考虑泊松效应的材料/结构一体化设计方法

为实现含有不同泊松比组分复合材料的优化设计,并考虑宏观结构及复杂的边界条件,提出了考虑泊松效应的材料/结构一体化设计方法,其显著特征在于不同组分材料中引入了泊松比插值,假设宏观结构由周期性排列的复合材料组成,复合材料含两种各向同性且泊松比不同的组分材料,以静态问题中柔顺度最小化或动态问题中特征值最大化为目标以及宏微观体积比为约束建立了拓扑优化模型。采用均匀化理论预测了复合材料等效性能,推导了目标函数对宏微观密度变量的敏度表达式。分别采用密度过滤和敏度过滤来消除宏微观拓扑优化中的不稳定性现象。采用优化准则法分别更新宏观、微观密度变量,考察了微观体积比和组分材料泊松比参数对优化结果的影响。三维数值算例结果表明所提出的一体化方法具有可行性和优越性。     

二维泊松方程问题Lagrange型有限元p型超收敛算法

该文针对二维泊松方程问题的Lagrange型有限元法提出了一种p型超收敛算法。该法受有限元线法对二维问题降维思想的启发,基于网格结点位移的天然超收敛性,通过从网格中取出一行对边相邻的单元作一子域,将子域内各单元另一对边解答取为原有限元解答,在子域上建立真解近似满足的局部偏微分方程边值问题,对该局部边值问题,沿对边方向单向提高单元阶次进行有限元求解获得单元对边上的超收敛解。单元另一对边上的超收敛解可通过另一方向的单元行类似获得。在单元边超收敛解的基础上,依次取出各个单元,以单元边位移超收敛解为Dirichlet边界条件,双向提高单元阶次对原泊松方程问题进行有限元求解即可获得全域超收敛解。数值算例表明,通过简单的后处理计算本法可显著提高解答的精度和收敛阶。     

复合泊松需求与库存约束下零售商消费信贷政策研究

针对零售商存在库存约束,消费者到达过程服从泊松分布,且其购买行为依赖于支付能力和感知价值的情形,研究零售商在一个销售季节内不同库存水平下的最优消费信贷政策决策：始终不实施、始终实施或择时实施等3种消费信贷政策。研究表明,当固定成本高于某个阈值或当库存水平低于某个阈值时,应始终不实施消费信贷政策;当库存水平高于某个阈值时,应始终实施消费信贷政策;而当库存水平介于前述两个阈值之间时,应择时实施消费信贷政策(即从销售季节开始后的某刻起实施消费信贷);当零售价格相对较高时,应为消费者提供消费信贷补贴;在其他条件不变情况下,销售季节越短则越应该实施消费信贷政策。最后,通过算例分析验证了命题的准确性和可靠性。     

PSdropout卷积神经网络在危化品巡检车中的应用

危化品仓储环境复杂多变,基于卷积神经网络的视觉巡检车需要快速的训练方法以便适用不同的环境,提高卷积神经网络的训练速度是当前亟待解决的问题。迅速在网络中提取有效的神经元,是提高算法训练速度的关键。传统的算法中,全链接层神经元的去留问题通常采用基于伯努力分布假设的Dropout方法,本文提出一种基于泊松分布的Dropout方法。理论上看,在充分利用神经元历史行为的基础上,基于泊松分布与基于伯努力分布的最大似然函数类似。实验结果表明,在保持正确率的情况下,训练提前收敛,节约了训练时间。     

一种新的分布式无线传感网络估计算法

笔者在各传感器之间有一个衰落的无线通道和融合中心(Fusion Center,FC)的前提下,提出了一种基于泊松点过程的无线传感网络分布估计方法。首先描述了空间上随机的无线传感网络统计特性,推断出在不同信道状态信息的情况下,优化融合中心所产生的中断性能。其次,结合路径损耗分析了无线传感网络的性能。最后,扩展分析了传感器噪声测量情况。仿真结果验证了提出的分析法的可行性和可靠性。     

