多状态网络可靠性与韧性评估方法综述

为了准确评估复杂系统的可靠性,通常使用网络拓扑结构模型研究系统在各种情况下稳定运行的能力.但现实世界中的许多网络不仅存在连通性要求,还需要传输一定的流量以保证网络具有一定的吞吐量,该网络被称为多状态网络.多状态网络可靠性模型广泛应用于现实中的网络系统,如制造、能源、交通、信息、物流和装备保障、指挥控制和无人集群等.然而,不断增长的系统规模与复杂程度,导致求解多状态网络可靠度愈发困难.因此,寻求更加高效的方法来求解网络的可靠度成为迫切需要解决的难点问题.本文主要对多状态网络可靠性求解算法进行综述,总结了近年来其效率改善方面的研究进展.通过有效降低多状态网络可靠性的评估复杂度,大幅提高该方法的算法效率和可求解网络的规模,为管理者在多状态网络的设计、建造、运行和维护过程中提供支撑,确保多状态网络的稳定、可靠运行.韧性是可靠性的延伸,是衡量系统对抗扰动并从中恢复的能力,能够反映系统毁伤及恢复的全过程.本文进一步讨论了多状态网络韧性评估方法及其进展.     

非正态变量情况下结构可靠性分析的条件概率马尔可夫链模拟方法

基于对失效域样本的高效马尔可夫链模拟方法和鞍点估计法,提出了一种可快速分析高维小失效概率情况下含非正态变量的非线性极限状态函数的可靠性方法.所提方法在非正态空间中,将所求失效概率转化为线性极限状态函数的失效概率与一个特征比例因子的乘积.线性极限状态函数是通过马尔可夫链模拟非线性极限状态函数失效域中的样本而获得的,它与非线性极限状态函数具有近似相同的设计点.而概率论中的乘法定理是获取特征比例因子的理论依据,它反映了非线性极限状态函数失效概率与线性极限状态函数失效概率的关系.线性极限状态函数的失效概率可以由鞍点估计法求得,而特征比例因子可以由马尔可夫链快速模拟线性与非线性失效域中的样本而近似算得.定性分析和定量的算例对比分析表明,所提算法具有较广的适用范围,并且它的实现过程较为简单,计算精度和效率均较高.     

神经网络的本质逼近阶

运用多元函数逼近工具, 对三层前向人工神经网络逼近连续和可积函数的本质逼近阶进行了定量研究. 证明了当激活函数满足一定条件时, 对任意的连续或可积函数, 能具体构造有明确隐层单元下界的三层网络使之对被逼近函数任意逼近. 给出该类神经网络逼近的上、下界估计和本质逼近阶估计, 刻画所构造网络的逼近性能与网络隐层拓扑结构之间的关系. 特别地, 当被逼近函数为二阶Lipschitz函数时, 所建立的神经网络其逼近速度完全取决于被逼近函数的光滑性. 所获结果对逼近连续或可积函数类的前向神经网络具体构造及逼近能力刻画有重要的理论指导意义.     

结构系统可靠性分析的发生函数法

发生函数法是多状态系统性能评估的重要工具. 本文在结构系统强度可靠性分析中引入并发展发生函数法, 分别构造描述强度(抗力)、应力(载荷)、安全裕度、疲劳寿命等概率分布的发生函数, 定义各类发生函数之间的复合算子及相应的性能结构关系, 实现静定、静不定结构系统静强度可靠性和结构系统疲劳强度可靠性的建模. 在发生函数的复合运算中, 通过同类项合并、近似项合并技术缩减计算量以提高效率. 理论分析和数值算例表明: 发生函数形式统一、表达简洁、宜编程、通用性强, 适用于具有多层次结构的系统概率建模. 新方法充分考虑了结构元件之间因孪生载荷而引发的失效相关性, 可为存在多模式损伤耦合的土木工程结构、机械装备系统静、动强度可靠性分析提供理论参考及有效工具.     

