基于GARCH效应和改进罚指标的时域非线性损伤识别

结构在服役期间可能会产生裂纹等损伤,裂纹的张开和闭合效应使损伤呈现出时域非线性特性.另外,基于时域模型的方法主要反映了刚度损伤引起相邻节点自由度处的特征改变,难以直接反映层间刚度的损伤信息.为了解决这些问题,提出了一种基于GARCH模型和改进罚指标的损伤识别方法.首先描述了GARCH模型的基本原理,并给出了GARCH模型的定阶方法和模型参数估计法.然后分析了时域非线性的双线性刚度特性,并提出了基于GARCH模型的非线性损伤识别原理和基于刚度的基本GARCH指标.最后利用罚函数原理,对层间刚度损伤提出了一种改进GARCH罚指标方法以提高识别可靠性.数值计算和实验研究结果表明,采用改进GARCH罚指标可以较好识别出结构非线性损伤,其识别效果要好于基本GARCH指标以及基于线性自回归模型和倒谱测距的方法.     

基于高效差分敏度分析的谐响应形状优化

基于谐响应组合近似重分析方法,提出了近似-差分敏度求解策略.数值算例表明,在结构小扰动下,近似-差分结果具有足够的精度反映敏度信息,并克服了差分敏度求解计算量大的缺点.以结构体积最小为目标,自由度振幅为约束,建立了谐响应下的连续体形状优化模型,实现了结构形状优化设计;通过数值算例对不同结构参数和激励下的优化结果进行了对比分析,结果验证了方法和模型的可行性和有效性.     

基于全局-局部保持投影的稀疏降维方法

该文提出了一种基于全局-局部结构保持的稀疏投影模型(GLSPP).通过对投影数据进行线性重构来保持数据的全局结构,从而保留投影数据的全局信息.通过约束重构系数矩阵与相似性矩阵的相似性来保持全局保持数据和局部保持投影数据的一致性.同时,对重构系数矩阵和相似性矩阵进行稀疏约束,保留主要信息,以减少冗余信息的干扰.在公开的4个人脸与物体数据集上的实验结果显示:该方法具有较高的分类准确率.     

指数型阻尼模型复模态更新及阻尼矩阵识别

提出了在模态测试的基础上识别得到指数型非粘滞阻尼系统中阻尼系数矩阵的方法.通过求解一个带约束最优化问题,得到满足系统特征方程的最优修正阻尼系数矩阵.考虑了实际模态测试中得到的模态参数的非完备性,可以利用有限的低阶模态,较为准确地识别出系统的阻尼系数矩阵,但随着系统的非粘滞阻尼特性逐渐增强时,想要精确识别出阻尼系数矩阵所需要的模态数目会逐渐增加.同时,进一步考虑到模态测试中复模态的虚部受噪声影响较大,提出了阻尼矩阵识别过程中对复模态虚部进行更新的方法,使之满足指数型阻尼系统特征方程,且利用上述方法得到的复模态虚部,能较为精确地识别出阻尼系数矩阵.由于目前对松弛因子识别的研究较少,在模态更新方法的基础上提出了不依赖于复模态虚部的松弛因子识别公式,并通过数值算例,验证了指数型非粘滞阻尼模型的阻尼识别方法及复模态更新方法的适用性和有效性,及松弛因子识别的准确性.最后通过悬臂梁的振动测试进行模态参数识别,并讨论了指数阻尼模型的适用性和合理性.     

基于反应数据的贝叶斯概率方法在恢复力模型选择中的应用

考虑模型选择过程中的不确定性,建立基于反应数据的模型选择的贝叶斯概率方法计算框架,用于选择一系列结构模型中的最有可能模型。该方法通过基于贝叶斯理论的模型参数识别方法得到模型参数的最有可能值及Hessian矩阵,对于全局可识别情况再结合渐近估计解法得到各模型的证据,进而通过贝叶斯定理得到选择各模型的概率,可以自动对过于复杂的模型进行限制。最后,将基于贝叶斯理论的模型选择方法用于采用实测滞回曲线数据的密肋复合墙试件的恢复力模型选择中,基于反应数据对选择2种恢复力模型的概率进行计算。研究结果表明:贝叶斯理论在系统识别中的应用不仅可以识别得到模型参数的最有可能值,还可以识别得到最有可能的模型,并且考虑了模型及模型参数的不确定性。     

模糊动态罚函数遗传算法及其在钢筋混凝土梁优化设计中的应用

在遗传算法中,约束的处理一般采用罚函数法.罚函数有多种形式,通过对其进行分析研究,本文提出一种新的罚函数,即模糊动态罚函数;用模糊动态罚函数遗传算法对钢筋混凝土梁进行了离散变量优化设计.数值实验表明:由于模糊动态罚函数综合考虑了横向放宽约束和纵向加强约束,该方法能从纵向和横向,即时间和空间的组合领域进行搜索,从而有很好的全局搜索能力,并且搜索速度快,能够迅速收敛到约束最优解.     

