交通需求预测中不确定性的传播分析

交通运输系统是包含许多不确定性因素的复杂大系统，在进行交通需求预测时应充分考虑输入、模型参数等不确定性的影响，以便作出正确决策。本文运用灵敏度分析方法研究社会经济、模型参数的不确定性在四阶段需求预测模型中的传播情况；用弹性系数表示输出对输入、模型参数反应的灵敏程度，并通过一简单网络分析其在短期、长期预测中的变化情况。     

基于MCMC方法的虚拟试验贝叶斯校准研究

虚拟试验利用计算模型研究复杂物理过程,并预测其性能.计算模型输入参数中通常包含部分固定但未知参数,可利用计算模型结果和少量有限的试验数据校准未知参数,并研究存在建模不确定性时虚拟试验的预测问题.提出了一种贝叶斯统计方法,采用高斯过程为仿真计算模型以及模型不确定性建模,利用Markov chain蒙特卡罗抽样方法计算校准参数和仿真模型预测后验分布.设计测试算例演示所提出方法的高效性.     

战斗部虚拟试验多级模型集成方法研究

弹药虚拟试验预测模型建模过程需多次调用数值仿真模型,对于运行耗时的大型三维计算模型将面临严重的计算复杂性问题.当计算模型存在多种精度时,提出一种基于自回归模型的预测模型建模方法,可集成多种精度的计算模型,以较少高精度模型和较多低精度模型分别获取训练样本,建立效率与精度平衡的贝叶斯预测模型.设计某型中小口径穿甲弹穿甲威力虚拟试验算例验证该方法的高效性.     

基于虚拟样机的装备故障灵敏度分析及参数阈值获取

作为常规主战陆基武器的火炮，目前在战争中仍然起着不可替代的作用。首先分析了火炮后坐动力学过程和典型故障因素，概括了表征火炮工作性能的三个指标和工作准则。基于ADAMS建立了用于仿真火炮故障的虚拟样机模型，仿真结果与试验数据对比说明了虚拟样机建立的准确性。利用相对灵敏度分析获得各典型故障因素对火炮工作性能指标的影响程度，解决了具有不同量纲的故障因素影响性能指标的比较难题。根据火炮极限射击条件，利用虚拟样机仿真获得了典型故障参数的变化阈值，为火炮预防性维修和精确化保障奠定了基础。最后，展望了下一步工作重点和虚拟样机技术在武器装备仿真领域的应用前景。     

四辊轧机电液IGC系统鲁棒H∞控制器设计

针对某四辊冷轧机，建立了其二自由度机架．辊系动力学模型，并进一步建立其电液IGC（IngapGaugecontr01）闭环控制系统模型．考虑此电液IGC模型的参数不确定性，利用H∞混合灵敏度简化算法设计了辊缝闭环控制器．仿真研究结果及与常规PID控制效果的比较表明，所设计的控制器对于电液伺服系统的参数不确定性具有很好的抑制性能，提高了电液IGC系统的动态性能和稳定性。     

基于LMI的船舶主鳍/襟翼鳍鲁棒控制研究

针对随机海浪干扰、未建模动态和模型参数不确定性,建立船舶主鳍/襟翼鳍系统数学模型,基于线性矩阵不等式(LMI)的控制方法,考虑干扰抑制、控制器输出约束和模型不确定性的混合灵敏度问题,应用回路成形方法,设计了控制器,详细地分析设计中的权函数选择和灵敏度函数特性等问题,通过仿真验证了这一方法的可行性,所设计的船舶主鳍/襟翼鳍减摇系统不但可以有效地减小船舶横摇,而且系统具有很好的鲁棒稳定性,同时,满足主鳍/襟翼鳍的鳍角幅值约束条件.     

虚拟试验设计中的序贯极大熵方法研究

针对包舍计算耗时仿真模型的虚拟试验预测模型建模过程，提出了一种序贯极大熵试验设计方法。通过调整高斯先验过程协方差函数，在预测模型误差较大区域序贯地增加新试验点，合理权衡试验点数目与预测模型精度。设计数学算例演示了序贯极大熵试验设计方法的效率，并证明优于一步法，适用于虚拟试验预测模型建模。     

基于H∞鲁棒控制的挠性卫星姿态控制

针对存在未建模动态、模型参数不确定性和外力矩扰动的挠性卫星，通过选择合适的加权函数将挠性卫星姿态控制问题转化为H∞混合灵敏度问题。采用H∞优化方法设计了鲁棒控制器。最后对卫星姿态控制系统进行了仿真研究，结果表明采用鲁棒控制器的姿控系统较传统的PID控制的姿控系统具有更好的鲁棒稳定性和抗干扰性能。     

基于正交试验的元模型输入参数筛选方法

输入参数筛选工作可有效降低元模型的构建维度.针对传统的灵敏度分析方法应用于元模型输入参数筛选时,存在的难以获取原始模型解析模型和难以反映多输入参数综合影响的两个突出问题,为准确筛选出对元模型输出参数影响显著的输入参数,提出了基于正交试验设计的元模型输入参数筛选方法,该方法结合正交表构造方法,综合运用极差分析、方差分析、输出参数变化趋势三种方法综合研究原始模型型输入参数对输出参数的影响程度.最后以螺线管制动器激励电流元模型的构建为案例,介绍了输入参数筛选方法的应用过程.结果表明,该方法可有效减少元模型输入参数的数量.     