一类飞行器姿态动力学特征建模研究

本文研究飞行器姿态动力学的特征建模问题.针对飞行器姿态动力学所具有的三角形式的仿射非线性系统,通过引入非线性系统的时间尺度和一类与系统状态有关的压缩函数,给出了将动力学压缩到特征模型参数中的一般方法,并且给出了特征模型的参数范围及其极限.从所给出的参数范围可以看出,特征模型参数的界与采样周期、建模误差、系统阶数、系统变化率有关.所建立的特征模型的建模误差可以按照控制精度的要求任意小,表明了特征建模和一般模型降阶方法是不同的,该方法并不丢失系统信息.在此基础上建立了挠性卫星姿态特征模型,并给出了参数的界和极限,为基于特征模型的飞行器控制设计奠定了理论基础.     

基于鞍点估计的结构系统可靠性分析方法研究

利用鞍点概率估计可以直接逼近非正态变量空间中单个线性功能函数概率分布的特点, 提出了三种基于鞍点概率估计的系统多模式可靠性分析方法. 其一是基于鞍点估计的近似边界理论, 该方法首先采用鞍点概率估计方法得到各失效模式的失效概率和等价正态可靠度指标, 然后利用边界理论近似得到系统失效概率的上下界限; 其二是基于鞍点估计的Nataf分布逼近法, 该方法首先采用鞍点估计得到各失效模式响应量的概率密度函数及近似线性化功能函数的相关系数, 然后根据Nataf分布来逼近结构系统响应的联合概率密度函数, 进而利用直接数字模拟法来求得结构系统的失效概率; 其三是鞍点线抽样方法, 该方法首先通过变量的线性标准化变换来消除变量的量纲, 然后在标准化的变量空间中利用线抽样方法的样本点将系统失效概率转化为一系列线性响应功能函数失效概率平均值的形式, 再采用鞍点概率估计方法直接估计非正态变量标准化空间中这一系列线性响应功能函数的失效概率. 通过比较三种方法的基本思想、实现过程和算例结果可以发现: (1) 第一种方法只能给出多模式系统失效概率的界限, 并且只适用于线性程度较好的功能函数的情况; (2) 第二种方法可给出系统失效概率的确定值, 这种方法的误差主要来源于Nataf分布对多模式系统响应量联合概率密度函数的近似, 还来源于每个失效模式极限状态函数的非线性程度, 第二种方法也只适用于线性化程度较好的功能函数; (3) 第三种方法给出的是多模式系统失效概率的估计值, 该估计值随样本点数的增加而趋于真值, 并且该方法可以考虑功能函数的非线性对失效概率的影响, 因此方法三是适用范围最广的一种方法.     

分叉网络的启动压力梯度研究

要高效地开发低渗透油藏,就需要充分认识低渗透油层自身所具有的特殊规律和性质,并准确地描述低渗透油藏的渗流力学规律.本文以低渗透油藏中可能存在的裂缝网络为研究背景,采用理想的分叉网络模型,研究非牛顿流体中的Binghan流体流过裂缝分叉网络时的启动压力梯度.研究表明低渗透分叉网络油藏中Binghan流体流动的启动压力梯度是流体的屈服应力和分叉网络微观结构参数的函数.本文建立的模型没有经验常数,每个参数都有明确的物理意义.本文的模型有助于进一步深入探讨裂缝网络型多孔介质的渗流机理.     

近似指数型神经网络的本质逼近阶

针对一类比Sigmoid更为宽泛的指数型激活函数,证明了三层前向神经网络的本质逼近阶.特别地证明了对于定义在Rd中紧子集上的任意连续函数f,存在隐层单元数为m(n)=Bdm(fi,nn)<ε(n 1)d(其中222(,)11,1,Bdfn=2 π2dωfn 2ω2(f,·)为f的二阶连续模,n为不小于1/ε的任意正整数)的近似指数型神经网络Rnσ(d)使其逼近f的精度与速度满足222(,())11,1.d∞fRnσd≤2 π2dωfn 2同时,当f属于α-Lipschtz函数类时,网络达到其本质逼近阶n?α(0<α≤2),所获结果较完整地刻画了该类神经网络的逼近特征,并揭示了该类神经网络逼近性态与网络拓扑之间的相依关系.     

