Dn-最优确切设计的改进单纯形构造法及其在焊接工艺中的应用

详细地研究了Dn 最优确切设计的数值构造法以及对称算法理论,对Evans的单纯形搜索来构造D 最优设计的方法进行了改进·应用改进的Fibonacci技巧来求新增设计点并引入负测度,采取双循环多点迭代的方法来构造多分量对数项混料模型的Dn 最优确切设计,提出了Dn 最优确切设计的改进单纯形构造法;并运用此新方法构造了多分量对数项混料模型的Dn 最优确切设计·将构造出的Dn 最优确切设计,应用在焊接工艺的配料比中,得到较好的预测与回归效果·从而有力地证明了该算法的有效性及Dn 最优确切设计的实际应用价值·     

二阶可加混料模型的R-最优设计

阐明了依据线性回归模型参数联合估计的矩形置信区域所提出的一类具有崭新应用价值的最优设计准则R最优设计准则,介绍了该准则的等价定理和性质·同时针对(q-1)维正规单纯形上的二阶可加混料模型,证明了其参数估计的R最优设计柱点为单纯形的顶点和边界中心点;随着q的增加,边界中心点逐渐由一维过渡到二维中心点     

异方差模型中混料设计的效率

对于异方差模型,即方差不是常数的模型,Kiefer和Wolfowitz的一般等价定理(KWT)中的D最优设计和G最优设计之间的等价性不成立·广义化一般等价定理(KWT),使得广义化模型的D最优设计同G最优设计之间的区别和联系更清楚·对于精确设计和连续设计分别研究了广义化D最优设计和G最优设计的一些性质·给出了混料模型中D最优设计,G最优设计,A最优设计效率的取值范围·引入了广义化模型的检验公式·     

二阶混料模型参数估计的A-最优设计

对于q-1维正规单纯形S_(q-1)上的q分量二阶混料模型,本文解决了参数估计的A-最优设计问题:q≥4时,二阶广义单纯形-重心设计的A-最优配置是A-最优设计;通过优化计算,直接给出了q=3时的A-最优设计。     

q分量q阶Becker模型H3的最优设计

对正规单纯形混料利益区域上q分量q阶Becker模型的H_3,证明H_3中心设计的A—,I_λ—和D—最优配置实际上分别是整体利益区域上的A—,I_λ—和D—最优设计。     

多响应Scheffé二阶混料模型的A-最优设计

研究了多响应混料模型的最优设计问题,多响应混料模型是由2个Schefféq分量二阶混料模型所构成的,由A-最优设计准则推导出一类试验点取在各顶点和二顶点上的最优配置,并利用A-最优设计的充要条件证明在方差满足一定条件时在这类点上的测度是A-最优设计.     

样条函数模型及其A-最优设计

对于一些混料试验,在整个的单纯形试验区域,不同子区域中响应变量Y的特性有明显不同,引入样条函数T1(x1-α),得到分段多项式模型,在整个试验区域用一个多项式模型来表示,只用一个试验设计,就能估计出模型的所有系数·讨论了在实际中经常用到的两类不同的二阶分块混料模型,给出整个试验区域的A-最优设计以及它们测度的解析解,并从理论上证明     

对数项及倒数项混料模型的XVERT法

在 Snee和 Marquardt 的 XVERT 法基础上对 Draper和John的倒数项混料模型及朱伟勇和胡晨江的对数项混料模型的试验设计用计算机进行了证明与构造。其中给出了构造试验点的新方法,并对倒数项及对数项的线性混料模型的七点及八点设计,分别计算了 T_r[M~(-1)(ξ)],|M~(-1)(ξ)|与G效。     

一阶随机系数混料回归模型的D-最优设计

通过对一阶二分量随机系数混料回归模型变式,转变成混合效应混料回归模型,从而得到其信息矩阵.对一阶二分量随机系数混料回归模型,求出其单纯形-中心设计的D-最优设计和G-最优设计.在此基础上,证明一阶二分量随机系数混料回归模型不具有D-最优设计和G-最优设计等价性.     

