结合样本分割与系统方程的稳健性统计检验方法

结合二元样本分割与系统方程方法,提出一种新的稳健性统计检验.首先建立理论模型,分析结构方程模型中条件外生性假设与参数解释的关系,确定备择模型的构建原则;接着提出混淆变量调整与二元样本分割两种备择模型构建方法;最后基于系统方程方法建立假设检验,并针对奇异性问题改进检验统计量.蒙特卡罗实验表明,本文的稳健性统计检验具有良好的小样本表现.以Acemoglu教授关于人口老龄化与经济增长的研究为例,应用本文方法进行检验,发现该研究的部分模型存在误设问题.     

基于重叠型区域分解的时域积分方程法

时域平面波算法可以降低时域积分方程的计算复杂度以及内存消耗,但是时域积分方程的阻抗矩阵的近场部分元素无法减少,内存消耗依然很大。提出了利用重叠型区域分解法降低时域积分方程的内存需求,通过采取划分子区域,利用特征基函数法降低阻抗矩阵规模的方法,降低了内存消耗。数值算例验证了重叠型区域分解法结合时域积分方程能有效地用于瞬态电磁散射问题的分析。     

兰彻斯特方程损耗系数估算方法研究

建立基于兰彻斯特方程的聚合级实体损耗模型的关键在于损耗系数的确定。目前对于兰彻斯特方程损耗系数估算的研究主要基于武器装备的火力指数,缺乏对地形、通视性以及目标优先级的考虑。故我们给出基于捕捉概率和目标优先级的扩展兰彻斯特方程,重点研究利用高分辨率模型输出结果对兰彻斯特方程损耗系数进行估算的方法,提出了扩展兰彻斯特方程中目标优先级的实现思想,最后介绍了极大似然估计中方差和置信区间的处理技术。利用本估算方法可以生成多兵种交战损耗矩阵,用来计算交战损耗。     

结构建模中自蕴涵方程求解的新方法：辗转相乘法

从新的角度考察了自蕴涵方程的特点，认为自蕴涵方程是一种具有“主观”和“客观”两方面特性的特殊逻辑方程．从这一观点出发提出并证明了求解自蕴涵方程的变形定理、求解定理和推理定理，进一步给出了求解自蕴涵方程的一种十分有效的新方法——辗转相乘法．这种方法把逻辑推理变成了逻辑运算，使得方程中只要有一个变量是已知的，就可以求出所有其他的未知变量     

中国煤矿重大事故中故意违章行为影响因素结构方程模型研究

研究了中国煤矿重大事故中的煤矿工人故意违章行为的影响因素,以煤矿工人个体层面和煤矿组织层面的各类因素作为外源变量,行为效价和行为成本感知为中介变量,以煤矿工人高成本-高效价和高成本-低效价两类特征性故意违章行为作为内生变量,构建故意违章行为影响因素的结构方程模型,研究发现煤矿工人的传记特征对两类特征性故意违章行为具有直接的正向影响;煤矿生产条件对两类特征性故意违章行为没有显著影响;煤矿生产任务性质通过感知效价间接正向影响两类特征性故意违章行为;煤矿组织特征和关系特征变量均对两类特征性故意违章行为具有间接的负向影响.     

聚合级实体仿真中损耗模型参数校准方法的研究

建立基于兰彻斯特方程的聚合级实体损耗模型的关键在于损耗率系数的确定。目前采用的方法多是根据经验或直接主观决定，这种方式严重制约了方程本身的可信性，也使得聚合级仿真结果与高分辨率仿真结果之间出现严重的不一致性问题。提出了一种利用高分辨率仿真模型的揄出数据对聚合级实体损耗模型系数进行校准的方法。该方法考虑了对抗双方武器本身性能，同时也利用了高分辨率的仿真结果，实验表明，聚合级仿真结果更加逼近于高分辨率仿真的结果。因此，该方法对于维护多分辨率模型间的一致性起到了很好的借鉴作用。     

雷达信号级仿真中模型耦合问题及解决方法研究

对雷达信号级仿真中由于雷达采用非线性的对数接收机造成的目标回波小尺度幅度起伏特性模型与接收机模型相互耦合的原因和所产生的影响进行了分析.为消除模型耦合的影响,从模型解耦的角度出发,提出了指数恢复+直接回放方法;从保证仿真中的对数接收机输出与实际雷达的对数接收机输出相一致的角度出发,提出了输出合成方法.输出合成方法在一个雷达信号级仿真系统中得到了成功的应用.     

基于GNSS散射信号陆地高度计的建模与分析

全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的散射信号作为一项新的遥感技术日益受到关注,目前已经成功的应用到海洋高度测量中,但由于陆地表面特性复杂,使基于GNSS的陆地表面高度计的设计一直是个难点.根据GPS信号的特点,推导了GPS地面散射回波信号的数学方程,建立了能反映陆地表面特性的GNSS-R双站雷达模型,从而设计了以GPS卫星作为照射源,接收机置于飞行器上,利用GPS散射信号测量陆地上空飞行器高度的仿真系统.通过对仿真结果的分析,验证了模型的有效性,也为后续的GNSS-R陆地高度计的优化设计提供了依据.     