基于HMM-ANN的咳嗽音识别

通过将ANN(人工神经网络)改进应用到HMM(隐马尔科夫模型),使用Mel频率倒谱系数(MFCC)+帧能量+MFCC一阶差分,二阶差分的结构提取咳嗽音特征参数,HMM输出的所有状态累积概率作为ANN的输入序列进行非线性映射,进而提取新的信息来提高HMM的识别性能.实验证明,利用HMM-ANN混和模型来处理咳嗽声识别具有更高的识别精度和可靠性.     

基于证据理论的结构非概率可靠性拓扑优化设计

考虑数据信息较少以及认知水平有限情况下的不确定性对于结构拓扑优化具有重要意义.本文引入证据理论处理不精确的数据信息,采用证据理论的不确定测度克服精确概率约束模型建立的困难,并结合拓扑优化策略,形成了基于证据理论的可靠性拓扑优化设计模型.为了提高不确定测度的计算效率,提出了仿生智能优化算法和不精确极值思想相结合的改进优化算法来降低焦元数目和极限状态函数极值求解所导致的计算量.通过两个桁架算例对所提方法进行验证,结果表明,确定性优化结果可能是不确定情况下的失效解,虽然基于证据理论的最优设计在重量和拓扑形式上相对于确定性优化结果偏保守,但具备抵抗不确定波动的能力.     

全自动智能防盗报警系统的应用设计

本文从硬件设计和软件构成介绍一种单片机控制的全自动智能防盗报警系统.该系统由用户通过键盘输入五组电话号码作为语音报警对象,预录可长达20s的语音信号说明警情发生的地点,设防状态下即可方便地实现多个设防点的信号检测并迅速进入自动报警状态,是一种适合于家庭、办公室和仓库等地的可靠性较好的安全防范装置.     

基于MATLAB的煤与瓦斯突出BP网络预测方法

影响煤与瓦斯突出的各种要素与突出现象之间的关系复杂,且具有明显的非线性特点.BP人工神经网络模型可以很好地逼近这种非线性函数关系.基于煤与瓦斯突出特征指标的分析,建立了合理的单隐层结构的BP预测模型,并利用MATLAB神经网络工具箱实现了模型的训练与预测,应用结果表明,这种突出预测方法具有很高的计算效率和预测精度.     

一种多跳无线传感器网络中基于SMAC协议的性能分析模型

本文针对基于SMAC协议的多跳无线传感器网络,将节点建模为一个带关闭机制的有限队列单服务台系统,并考虑节点睡眠机制和竞争退避机制建立了二维Markov节点状态模型.基于该模型可准确推导出网络平均丢包率、网络吞吐量、数据包平均延时以及网络平均功率消耗等网络性能的表达式.通过与仿真实验给出的网络性能结果进行对比,发现模型给出的网络性能表达式有效逼近了仿真结果曲线,从而验证了模型的准确性.同时,运用该模型能准确分析多跳无线传感器网络在能量效率和QoS性能的折中关系,并为占空比、缓存队列容量等网络协议参数的优化提供理论指导.     

一种新的模糊神经网络及其逼近性能

给出了一类折线模糊数间新的模糊算术，对于递增函数σ : R→R得到了一个新的扩展原理，并由此建立了一种新的模糊神经网络模型，该模型在设计学习算法、逼近能力等方面具有优越的性能. 最后证明了相应的前向三层网络可以作为连续递增模糊函数的通用逼近器.     

早期裂纹故障预示中的高精度小波有限元算法

提出了任意尺度Daubechies小波一维、二维单元构造方法以及小波有限元自适应提升算法, 采用小波尺度函数作为插值函数, 利用小波多分辨分析了具有变尺度逐层逼近函数的特性, 获得了嵌套递进的多尺度有限元逼近空间.     