电动车动力总成悬置系统的全局灵敏度分析

针对电动汽车动力总成悬置系统（Powertrain Mounting System，PMS）参数同时存在不确定性和相关性的情形，开展考虑不确定参数相关性的电动汽车PMS固有特性的全局灵敏度分析研究. 采用含相关性的概率变量描述系统的不确定参数，基于方差分解推导考虑概率变量相关性的一阶和总体全局灵敏度公式；基于蒙特卡洛法（Monte Carlo Method，MCM）提出一种求解全局灵敏度指数的方法；推导当概率变量服从正态分布时的全局灵敏度公式，给出采用MCM计算全局灵敏度指数所需样本集的构造方法；以某电动汽车PMS算例验证方法的有效性. 分析结果表明，相关性会影响系统固有频率和解耦率响应对不确定参数的敏感性，考虑不确定参数的相关性可获得更加合理的灵敏度分析结果.     

互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法

结合罚函数思想和广义梯度投影技术, 提出求解非线性互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法. 首先, 通过扰动技术和广义互补函数, 将原问题转化为序列带参数的近似的标准非线性规划; 其次, 利用广义梯度投影矩阵构造搜索方向的显式表达式. 一个特殊的罚函数作为效益函数, 而且搜索方向 能保证效益函数的下降性. 在适当的假设条件下算法具有全局收敛性.     

基于神经网络的二次规划问题的指数稳定性

针对带有边界约束的凸二次规划问题,利用离散神经网络模型的建模原理,构造了一个神经网络模型.利用矩阵与对称矩阵的关系和正定矩阵特征值的性质,通过引入一个适当的因子,得到了该离散型神经网络模型是全局指数稳定性和指数收敛率的结果.同时分析了该结果的优越性和存在的不足,提出了解决的3种方法,最后给出了实例说明本方法取得结果的实用性.     

一种基于服务使用信息的Web服务QoS度量方法

针对现有的基于QoS的度量方法只考虑对Web service的公共属性的研究,忽略了领域属性,不具备通用性的问题,把QoS度量分为有约束和无约束两类,并分别提出QoS度量方法.对有约束的QoS度量,提出一个基于约束信息的度量方法;对于无约束QoS度量,给出一种通过对已有服务使用信息、自动调整QoS度量的指标及指标系数的方法.最后,介绍算法的实现平台及实验结果分析,并通过实验证明方法的可行性和有效性.     

一种求解带等式约束非线性规划问题全局最优解的方法

本文把罚函数法和一种求解无约束非线性规划问题的辅助函数法相结合,首先写出非线性规划问题的罚函数,从而把原问题转化成为一个无约束的非线性规划问题,然后再运用辅助函数法（GOM）来求解罚函数的全局最优解,从而求到原带等式约束的非线性规划问题的全局最优解．     

求解低秩密度矩阵约束最小二乘问题的优函数罚方法

本文应用优函数罚方法求解具有低秩密度矩阵约束的最小二乘问题. 首先用凸差方法处理非凸的低秩约束,并结合罚方法和优函数方法将原问题转化为一系列具有密度矩阵约束的凸优化问题,然后给出求解该优化问题的优函数罚方法,并对该方法进行收敛性分析. 之后,运用半光滑牛顿增广拉格朗日算法求解优函数罚方法的子问题. 最后,合成数据集和真实数据集上的数值结果表明了优函数罚方法有效地求解了具有低秩密度矩阵约束的最小二乘问题.     

基于损伤可识别性的传感器优化布置方法

为了满足结构健康监测和损伤识别的要求,提出了一种以损伤可识别性与模态可观测性相协调为目标的传感器优化布置方法.考虑损伤导致的结构响应变化,由结构运动方程推导出了结构响应与振型和损伤灵敏度之间的解析关系式.根据Fisher信息熵原理,建立了同时包含模态独立性信息和损伤灵敏度信息的目标函数.利用奇异值分解技术,发展了以Fisher信息矩阵最大和条件数最小为准则的迭代算法.算例分析表明,所提方法有效地克服了基于模态可观测性和基于损伤可识别性的传感器优化布置结果存在的差异,利用其优化结果进行的损伤识别比单一目标的结果具有更高的精度.     