声表面波式小波器件对奇异性信号的研究

在研究声表面波式Morlet小波器件具有进行小波变换、消除白噪声和奇异性信号识别功能的基础上 ,将该器件用于对奇异性信号的提取和分析。通过某一航空发动机的故障实例说明了这种器件不仅可以对工业环境噪声、传输和中间处理单元造成的干扰信号进行滤波 ,有效地提高分析信号的信噪比 ,而且也实现了对故障信号的连续小波变换 ,最终完成了对奇异性信号的提取和识别。     

深基坑支护体系的模糊积分多元决策研究

在分析影响深基坑支护体系因素的基础上 ,根据模糊积分的有关理论 ,对基于模糊测度的模糊积分加以改进 ,推导出有限集合上的多层模糊积分多元决策模型 ,并归纳出用该模型进行多元决策问题综合评价的一般步骤 .最后成功地应用该模型于某深基坑工程支护体系综合决策中 .同时应用该模型可以开展其它复杂系统的综合决策.     

基于径向基函数响应面法的板料成形仿真研究

板料冲压成形过程中,系统的输入参数具有较大的随机性,并且系统优化通常需要满足多个目标.针对目前一些流行算法在精度和效率上存在的不足,提出了基于径向基函数响应面法的板料冲压成形过程可靠性设计方法.通过超拉丁立方抽样实验设计,选择了适当的设计参数样本,建立了基于径向基函数的板冲压成形过程响应面模型,分析响应面模型中各个目标对应的响应值,得出影响系统的最主要因素,并获得最佳冲压成形工艺参数范围.通过实际生产,验证了该方法对提高板料冲压成形过程的可靠性是有效的.     

基于响应面法的汽车吸能部件优化问题研究

对汽车的前纵梁中不同构件板厚的优化,将其总体重量控制在一定范围内的前提下,对其吸能效果以及最大加速度进行优化。对于目前国际上流行的遗传算法,神经网络算法等优化手段求解问题收敛性是建立在对正问题多次迭代求解的基础上,导致其计算量庞大。为了打破这个瓶颈,建立了基于调整权函数策略的移动最小二乘法的响应面方法,通过均匀拉丁方试验设计方法,选择了适当的设计参数样本,快速建立了精确的多维响应面模型,并采用Pareto遗传算法对该模型进行了多目标优化,得到了较好的结果。     

人工神经网络控制的Sigmoidal函数研究

本文针对前馈神经网络误差反向传播算法（ＢＰ）算法应用于控制系统收敛速度慢，神经元非线性处理函数选择难等问题，提出了自动寻找最优Ｓｉｇｍｏｉｄａｌ函数方法。与ＢＰ算法相比较，该方法不仅收敛速度快，而且学习次数和隐节点数减少。仿真计算结果表明，该方法应用于控制系统鲁棒性能好，提高了网络学习能力，改善了学习性能，在神经网络控制中有一定推广价值。     

基于险度函数的研制风险度量研究

现代弹箭系统是一种集多门学科于一身的复杂系统.在研制过程中,由于受到不确定性因素的影响,会给研制工作带来一定的风险.本文分析了各种风险分析与估计方法,给出了风险的数学表述方法和风险分布的概率估计.结合武器系统研制的实际情况,假定行为人风险偏好特性为定常风险中立,给出了在该风险偏好特性下的险度函数.通过险度函数的研制风险分析为风险决策提供了量化的决策依据.以反直升机智能雷战斗部为例,验证了该方法的有效性,并且具有科学和实用价值.     

虚拟数控铣削表面粗糙度预测技术研究

分析了影响数控铣削加工表面粗糙度的主要因素,利用多元回归分析建立了基于球头铣刀的表面粗糙度关于其影响因素的数学模型.经显著性检验,该模型预测精度高,泛化能力强.该模型为虚拟数控铣削表面粗糙度预测的建模提供了理论依据.开发了基于DELPHI的可视化交互式的仿真系统,实现了虚拟数控铣床的表面粗糙度的在线预测.有助于理解表面粗糙度随铣削参数改变的规律,也为铣削参数优化提供理论依据.     

Adaptive integral dynamic surface control based on fully tuned radial basis function neural network

An adaptive integral dynamic surface control approach based on fully tuned radial basis function neural network (FTRBFNN) is presented for a general class of strict-feedback nonlinear systems, which may possess a wide class of uncertainties that are not linearly parameterized and do not have any prior knowledge of the bounding functions. FTRBFNN is employed to approximate the uncertainty online, and a systematic framework for adaptive controller design is given by dynamic surface control. The control algorithm has two outstanding features, namely, the neural network regulates the weights, width and center of Gaussian function simultaneously, which ensures the control system has perfect ability of restraining different unknown uncertainties and the integral term of tracking error introduced in the control law can eliminate the static error of the closed loop system effectively. As a result, high control precision can be achieved. All signals in the closed loop system can be guaranteed bounded by Lyapunov approach. Finally, simulation results demonstrate the validity of the control approach.     

双响应曲面方法在改进产品设计中的应用研究

以天津市某橡胶公司轮胎产品设计为对象 ,采用双响应曲面方法对轮胎生产过程中的一个重要质量特征 (胶料硬度 )进行了优化 ,并根据双响应曲面方法设计了试验设计软件 ,试验设计结果找到了达到胶料硬度目标并减少硬度变异的配比条件 .