基于北斗三号卫星非差多普勒观测信号的优化测速模型

针对运动载体速度估计方法精度不足、模型复杂等问题,提出了一种精度高、模型复杂度低的基于北斗三号卫星非差多普勒观测信号的优化测速模型。该模型利用北斗三号卫星原始数据,使用复杂度低的多普勒测速模型估计载体速度。为提高测速精度和解算效率,首先对原始模型线性化处理,然后依据载体航向与其速度矢量的相关性增加松约束。用北斗三号卫星实测数据验证了该模型的测速精度,评估了该模型的适用性。实验结果表明,载体静止时,优化多普勒测速精度可达cm/s级甚至mm/s级,在与原始多普勒测速的对比中,水平方向测速精度提高60%左右,解算时间缩短24%;载体运动时,增加航向约束的多普勒测速精度与原始多普勒测速相比,北、东方向测速精度可提高14%～21%,解算效率提升大约20%。     

多元伪泊松混合分布模型的理论研究

针对混合分布模型中各项权值通常依赖于未知或已知参数而造成的模型不确定问题,提出了一种权值基于 Frobenius 范数的混合分布模型。首先,把多元泊松分布进行截断及均化处理,生成伪多元泊松分布。其次,根据有限可数混合分布的表达式,分别求解伪多元泊松混合分布的集函数矩阵、多线性形式的 Pseudo-Boolean 函数矩阵、多线性 Pseudo-Boolean 函数矩阵的 Frobenius 范数,由此得 到新的权值并据此构建多元伪泊松混合分布模型。最后,根据混合分布权值的归一性及非负性证明了模型的正确性并且通过仿真实验来展示构建模型的整个过程,验证了算术平均的合理性。可为今后研究混合分布在机器学习领域的应用及算法设计提供理论基础。     

基于泊松方程的孔洞修补算法

传统网格生长法对孔洞数量庞大且孔洞类型复杂的三维网格模型修复效果不佳。针对该问题,将泊松方程应用于三角网格模型的孔洞修补。利用原始模型信息建立泊松方程,对输入模型曲面进行全局拟合,根据孔洞信息裁剪拟合得到的预测曲面并与原始孔洞模型缝合,通过孔洞边界区域法向量信息调整修补曲面的三角面片方向,达到特征增强的目的。实验结果表明,该算法对于结构复杂的多孔洞三维模型修补效果较好,对噪声鲁棒性强,在保留模型原始信息的同时能够准确还原孔洞区域特征。     

开敞式TBM施工浅埋涌水段隧洞的处置措施

隧洞内涌水是比较常见的地质灾害,隧洞浅埋并伴随涌水,会增加隧洞塌方的风险。在TBM法施工的隧洞,一旦机头位置发生塌方,不仅对设备性能影响较大,并且塌方后恢复生产处理难度更大。通过总结吉林省中部城市引松供水工程小河段的涌水处理措施,为TBM隧洞浅埋涌水段施工积累了经验。     

订单流驱动的限价订单簿动态演化

以连续竞价股票市场的限价订单簿为研究对象,将其看作一个多服务台的排队系统,每个价格档看作一个服务台,运用多维随机过程模拟限价订单簿上订单数目的演化.由于市场参与者的订单提交决策会受到限价订单簿深度的影响,因此引入状态依赖的泊松过程模拟限价订单流的到达和取消过程,即泊松过程的参数依赖于所处价格档上存量订单的数目.根据买卖中间价格改变的时刻对限价订单簿的动态演化分段进行研究,证明买卖中间价格改变前,限价订单簿内各个价格档上订单数目的发展变化服从生灭过程,并分别给出各生灭过程的转移概率和它们满足的Kolmogorov向后向前微分方程.而对于买卖中间价格发生变化的时刻,分析了不同类型的订单提交对最优买卖价格和各个价格档上订单数目的影响.