高超声速滑翔飞行器不确定性分析与H∞混合灵敏度控制

针对高超声速滑翔飞行器具有强不确定性的问题,采用鲁棒性强的H∞混合灵敏度方法设计飞行器的控制系统。首先,针对模型包含大量不确定参数, 使用了最坏情况增益(worst case gain, WCG)的灵敏度分析方法对系统不确定性进行分析,得到了可以表示原系统模型不确定性的主要不确定参数。然 后,根据不确定参数分析结果,选取H∞混合灵敏度控制器的权函数并设计了控制器。最后,通过三通道非线性仿真以及参数拉偏仿真,对控制系统的动态性能和鲁棒性进行了检验,验证了控制系统分析与设计方法的有效性。     

Robust data envelopment analysis based MCDM with the consideration of uncertain data

The application of data envelopment analysis (DEA) as a multiple criteria decision making (MCDM) technique has been gaining more and more attention in recent research. In the practice of applying DEA approach, the appearance of uncertainties on input and output data of decision making unit (DMU) might make the nominal solution infeasible and lead to the efficiency scores meaningless from practical view. This paper analyzes the impact of data uncertainty on the evaluation results of DEA, and proposes several robust DEA models based on the adaptation of recently developed robust optimization approaches, which would be immune against input and output data uncertainties. The robust DEA models developed are based on input-oriented and outputoriented CCR model, respectively, when the uncertainties appear in output data and input data separately. Furthermore, the robust DEA models could deal with random symmetric uncertainty and unknown-but-bounded uncertainty, in both of which the distributions of the random data entries are permitted to be unknown. The robust DEA models are implemented in a numerical example and the efficiency scores and rankings of these models are compared. The results indicate that the robust DEA approach could be a more reliable method for efficiency evaluation and ranking in MCDM problems.     

基于Box-Cox幂转换模型的非正态过程能力分析

标准过程能力指数是基于过程输出服从正态分布的假设建立的。实际中存在大量不服从正态分布的过程输出．几何公差类质量特性就是其中一种。本文在数据转换方法基础上．基于Box-Cox幂转换模型进行偏态数据正态化来专门处理此类质量特性的过程能力指数计算。通过仿真研究了该方法在过程能力分析中的适用性和效果。仿真结果和案例分析显示，该方法计算简单、结果可靠。     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法

体系对抗已成为当今战争的主要形式,因而急需对体系优化问题进行深入细致地研究.鉴于此,提出了一种基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法.该方法采用正交遗传算法在可行域内快速地搜索一些较优方案(解);利用灵敏度分析方法从已评估方案中得到待研究体系输入、输出之间的灵敏度关系;应用这种灵敏度关系来指导正交遗传算法的后续搜索.最后采用一些数据实例来验证该方法,实验结果表明,该方法是可行的、正确的和有效的.该方法能在较少次数的仿真后,得到待研究体系的满意解或最优解;同时,该方法可推广到其它复杂优化问题的求解中.     

ELECTRE-Ⅲ法权重的敏感性分析方法

权重选取的不确定性将直接影响多属性决策的求解结果,而敏感性分析是处理权重不确定性的有效方法。针对ELECTRE Ⅲ方法的权重,建立了一种新的敏感性分析数学模型,利用经典的线性规划方法,求解使得某方案排序第一且变化最小的权重值,解决了权重超出稳定区间后排序方向改变的问题,有利于帮助决策者及时调整权重,得到合理结果。     

再论C2R模型的最优解的存在性及灵敏度分析

在评价指标可取负值及较宽松的条件下论证了有关C^2R模型(D)及扩展的C^2R模型(D0)的最优解存在性定理．然后，在输出可取负值的情况下，给出了用(D0)来判断DEA有效的定理，并据此讨论了评价指标有相对误差时的灵敏度分析．     

一种基于统计的模糊系统摄动定量度量

提出了一种基于统计的模糊系统摄动定量度量方法，对于模糊系统摄动的定量度量具有重要的理论及实践意义。使用该方法，模糊系统的输入输出之间的摄动关系、模糊系统各层的摄动性可以高效地计算得到。这对于快速评估模糊系统的性能具有参考意义。仿真结果证明了该方法的有效性。     

一个应用于经济领域的基于知识的可灵活配置的智能蒙特卡洛仿真框架

电子商务的发展,促进了经济贸易的全球化、自由化,加剧了市场的竞争与波动,使得经济模型的适应性受到极大的限制.而经济模型是分析和预测经济发展的基础,为了改善这种限制,我们结合XML与知识技术,建立了一个可配置的智能模型仿真框架.我们也把随机数据库融入该框架中,从而实现了可配置的蒙特卡洛仿真.这样,我们极大地提高了经济模型的适应性、扩展性以及智能性.这种框架可以适用于任何能够运行完全参数化模型的仿真引擎.另外,我们还给出了5种分析仿真结果的方法,以帮助研究人员更好的分析、判断与预测.     

基于Monte Carlo方法的PERT网络关键路线和最关键活动分析

在定义计划评审技术（program evaluation and review technique, PERT）网络局部关键活动、关键活动、关键路线和活动关键度的基础上,提出了关键活动、关键路线的分析方法;根据活动不确定性对项目计划工期影响的大小,即活动敏感性指标的大小,确定活动在项目进度控制中的重要程度;在定义活动相对敏感性、活动敏感性的基础上,利用全概率公式,得到活动敏感性指标计算公式,进而提出了最关键活动分析方法。算例表明,利用本研究提出的方法可便捷地找出PERT网络的关键路线和最关键活动。