票据中每个号码的结构特征值,对号码进行分类识别。结果实验结果表明,利用文中提出的结构特征方法,票据号码识别率达到99%以上。结论经过对大量实际发票号码的识别测试实验,该方法有较强的抗干扰性,识别算法速度快、精度高。     

连续系统动态载荷识别的时域方法

本文提出连续系统动态载荷识别的一种时域方法.通过适当变换,将问题归结为求解Volterra型第一类积分方程.在一定的载荷假设条件下,用插值函数将积分方程离散化,即可获得动态载荷时间历程或分布形式的时域识别计算模式.采用数值解法进行的仿真实例及实梁试验表明,方法是有效的.