基于Jacobian矩阵的5UPS-RPS并联机构全域性能指标分析

提出一种由一个RPS约束分支和5个UPS主动分支构成的新型空间对称五自由度并联机构.为研究动平台和定平台半径变化对该五自由度并联机构速度性能指标的影响规律,利用虚设机构法求出机构一阶和二阶影响系数矩阵,并推导了速度和加速度表达式,利用推导的Jacobian矩阵对机构进行速度全域性能指标分析,并绘出上述性能指标图谱,得到动平台和定平台尺寸变化对并联机构性能的影响趋势,同时也得到所给动平台和定平台尺寸范围内速度性能较好的尺寸,为机构优化设计提供了理论依据.      

一种结合NCP函数的SQP滤子新算法

提出一种带非线性互补函数的信赖域序列二次规划滤子算法.通过引入滤子概念,避免了罚函数法中罚参数选择的困难.借助非线性互补函数简化了非线性规划问题的KKT条件,并用非线性互补函数代替滤子中的约束违反度函数,在一定的条件下证明了算法具有全局收敛性.数值试验结果表明算法是有效的.     

椭圆系统下最优控制的罚函数方法

讨论了椭圆系统的最优控制问题,首先给出要讨论的散度-旋度型方程,证明其在所选择的空间存在唯一解;其次选择合适的性能指标,运用Sobolve空间、变分法、泛函分析等理论证明了有约束问题最优解的存在性,并且利用罚函数的方法把有约束条件系统转化为无约束条件系统;最后证明了当罚参数趋于零时,有约束问题的解收敛于无约束问题的解以及约束问题解的梯度法的收敛性．     

一个不等式约束问题的SQP方法及其收敛性

提出一个关于不等式约束问题的SQP算法,其效益函数为非可微精确罚函数,罚因子具有自动调节性.通过求解一辅助线性方程组,获得二阶修正步,并利用弧式搜索,建立了问题的一个可行下降算法.在一定的假设条件下,证明了算法是全局收敛的,并且具有超线性收敛速度.     

基于RKPM梁固有频率及薄板柔度的拓扑优化

以节点相对密度为设计变量,以固有频率最大为目标函数,通过修正低密度区质量矩阵建立了基于重构核粒子法(RKPM)的结构动力拓扑优化数学模型.采用罚函数法施加本质边界条件,利用直接微分法推导了结构固有频率灵敏度方程,同时研究了受横向载荷弯曲的基尔霍夫薄板柔度最小的拓扑优化问题.最后对比分析了节点依赖性以及设计变量对最优拓扑结构的影响,并结合以上算法和优化准则法编写程序完成了2个拓扑优化算例.优化结果表明:所建立的模型不仅能有效抑制局部模态和重特征频率的出现,而且因通过重构核近似提高了计算点密度场的连续性,棋盘格现象得以消除,可以得到清晰光滑的拓扑边界.     

批量及路径可变时机器ROBUST布置问题

应用混合遗传算法(HGA)解决了生产批量及路径可变时的车间ROBUST布置问题，即用遗传算法找到一种车间布置，它在各个生产时期都是最优或接近最优的．对遗传算法操作中产生的违反约束的个体采用修补和动态惩罚相结合的处理方法，即对变异操作产生的违反约束的个体采用修补的方法，同时在目标函数中引入惩罚函数控制种群中违反约束的个体数目，并设计了一个模糊控制器动态地调整惩罚系数，以解决遗传算法中的约束满足问题，提高了遗传算法的效率．仿真结果表明，所提出的动态调整惩罚系数的思想及方法是提高遗传算法效率的一种有效途径．     

Exact penalty method for the nonlinear bilevel programming problem

In this paper, following the method of replacing the lower level problem with its Kuhn-Tucker optimality condition, we transform the nonlinear bilevel programming problem into a normal nonlinear programming problem with the complementary slackness constraint condition. Then, we get the penalized problem of the normal nonlinear programming problem by appending the complementary slackness condition to the upper level objective with a penalty. We prove that this penalty function is exact and the penalized problem and the nonlinear bilevel programming problem have the same global optimal solution set. Finally, we propose an algorithm for the nonlinear bilevel programming problem. The numerical results show that the algorithm is feasible and efficient.