多响应Scheffe二阶混料模型的D-最优设计

讨论了多响应混料模型的最优设计问题,多响应混料模型是由两个Scheffeq分量二阶混料模型所构成的．根据D-最优设计准则推导得出一类试验点取在各顶点和各棱中心点上的最优配置并给出证明．     

D-最优设计的对称对偶理论及算法

最优设计的数值算法是近20年发展起来的最优回归设计理论中的一个新分支。本文在Fedorov,Atwood,Silvey等人工作的基础上,深入地研究了最优回归设计理论中的对称性问题,结合运用最优设计的对偶性理论,提出了D-最优设计的一个新数值算法——对称对偶算法,并运用此算法解决了高价对数项混料模型的D-最优设计问题。     

基于试验设计理论的结构优化算法

介绍现代试验设计方法中的均匀设计和配方设计.借助试验设计原理,提出余表的构造方法及配方设计表的设计方案,得到一种新的优化算法.余表可用于确定优化过程中可能的迭代方向,借助配方设计表来探讨最佳初始迭代点的选择问题.以函数求极值问题验证该优化算法的可行性,并将其应用于体积约束条件下平面刚架的刚度优化问题,计算结果表明该算法可用于结构优化设计.     

动态卷积的3D点云目标检测算法

针对不规则且稀疏的点的提取特征问题,提出一种以动态卷积作为特征提取的3D点云目标检测算法.首先,以一种新型的动态卷积的方式自适应学习点的位置特征,分类出前景点与背景点,同时对提取出的前景点逐一做回归框;然后,用非极大值抑制选出分数值最好的回归框.其次,进行粒度的细化,得到修正规范的3D回归框,完成3D物体的目标检测.最后,在KITTI数据集上验证算法的有效性.结果表明：文中所提算法在汽车类、行人类、自行车类数据集上的3D点云目标检测精度更高.     

改进遗传算法在齿轮减速器优化中的应用

以一个标准齿轮减速器体积（中心距）最小为优化目标的优化模型,描述一种改进遗传算法的实现,并将之应用于两级圆柱齿轮传动的优化设计。其优化结果与单纯形的比较表明,遗传算法更能脱离局部解而取得更优解,在工程设计中具有一定的应用价值。     

一种改进CRS算法的收敛性分析

CRS算法及改进的CRS算法都不具有收敛性，据此，提出一种改进CRS2全局收敛算法，该算法在产生新的试探点上，利用了随机搜索技术代替直接搜索技术，并对给出的算法进行了收敛性分析，证明了该算法依概率1收敛．     

基于响应曲面方法的分区仿真试验模型及其最优观测设计

基于ＳｕｎｇＨ．Ｐａｒｋ的一维分段模型的思想,作者通过引入Ｔ函数,在多维仿真设计空间中给出了一个新的分区试验模型,并证明了新模型在分区处连续等情况下的模型参数性质,同时基于响应曲面方法中的最优设计理论,在计算机辅助设计与构造基础上,给出了新仿真试验模型的饱和最优观测设计,从而使分区试验可用较少的观测点建立起高效的仿真模型,为进一步的工艺优化提供了新的手段·     

绝热毛细管流量特性的神经网络关联

毛细管流量特性关联式的建立为毛细管设计提供了一条简单、可靠的理论途径。本分析了现有关联方法存在的不足,提出用多层前向人工神经网络来关联绝热毛细管流量特性的方法。结果表明,在采用相同的输入和输出变量的情况下,神经网络方法与献中的同类方法相比,关联精度有显提高。     

D*算法在柔性输送系统路径规划中的应用研究

针对柔性传输系统(FTS)对于最短路径规划问题的要求,提出将D*算法移植并嵌入到柔性传输机器人模型的控制系统中。简要介绍并分析了D*算法的基本原理,以位置已知、环境相对确定和最低路径代价为约束条件,建立FTS的最优路径规划模型,并进行仿真实验。实验结果表明,D*算法具有较好的避障自适应性能力、较高的柔性和动态响应特性,较之Bug算法、概率路标算法(PRM)和Bellman-Ford算法等,D*算法具有较快的收敛速度和较少的计算量,适合环境相对确定、多品种小批量柔性传输系统。     

混料试验的R-最优设计

介绍了依据参数联合估计的矩形置信区域而提出的一类新最优设计准则R-最优准则,并给出了其等价定理和设计不变性的性质·同时针对(q-1)维单纯形上的二阶Scheff啨正则多项式模型,解决了其参数估计的R-最优设计问题