Banach空间中集值隐函数的类Lipschitz性质及其应用

利用变分分析和广义微分的相关工具,在Banach空间中研究集值隐函数的稳定性,给出集值隐函数在给定点具有类Lipschitz性质的Clarke上导数充分条件.作为应用,讨论参数向量优化问题有效解映射的稳定性,给出有效解映射在给定点具有类Lipschitz性质的Clarke上导数充分条件.所得结果改进了相关文献中的结果.     

基于点权的混合K-shell关键节点识别方法

复杂网络中,评估节点的重要性对于研究网络结构和传播过程有着重要意义.通过节点的位置,K-shell分解算法能够很好地识别关键节点,但是这种算法导致很多节点具有相同的K-shell (Ks)值.同时,现有的算法大都只考虑局部指标或者全局指标,导致评判节点重要性的因素单一.为了更好地识别关键节点,提出了EKSDN(Extended K-shell and Degree of Neighbors)算法,该算法综合考虑了节点的全局指标加权核值以及节点的局部指标度数.与SIR(Susceptible-Infectious-Recovered)模型在真实复杂网络中模拟结果相比,EKSDN算法能够更好地识别关键节点.     

基于旋量与包络理论的蛇形机器人安全攀爬

针对正交关节连接的蛇形机器人,文中提出了一种新的基于旋量与包络理论的螺旋攀爬运动研究方法.首先应用旋量理论对蛇形机器人进行运动学建模与求解,以降低传统D-H参数法建模的复杂性;然后基于包络思想分析蛇形机器人在攀爬运动过程中与圆柱杆的接触关系,提出了二值图像表示法来揭示机器人与圆柱杆的包络状态;最后基于弹性包络的分析结果,求得蛇形机器人的螺旋攀爬力,进而提出以安全攀爬力和攀爬系数为优化目标的控制参数优化模型.仿真结果表明,攀爬力与弹性包络状态间具有一致性,从而验证了文中提出的优化模型的正确性.     

矩形截面齐次广义屈服函数及刚架极限承载力

针对矩形截面刚架结构极限承载力分析中存在的问题,本研究通过控制性内力分析遴选了合适的矩形截面广义屈服函数,通过齐次化后建立了矩形截面刚架结构极限承载力分析的弹性模量缩减法.首先,根据回归分析和拟合误差分析建立了等效齐次广义屈服函数;其次,利用齐次广义屈服函数定义单元承载比,通过有策略地缩减高承载单元弹性模量模拟结构刚度退化,进而通过线弹性迭代分析确定矩形截面刚架结构的极限承载力;最后,根据内力占比研究了平面及空间受力刚架的控制性内力,通过对比分析遴选确定了合理的齐次广义屈服函数,并验证了本研究提出的方法的计算精度和效率.结果表明:本研究提出的方法作为线弹性迭代方法具有很高的计算精度,且克服了传统的非线性迭代方法的缺陷,能够取得更高的计算效率.     

考虑固结效应的高填方夯实地基桩侧负摩阻力计算方法

依托在高填方夯实地基上进行的桩侧负摩阻力现场试验,根据负摩阻力测试结果,提出考虑固结效应的高填方夯实地基桩侧负摩阻力计算方法。该方法对高填方地基强夯加固区与非加固区分段进行侧摩阻力计算,采用太沙基一维固结理论计算桩侧土沉降,反映固结效应对桩侧摩阻力的影响,利用土-混凝土界面直接剪切试验得到桩土荷载传递函数,反映桩土相对位移对侧阻力发挥程度的影响,采用有限差分法求得计算公式的数值解,并将计算结果与现场试验结果对比分析。结果表明,采用文中推导的公式计算的桩侧负摩阻力沿深度的变化趋势与现场试验测试结果一致,现场实测桩侧负摩阻力值约是理论计算值的1/2,工程应用时可将理论计算的桩侧负摩阻力值乘以0.5的折减系数。     

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

基于粗糙集的分布式集值数据属性约简

有许多文献针对集中式集值决策信息系统进行了研究,但还没有针对分布式集值决策信息系统方面的研究。主要讨论了分布式环境下集值决策信息系统的属性约简问题。从概率角度给出了集值对象的相似性度量,定义了分布式集值决策信息系统中的粗糙集模型;以保持系统正域不变为准则,分析了分布式集值决策信息系统中子决策表和属性的可约性;随后,给出了分布式集值决策信息系统中属性对于系统可约的2个判定条件,并采用后向搜索策略提出了相应的属性约简算法;为了验证该方法的有效性,在5份数据集上进行了50组实验。实验结果表明,提出的方法可以在保持分布式集值决策信息系统分类能力基本不变的情况下约简掉冗余的属性。。     

格构式塔架顺风向脉动风荷载空间相关性研究

为了研究格构式塔架顺风向脉动风荷载的空间相关性,选取2段典型的格构式塔架节段模型,采用2个高频测力天平同步测力风洞试验技术,得到了不同水平距离和竖向距离情况下的模型基底剪力和弯矩的风荷载时程.在此基础上,通过数据处理分析,得到了各工况下塔架的顺风向风荷载相干函数.试验结果显示:格构式塔架顺风向风荷载相干函数与频率,水平距离和竖向距离等参数有关;结构顺风向风荷载相干函数与顺风向风速以及高层建筑等结构的风荷载相干函数存在一定差别.最后,采用最小二乘法,拟合得到了格构式塔架顺风向风荷载相干函数经验公式,试验结果与经验公式吻合较好,可为格构式塔架风荷载及风致响应计算提供有用的参考.     

具Neumann边值条件p(t)-Laplacian微分方程多解的存在性

利用Ricceri变分原理,讨论一维p(t)-Laplacian微分方程-(|u′|~(p(t)-2) u′)′+|u|~(p(t)-2) u=λf(t,u)的Neumann边值问题,证明了该问题在一定条件下至少存在3个弱解.     

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.