基于GPC的环肋耐压圆柱壳结构失稳概率分析

为评估具有小失效概率特性的深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率，提出了一种新的基于高斯过程分类和重要抽样的自适应分析方法.该方法通过引入马尔科夫链蒙特卡洛法和欧式距离，开发了一种新的考虑预测不确定性和取样均匀性的自适应试验设计策略，以便更高效地构造高斯过程分类器；采用核密度估计构造准最优重要抽样密度函数；基于失效概率估计的稳定性，提出了一种更精确的迭代停止准则.通过某一分段函数验证了所提分析方法的准确性及高效性.应用所提方法得到某深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率约为8.242×10^-5.     

一种基于Kriging模型的机械结构可靠性分析方法

通过分析现有机械结构可靠性抽样方法存在的不足以及影响失效概率估计精度的主要因素,提出了一种基于Kriging模型及自适应抽样方法的机械结构可靠性分析方法.该抽样方法将随机抽样与聚类算法相结合,能够在概率上保证新增样本点落在对失效概率贡献较大的区域,避免对非重要区域的不必要抽样.以大数定律及中心极限定理为基础,推导了所提出的Kriging模型的收敛条件.通过两个算例说明所提出方法的迭代收敛过程、准确性及稳定性,结果表明,该方法能够在较少调用结构功能函数情况下得到失效概率较准确的估计值.     

一种自适应PC-Kriging模型的结构可靠性分析方法

为提高小失效概率及耗时的复杂结构可靠性评估精度和效率,提出了一种基于PC-Kriging(polynomial-chaos-based Kriging)模型与自适应k-means聚类分析相结合的结构可靠性分析方法.PC-Kriging的回归基函数采用稀疏多项式最优截断集合来近似数值模型全局行为,并用Kriging来处理模型输出的局部变化.在基函数的建立上,PC-Kriging采用最小角回归(LAR)计算功能函数可能的多项式基函数集的数量,同时用Akaike信息准则(AIC)来确定最优多项式形式.自适应k-means聚类分析确保每次迭代添加若干个对失效概率贡献较大的样本点.通过两个数值算例分析,结果表明所提出方法在能够保证失效概率估计值的有效性和准确性的同时减小结构功能函数的评估次数.     

密度函数估计的修正SVM法

 讨论密度函数的非参数估计问题,提出了一种修正的支持向量机(SupportVectorMachines,简记为SVM)方法,修正SVM法是在SVM方法的基础上进行简单改进而得到的,它是基于概率理论的概率大的事件其对应的样本数目会比概率小的事件的对应的样本数目多一些这一先验性质而产生的,这样估计的函数能更好地近似真正的密度函数.同时,由于密度函数的估计问题是不适定的,文中密度函数估计采用了正则化技术处理这一估计问题,最后通过一模拟实验,表明采用修正SVM法比采用SVM法进行密度函数估计能更好地逼近真实密度函数.     

正常使用极限状态下隐式功能函数结构可靠度计算

提出了一种适用于具有复杂隐式功能函数的钢桁架结构可靠度计算方法.采用神经网络逼近正常使用极限状态下隐式功能函数,基于可靠度指标的几何意义,运用新改进的遗传算法搜索钢桁架可靠度指标最优解及验算点.通过两个算例,分别使用JC法和蒙特卡洛重要抽样法验证了新改进的遗传算法的准确性和有效性.结果表明,新改进的遗传算法与蒙特卡洛法计算的钢桁架可靠度指标相对误差仅为0.23%;且对于小概率失效结构,引入的自适应随机变量能有效改善传统方法中初始种群基因不良的问题.该方法在计算复杂隐式功能函数结构可靠度指标时,具有计算速度快、计算简单、精度高等优点.     

基于主动学习的复杂机械结构的可靠性分析

为了提高复杂机械结构的可靠性分析效率，结合自适应学习函数VF和k-means聚类分析方法，提出一种新的主动学习方法AK-MCS-K，该方法兼顾了失效概率的估计精度和计算效率.AK-MCS-K方法实现了并行计算，即采用多台计算机在每次迭代的同时进行多个样本的模拟仿真.在评估仿真耗时、功能函数为隐式的复杂结构的可靠性时，迭代次数的减少可以有效地节省时间，提高计算效率.与其他算法相比，AK-MCS-K方法在满足精度的条件下具有更高的计算效率.最后以某一类型刚柔耦合火炮协调器简化模型为例，对火炮协调器的定位精度可靠性进行了分析.     

基于改进遗传算法的FISH基因模糊自适应提取

为了快速准确地提取荧光原位杂交（FISH）图像中的荧光染色基因,提高临床医学上诊断病变的效率,针对FISH图像固有的模糊特征,提出了一种基于改进遗传算法的多维多阈值模糊自适应提取算法.首先根据灰度直方图的分布特性,提出相应的自适应窗宽选取算法,确定阈值搜索的范围;然后通过设计的模糊隶属度函数,将图像分割成若干不同的区域;最后采用最大模糊熵准则,并借助优化后的自适应遗传算法,寻找确保基因目标最大信息量的分割阈值.将分割结果与其他几种常用分割算法进行比较,并采用分类概率的数学测量方法定量分析,结果表明：在标准噪声干扰下,该算法的错误划分概率仅为0.042 1,可以更加准确和高效地对荧光基因进行提取.     

无失效数据的失效概率的E-Bayes估计

提出了参数的一种新估计方法--E-Bayes估计法.在无失效数据情形下,给出了失效概率的E-Bayes估计的定义,在此基础上给出了失效概率的E-Bayes估计.     

