重卡驱动桥壳疲劳稳健性与轻量化设计

驱动桥壳轻量化设计对于提高承载能力、降低生产成本具有重要的意义.本文在驱动桥壳有限元分析和疲劳分析计算的基础上建立驱动桥壳多目标优化模型，对重型卡车驱动桥壳进行参数化设计，建立正交试验表，利用田口方法和综合评价方法对驱动桥壳的疲劳性能稳健性和质量进行优化设计.优化结果表明，此方法可以应用于驱动桥壳的多目标优化，优化后驱动桥壳的疲劳稳健性能得到提高，减轻了质量，因此节约了桥壳材料，降低了生产和运营成本，提高了设计水平.     

基于一维数据逐段均匀条件下的参考分布研究

聚类分析中一个重要的问题是估计聚类数,GS方法通过参考分布对聚类数进行合理的估计,解决了其他聚类方法无法对应分为一类的数据进行分类的问题,具有更好的分类效果;目前已通过理论证明得出,在分布为对数凹且一维情况下,GS方法的参考分布为均匀分布,而有关其在其他条件下的参考分布研究较少;针对这一情况,提出解决一维且逐段均匀条件下GS方法的参考分布问题,以类内平方和为评价标准,通过拉格朗日乘数法求解与问题等价的优化问题,理论证出条件下总体均匀分布是类内平方和最大的情况,进而得出对于一维数据,逐段均匀条件下的参考分布仍为均匀分布的结论。     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

基于Bernstein多项式的SISO三层前向神经网络的设计与逼近

利用一元Bernstein多项式在相邻等距剖分点的差值和Sigmodial转移函数性质设计单输入单输出(single input single output, SISO)三层前向神经网络,并给出选取连接权和阈值的方法。此外,依据一元Bernstein多项式逼近连续函数定理证明SISO三层前向神经网络对连续函数也具有逼近性,进而通过实例获得该网络的一种输入输出解析表达式。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

Curvelet域GPR数据噪声压制与高频补偿方法

提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先，将GPR数据变换到Curvelet域，结合其多角度、多尺度的稀疏性，给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次，根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律，结合Curvelet的多尺度多角度特性，求取时变补偿因子，倒数加权对应的尺度、角度，补偿高频损失;最后，进行Curvelet反变换，获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动，克服了传统方法人为因素的影响.     

考虑超固结比与泊松效应的荷载传递模型

为了分析超固结状态及泊松效应对砂土管桩界面剪切特性的影响，在传统双曲线荷载传递模型的基础上，采用考虑超固结比的侧向土压力系数，计入由泊松效应引起的侧向土压力增加值，建立能同时考虑砂土超固结比及管桩泊松效应的界面荷载传递模型，对其可靠性进行验证。通过算例对极限摩阻力影响因素进行分析，结果表明：超固结比从1.0增大到3.0，抗压桩和抗拔桩极限摩阻力近似呈线性增大，抗压桩提高约83.6%，抗拔桩提高约92.9%；泊松比从0.1增大到0.3，抗压桩极限摩阻力呈线性增大，提高约3.5%；抗拔桩极限摩阻力呈线性减小，降低约3.6%；桩土模量比从300增大到1 500，抗压桩极限摩阻力降低约7.6%；抗拔桩极限摩阻力提高约9.6%。     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.