剩余型直觉模糊推理的三I方法

要本文研究了由左连续三角模所生成的直觉三角模的性质,给出了与直觉三角模相伴随的剩余型直觉蕴涵算子的等价刻画,揭示了直觉模糊蕴涵算子和模糊蕴涵算子的关系．结合模糊推理的三I方法,针对剩余型直觉蕴涵算子,提出直觉模糊推理IFMP问题的三I方法和分解方法,给出两种方法的求解公式,并讨论了它们的还原性,证明了三I方法和分解方法具有良好的还原性．最后提出了IFMP问题的a-三I方法．并给出相应的算例分析．     

一种求解分类问题的优化算法

给出了一类线性分类算法的数学描述,在求解分类问题的平分最近点法与最大间隔法的基础上,将线性分类问题转化为一类无约束不可微优化问题。设计了一种求解该问题的不可微优化算法,并证明了算法的收敛性。初步的数值例子表明该算法是有效的,且具有简单实用的特点。     

采空区覆岩采动裂隙演化过程及其分形特征研究

为了研究采空区覆岩采动裂隙形成过程中的演化规律,基于煤岩细观破裂力学特性的数值模拟方法,结合非线性的分形几何理论,研究了覆岩采动裂隙演化过程并定量地描述了其时空分布特征,结果表明：采动下覆岩不断劣化,其内部细观损伤积累最终引起覆岩破坏.采动裂隙演化过程中的声发射具有自相似性的分形特征,加载后其分维值首先小幅度的升高,随后急剧下降,尤其是在破坏前降到最低,该特性可作为评价覆岩破坏的有效指标.上述结果能很好地解释覆岩采动裂隙的演化机制,并指导灾害发生前覆岩稳定性发展趋势的预测预报等防治实践.     

构造信息势场的一个偏微分方程模型

提出了用于构造传感器网络中的信息位势场的一个偏微分方程模型。一个抛物方程被引入并用于确定这个位势场;有限差分法则被用于数值求解。求解得到的位势场保留了大部分对实际应用有利的节点特征。归功于偏微分方程所具有的良好性质,多个信息位势场能够很自然地被聚合起来。     

基于跳扩散模型的石油价格长期趋势分析

分析了国际石油市场1986至2012年周价格形成机制的长期演变趋势.在讨论均衡理论基础上,以长期市场供求关系解释了国际油价长期波动现象.基于跳扩散模型拟合石油价格动态过程,利用结构变点检验和累积量估计方法进行了实证研究.历史数据分析表明石油价格具有高波动性、高强度跳跃性和上升漂移特征.此外,模型预测即使当前大幅增加石油投资,未来几年内石油价格变化仍会处于一种高频跳跃的上行阶段.     

煤层冲击倾向性评价的新指标体系

基于煤岩微元强度的韦伯分布假设和连续介质损伤力学理论,建立单轴压缩下考虑残余强度的损伤统计本构模型,修正了动态损伤应变计算式,结合损伤因子、损伤速率和损伤加速度研究了煤样的损伤演化规律和煤层冲击倾向性的评价指标,并利用最小二乘法对实验数据进行反演得到反映实验曲线的本构方程,且验证了其正确性。结果表明:考虑残余强度的损伤统计本构模型能较好地反映煤岩峰值强度后的应力-应变曲线的变化趋势和残余强度特征点,并可得到损伤速率的最大值;修正后的动态损伤应变在间接表征冲击倾向性实验的动态破坏时间时可不再受加载方式的限制;提出的盈余能指数变化率指标可综合衡量盈余能、峰后破坏过程损耗的应变能、动态破坏时间的变化情况,衡量煤层冲击倾向性;以最大损伤速率、修正后的动态损伤应变和盈余能指数变化率构成的指标体系可作为评价煤层冲击倾向性的新方法。     

融合动态收敛因子与黄金正弦的花朵授粉算法

为了解决传统花朵授粉算法收敛精度较低、易收敛到局部最优等问题,提出了融合动态收敛因子与黄金正弦的花朵授粉算法(DGSFPA).在异花授粉中引入动态收敛因子,来提高算法收敛精度.在自花授粉中进行黄金正弦优化,以增强跳出局部最优的能力.通过与其他3种算法在测试函数上的比较,验证了改进算法具有更高的收敛精度和更快的收敛速度.将DGSFPA应用于求解压力容器设计优化问题中,研究结果表明:改进算法所得4个设计变量值均比其他3种算法所得值小,且其总成本比花朵授粉算法减少5270.82元,比人工蜂群算法减少876.72元,证明了DGSFPA的有效性和可行性.     

冲击波引燃环氧丙烷物理特性模拟

主要研究了入射冲击波引燃环氧丙烷后快速分解反应的物理特性。通过基本物理量的分析指出,环氧丙烷主要在高温(900~1 300 K)段发生快速分解反应,并伴随有大量反应热的释放。在反应时间(0.0~20.0μs)段后期(约5.0μs),反应混合物将形成一种更强烈的高温、高速及高压爆轰波。     

裂纹应力强度因子的有限元计算

基于解析法和数值法,对有限长平板中存在的中心穿透裂纹,分析其附近的位移场、应力场分布,得到计算裂纹尖端的应力强度因子的公式。通过对求得的应力强度因子值与经验值的比较,表明本文给出的计算应力强度因子的方法具有较好的精度。     

基于支持向量机的短期风速预测研究

目的 为了减少风电场风速预测的误差,研究基于支持向量机(SVM)模型的短期风速预测.方法 采用SVM回归估计算法建立预测模型.结果 将该方法应用于实测数据进行预测,结果表明预测误差确实得到了降低.结论 和传统回归方法(如ARMA)比较说明所建模型是可行和有效的.