反馈型随机二元神经网络

提出并分析了一种全新的反馈型随机神经网络模型，该模型不同于常见的Boltzmann机，它不直接使用随机激活函数而是采用了随机型加权连接，神经元为简单的非线性处理单元.揭示了该网络模型存在惟一的收敛性平稳概率分布，当网络中的神经元个数较多时，平稳概率分布逼近于Boltzmann-Gibbs 分布. 另外，还讨论了该网络模型与Markov随机场之间的关系，并提出了一种新型模拟退火和Boltzmann学习算法.网络模型被成功地应用于解决难度较大的组合优化问题和人像的自动识别，实验结果证实了该模型具有强大的计算能力和优异的泛化性能.     

一种基于复杂系统观的效能分析新方法:单调指标空间分析方法

根据复杂系统的整体性、非线性、不确定性、开放性等特点，提出了一种新的效能分析方法：单调指标空间分析方法，并应用其于一反隐身防空信息系统的效能分析．论文首先提出了指标单调性公设，单调指标空间，单调指标需求轨迹，总单调指标需求轨迹，模糊单调指标需求轨迹等概念．然后提出了单调指标需求轨迹生成的一种并行数值算法．算法根据单调性公设，采取了超盒数值逼近的方法，快速逼近所求的系统单调指标需求轨迹，并通过模拟令牌环机制实现了算法的并行处理．此算法极大地缩减了搜索空间，很大程度上克服了依赖显式解析函数关系求单调指标需求轨迹的缺陷．然后，根据实际应用的需求，提出了具有各自优缺点以及适用范围的三种单调指标需求轨迹求交的方法，它们是：直接求交法，逼近法，优化蒙特卡罗方法．第三，在前面研究的基础上，提出了基于单调指标需求轨迹的系统分析模型，它们是系统的有效性评估模型，指标的灵敏度分析模型，模糊效能分析模型．最后，运用前述理论方法于一反隐身防空信息系统的分析，显示出了本方法具有良好的应用前景．     

桥梁结构固有频率不确定性量化的高斯过程模型方法

桥梁结构参数的不确定性必然导致其固有频率具有不确定性,量化固有频率的不确定性可为与动力特性相关的桥梁结构分析与设计工作提供更为准确的动力特性信息.均值和方差是刻画固有频率不确定性的两个非常重要的统计特性,本文旨在探讨一种可用于快速有效计算桥梁结构固有频率的均值和方差的方法.桥梁结构通常具有结构形式复杂,尺寸大等特点,传统的蒙特卡洛方法因计算花费高而使用受限.本文采用高斯过程模型取代复杂的桥梁结构有限元模型来表征不确定参数与固有频率的关系,快速有效地计算固有频率的均值和方差.该方法适用于参数服从任意概率分布的情形,其可靠性通过具有解析均值和方差的函数得到验证.最后,本文的高斯过程模型方法用来计算安庆铁路长江大桥固有频率的统计特性.     

广义非线性强度理论及其变换应力空间

基于摩擦材料的试验规律和在前人研究成果的基础, 提出了广义非线性强度理论, 它用一个表达式统一描述π 平面及子午面上各种材料的非线性强度特性, 包含或逼近了现有的非线性单一强度理论. 在主应力空间中, 广义非线性强度理论在π 平面上的破坏函数为介于SMP准则和Mises准则之间的光滑曲线;在子午面上的破坏函数为幂函数曲线. 在基于广义非线性强度理论的变换应力空间内, 广义非线性强度理论可以合理地与各种以p和q为应力参量的本构模型相结合, 使模型简单地实现三维化.     

酉空时码的成对差错概率及其Chernoff界

相对于经典空时码,酉空时码是一种无需信道状态信息的适合高速移动环境的空时码,对提高和改善无线通信有效性和可靠性具有重要意义.成对差错概率是衡量通信系统可靠性的一个重要参数,然而,现有文献中只给出了成对差错概率的最终结果,并利用不等式放大得到Chernoff界,方法不具一般性.文中根据二元检测的一般思路,从以两个发射符号为条件的接收符号概率密度函数的对数似然比出发,利用矩生成函数得到酉空时码成对差错概率准确值的留数表达式及其Chernoff界.通过计算机实验,对所提出方法性能进行仿真比较,对酉空时码成对差错概率的Chernoff界进行了验证.