涡轮叶片模糊响应面可靠性分析方法

为提高涡轮叶片可靠性分析的精度,在考虑输入变量模糊性和极限状态模糊性的基础上,提出了结构可靠性分析的模糊响应面法(fuzzy response surface method,FRSM)。首先,采用等价转换的方法,将带有模糊性的输入变量转换为当量随机变量;然后,基于二次多项式响应面函数,建立结构可靠性分析的模糊响应面数学模型。利用蒙特卡洛法对该模型进行大量的联动抽样,得到叶片应力、径向变形的均值及方差;最后,基于概率积分法计算事件失效概率及模糊随机可靠性指标。分析结果表明,叶片的可靠性指标随模糊系数的增大而减小;与传统基于随机变量的方法相比,该方法对不确定性的描述更为合理,理论上对可靠性的评估更为准确。     

多变量非线性系统的有约束模糊预测控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测控制(GPC)算法.首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,利用模糊聚类算法和正交最小二乘算法对输入变量的模糊划分及后件部分的参数分别进行辨识,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化.根据得到的系统线性化模型设计GPC算法,该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求D iophantine方程,大大减小了计算量.仿真结果表明该算法能保证系统输出有效跟踪设定值,而且控制输入和控制增量均在其约束范围之内.     

两类新的区间值线性回归模型

一般的区间值线性回归模型都是输入为实向量（元素为实数）。文章提出了二种范围更为广泛的模型，即输入可以是模糊向量（元素为L－R型模糊数）或输入为区间值向量（元素为区间）的回归模型，并利用线性规划的方法给出了区间系的估计方法。     

模糊加权线性回归模型

提出了一种模糊加权线性回归模型。算例分析证明，该模型在一定程度上克服了基于最小二乘法的线性回归模型所存在的回归方程受个别异常点影响较大，欠稳定的缺点     

基于极值响应面法的柔性机构可靠性优化设计

为建立柔性机构可靠性优化设计的理论与方法.用传统方法进行柔性机构截面尺寸的初步设计,将模态综合法与柔性多体系统动力学相结合,建立柔性机构拉格朗日形式的动力学微分方程,用蒙特卡罗法抽取柔性机构输入参数随机样本,并对每个样本求解动力学微分方程,得到对应的位移、速度、加速度在分析时域内的响应,在此基础上求出对应的动态应力和挠度响应.将不同输入样本对应的应力和变形输出响应在分析时域内的最大值的全体作为新的输出(极值)响应,构造极值响应面函数.以材料密度、弹性模量、许用刚度、强度和构件截面尺寸为随机变量,以构件尺寸为设计变量,以机构质量为目标函数,以设计变量表示的可靠性指标为约束函数,对柔性机构进行可靠性优化设计.实例计算表明,该设计方法在满足可靠性要求的情况下使得机构的质量最小.     

灰色多元线性回归方法的改进及应用

经典多元回归分析不能实时跟踪响应变量的动态变化,而且样本中少量病态数据的出现影响拟合效果。针对该问题,运用灰色组合预测方法剔除了自变量观察数据中的噪声污染,对传统的多元线性回归分析方法进行了改进,建立了灰色组合多元线性回归分析模型。最后,通过实例说明模型具有较高的预测精度。     

基于改进型主元分析和SVR的煤矿瓦斯涌出量预测

针对传统的主元分析存在的缺点和样本的特征,结合煤层瓦斯涌出影响因素,建立了基于权重的改进型主元分析和支持向量回归机的煤层瓦斯涌出量的预测模型.首先,采用改进型主元分析法对影响瓦斯涌出量的指标分析处理得到主成分即输入变量,然后建立以主要成分为输入变量,以瓦斯涌出量为输出变量的基于支持向量回归机的预测模型.实验表明,该模型能够消除输入变量间相关性,减少输入变量个数,有效解决样本少、模型复杂的问题,并且提高了预测精度.     

作物需水量与气温关系的模糊回归分析

在模糊回归分析方法基础上 ,首次将此方法应用于水科学问题中 ,针对水稻生育期需水量与气温的相关关系 ,建立了二者之间的模糊回归方程 ,将该方法的计算结果与统计学中的常规回归分析结果比较发现 ,模糊回归模型比常规回归模型提供了更多的信息量 ,更具优越性 ;用模糊回归模型进行预测 ,可信度更高 ,且更具推广价值 .     

基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测

首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模糊神经网络组合模型提高了预测结果的可靠性和准确性.     

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。     

机械精度的模糊可靠性分析

将可靠性的基本原理与机械精度相结合,定义了机械精度模糊可靠性的基本概念．建立了基于模糊数的机械精度模糊可靠性的基本模型．实例分析表明：机械精度模糊可靠性设计方法比普通可靠性设计方法具有更大的灵活性和实用性,为最佳加工工艺方案的选择提供了理论依据．     

以动态模糊随机可靠度为参数的在役结构维修决策

本文以模糊随机变量为基本不确定性变量，定义了在役结构的动态模糊随机可靠度。基于模糊随机变量间的序关系，建立了在役结构维修决策准则。利用模糊集合的扩张原理，建立了在役结构的动态模糊随机可靠度与模糊维修费用间的函数关系式，最后，利用结构模糊随机优化的数学方法，建立了在役结构维修方案的模糊随机优化数学模型，给出了在役结构在预防性维修策略及灾后修复策略条件下维修方案模糊随机优化数学模型的解法，得出了在役结     

基于支持向量机的模糊回归估计

针对给定的大规模数据集的回归估计问题，提出基于支持向量机的模糊回归估计方法.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合，每个群体采用单一的回归模型进行描述，使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.在此基础上把支持向量机与模糊C聚类结合起来得到基于支持向量机的模糊回归模型，并给出了实现该模型回归估计的算法.该方法对大规模的数据样本进行模糊C聚类，并回归估计各聚类的数据样本.数值仿真结果表明，该方法在聚类数据样本的同时能实现多个模型的回归估计，而且模糊隶属度的初始化影响要小于其他的模糊回归估计方法.     