基于自适应 UKF 微型航姿系统噪声在线估计

针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼(unscented Kalman filter,UKF)性能退化的情况,提出一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法.根据新的协方差矩阵与相应估计值之间存在的误差,构建成本函数.采用梯度下降法进行在线预估,对噪声的协方差进行在线更新并反馈给标准的UKF.实验和仿真分析表明,与标准UKF相比,自适应UKF算法在精度上有较大的提高.对于时变噪声协方差不确定时,自适应UKF噪声在线估计的鲁棒性得到明显改善,验证了自适应UKF噪声在线估计模型的准确性和可行性.     

可变阈值因子的快速自适应门限检测算法

针对基于排序类自适应门限算法运算量大的问题,提出了利用可变的第k小元素替代排序类噪声能量估计的快速自适应门限检测算法.其中对第k小元素的取值仅采用快速排序算法的少次迭代过程,不须要排序完整的检测统计量,可实现快速噪声能量估计,以此作为自适应门限的参变量,结合相应的可变阈值因子达到快速自适应门限判决检测的目的.分析了检测概率和虚警概率以及运算复杂度,仿真对比了该算法与排序类自适应门限算法检测概率和虚警概率.结果表明:当有信号发送时,该算法与排序类检测算法检测概率基本一致,虚警概率有所减小;当没有信号发送时,相同阈值因子情况下,随着k值的增大,虚警概率越来越小.     

基于韦伯分布与RBI理论修正的加氢母站设备可靠性分析

针对目前氢损伤失效机理无法量化到失效概率中的问题,更加准确、全面的分析加氢母站设备可靠性,修正RBI理论进行加氢母站设备的可靠性分析,结合双参数韦伯分布、极大似然估计统计分析设备同类失效概率,针对加氢母站设备特有失效机理,创新性地提出氢损伤修正因子与其定量分析方法,整体探讨了加氢母站设备可靠性。结果表明：修正RBI理论的泄漏孔径分类、结合双参数韦伯分布与极大似然估计计算同类失效概率更符合实际工况;结合氢损伤修正因子可得出氢设备失效概率值,氢损伤修正因子敏感性分析表明,氢损伤修正因子对设备失效概率呈正相关,建议对氢设备应采取一些具体措施进行预防性维护,对加氢母站设备安全运营管理与预防决策有重要意义。     

热轧带钢短行程控制自适应策略

热连轧生产过程中,短行程是控制轧件头尾宽度的重要手段.为提高短行程的控制精度,提出了一种短行程自适应策略,以短行程关键坐标位置为优化变量并建立目标函数,使用单纯形替换法对目标函数求解,得到了最优宽度补偿曲线,进一步对短行程关键参数进行平滑处理,实现了对短行程曲线关键参数的优化过程,提高了轧件头尾的宽度控制精度.本优化策略已成功应用于某热连轧生产线,实际生产数据表明,采用自适应优化策略之后轧件头尾与中部稳定段的宽度偏差控制在2.0 mm之内达到了90%左右,提高了宽度控制精度,具有良好的实际应用效果.     

基于Bayes估计的民航维修人为差错评估技术研究

研究了基于Bayes估计的民航维修人为差错评估技术。首先,将维修人为差错概率视为随机变量,利用航空公司积累的历史信息作为先验数据,以THERP手册提供的5%分位点作为维修人为差错概率中值,运用点估计法确定维修人为差错的先验分布模型。其次,给出了Bayes先验分布参数的求解方法。最后,选取验后Beta分布的中值作为θ的贝叶斯估计,构建了民航人为维修差错概率计算方法。通过实例分析,可以看出随着维修次数的增多,维修人为差错概率就越接近于极大似然法估计的失效概率。现场数据的检验反映了该评估方法的有效性、精确性和实用性。     

城市土地价格的空间插值估计方法

随着城市的快速发展,准确的衡量城市土地价格,以及土地价格分布,对于城市建设规划具有非常重要的作用。首先,获取土地价格的实际数据,并对数据的空间特征和统计学特征进行分析。然后,在空间统计分析的基础上,设计出对克里金插值的半变异函数进行拟合的实验方案,并从中选出误差最小的估计模型。最后,得到土地价格估计模型后,以某城市为例进行土地价格估计,并对估计结果进行误差分析。分析结果与预测结果基本一致,估计得到的土地价格分布也与实际情况相符,准确的估计结果在所有结果中占90%以上,得到较好的估计精度。     

深水浊积岩储层定量解释技术及应用

目前深水浊积岩储层定量解释主要是在岩石物理分析基础上采用弹性参数截止值来实现,该方法无法准确描述定量解释存在的不确定性,存在较大的误差.因此,研究形成一种新的深水浊积岩储层定量解释技术,首先基于叠前反演获取弹性参数体,分岩性统计已钻井数据,通过交会分析确定弹性参数对不同岩性的响应范围,并采用随机模拟建立不同岩性的概率分布函数,然后基于贝叶斯分类方法,估算目的层范围内每一种岩性的相对比例,并对概率密度分布函数进行加权,将加权后的概率密度分布函数应用到地震属性体获取岩性概率体,再通过多实现岩相随机模拟得到岩相体.最后,在岩相体约束下通过高斯协模拟获得孔隙度体.实际应用表明,改进的深水浊积岩储层定量解释技术得到的岩性数据具有更加明确的地质含义,并可定量评估岩相预测风险,提高了定量解释精度.     

基于Matlab的随机截尾数据下的Weibull分布参数估计

介绍了随机截尾情况下计算样本失效概率的两种方法,并编写了Matlab函数.提出了利用Matlab的非线性最小二乘曲线拟合函数对服从Weibull分布的随机截尾数据进行曲线拟合和参数估计的方法,并编写了相应程序.计算结果表明,在Matlab中只需少量代码即可获得较好的拟合效果和估计精度,比用其他计算机语言编程更简单而实用.