基于应力模糊随机过程模型的结构模糊随机可靠度

本以模糊随机变量和模糊随机过程为基本变量,分析了探讨了结构的模糊随机可靠度问题,进一步推进了结构模糊随机可靠度的理论研究。     

混合变量情况下基本变量对可靠度取值特征的影响分析

对于同时包含模糊不确定性和随机不确定性的结构系统模型,依据基本变量不确定性到模型输出的传递理论以及无条件可靠度和条件可靠度隶属函数之间的差异,分别给出了衡量基本随机变量和模糊变量对可靠度取值特征影响的重要性指标,并在这基础上定义了衡量基本随机变量对其影响的稳定性指标。文中采用迭代法或Monte Carlo法完成条件和无条件可靠度的计算,而后采用数值积分就算所定义的重要性和稳定性指标。文中所定义的重要性指标容易理解,计算简单省时,对具体的基本随机变量分布和模糊变量隶属函数的具体形式没有限制,适用于各种功能函数的形式,它直接基于随机变量分布函数和模糊变量的隶属函数进行求解,是一种全局的灵敏度指标。文中首先采用Monte Carlo和迭代法法对一线性算例展开分析,结果一致,证明了文中定义的指标符合稳定性的要求,随后采用迭代法对后续算例进行了重要性分析,证明了上述优点。     

Fuzzy fault tree analysis of roller oscillating tooth gear drive

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＲＯＴＧＤｉｓａｎｅｗｔｙｐｅｏｆｌｅｓｓｔｅｅｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｐｌａｎｅ ｔａｒｙｇｅａｒｄｒｉｖｅ .Ｉｔｓｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｃｌｕｄｅｓｍａｌｌｖｏｌｕｍｅ ,ｃｏｍ ｐａｃｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ,ｈｉｇｈｌｏａｄｃａｐａｃｉｔｙ ,ｈｉｇｈｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｅｆｆｉ ｃｉｅｎｃｙ .Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ,ｉｔｉｓｅｘｐｅｃｔｅｄｔｏｂｅｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｆｉｅｌｄｓ .Ｈｏｗｅｖｅｒ,ｄｅｓｉｇｎｍｅｔｈｏｄｏｆＲＯＴＧＤｉｓｃ…     

Identification of Fuzzy System Via Fuzzy Competitive Learning Method

omInretentyeare,researchershavestUdiedfhazyInodelidenhficationtodealwithcomplex,ill-conditionedanduncertainsystems,inwhichtheconvenhonalmathematicalrnodlrnayfailtogivesatisfactoryresu1tS.Thestudieshavemainlyincludedtwodifferentapproaches.oneaPproachisbasedonfhazyrelationaleqUahonst'.'].ItistheoreticanYclear,hutInaystherdifficultiessincethesolutionofafhazyrelationaleqUationisusuallynotuniope,andsomehmesitevendoesnotealstatall.Theotherismorepop.l.['-'1,inwhichafhazywheliscom~offhazylingUisti…     

基于BP神经网络算法的结构振动模态模糊控制

为了更合理、方便地控制土木工程结构地震动力反应,提出基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的结构振动模态模糊控制算法。以结构地震动力反应数据训练神经网络建立结构分析模型,以时域模态坐标作为被控变量,实现系统降阶,使建立模态模糊控制规则所需要的模糊推理数量处于可接受范围内,并以体系能量最小作为控制目标制定控制规则。建立结构动力反应模糊控制数值模型,根据计算地震动力反应评价所提出算法的减震效果。结果表明:经过训练的BP神经网络可以准确地预测结构的地震动力反应,并可以据此建立模糊控制规则。仅对结构第一阶振型采用模态模糊控制就能达到满意的减震效果。采用主动质量驱动(active mass driver, AMD)最优控制力幅作为各楼层控制力的论域时,模态模糊控制减震效果与其存在差距;增大控制力的论域,可以得到更好的减震效果。     

基于BP神经网络算法的结构振动模态模糊控制

为了更合理、方便地控制土木工程结构地震动力反应,提出基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的结构振动模态模糊控制算法。以结构地震动力反应数据训练神经网络建立结构分析模型,以时域模态坐标作为被控变量,实现系统降阶,使建立模态模糊控制规则所需要的模糊推理数量处于可接受范围内,并以体系能量最小作为控制目标制定控制规则。建立结构动力反应模糊控制数值模型,根据计算地震动力反应评价所提出算法的减震效果。结果表明:经过训练的BP神经网络可以准确地预测结构的地震动力反应,并可以据此建立模糊控制规则。仅对结构第一阶振型采用模态模糊控制就能达到满意的减震效果。采用主动质量驱动(active mass driver, AMD)最优控制力幅作为各楼层控制力的论域时,模态模糊控制减震效果与其存在差距;增大控制力的论域,可以得到更好的减震效果。     

用模糊评价法和模糊熵确定拱桥洪水淹没深度

应用模糊理论和方法提出多层次评价模型,利用该模型对拱桥洪水淹没深度决策问题进行综合评价.最后,应用模糊熵验证该模型的可靠性,得到了满意结果.