硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟

在对比分析已有硬化非高斯模型(Winterstein硬化模型、Ding和Chen模型)的基础上,提出了一个基于Zhao和Lu模型的新硬化非高斯模型.新模型预测偏度和峰度的误差比既有硬化模型小,且最大误差分别为0.311和0.479,表明新模型具有良好的精度;同时新模型扩展了Zhao和Lu模型的适用范围.最后运用新硬化模型模拟硬化非高斯过程样本,发展了硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟方法.数值算例验证了本文方法用于硬化非高斯结构响应首次穿越失效概率计算有较高的精度;杭州新火车东站大跨屋盖以及南水北调工程渡槽结构工程实例说明了本文方法的使用过程.     

基于响应面和MCMC的齿轮接触疲劳可靠性

针对齿轮接触失效,建立带有安装与制造误差的齿轮参数化模型,通过大变形显式动力学仿真软件来模拟齿面动态接触应力.然后,根据应力-强度干涉模型,建立齿轮响应面状态函数.为了提高齿轮响应面功能函数的拟合精度,提出了一种基于响应面和Markov chain Monte Carlo(MCMC)的可靠性分析方法,并进行可靠性灵敏度分析,以定量概率反映安装误差、制造误差及外载荷等随机因素对齿轮传动可靠性的影响程度.最后,将Monte Carlo模拟100 000次的计算结果与所提方法的结果进行比较,验证了可靠性分析方法的正确性.     

船舶4自由度响应型数学模型的研究

为建立考虑船舶横摇的船舶4自由度响应型数学模型,首先采用类比建模的方法建立船舶横摇响应型数学模型,并首次提出了船舶横摇指数的概念;然后利用多元回归分析软件SPSS17.0及偏最小二乘法对8条船舶数据进行分析,得到横摇指数的最优回归公式;最后,联立Nomoto模型和船舶横摇响应型数学模型得到船舶4自由度响应型数学模型.该模型结构简单,较传统的船舶水动力数学模型更为简捷方便,且基本满足精度要求.     

基于粒子群支持向量机的矿岩强度指标的超声预测

建立以吸水率、干密度、波阻抗、动泊松比、动弹性模量为输入,抗压强度为输出的支持向量机预测模型.为了提高支持向量机预测精度,引入了粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,克服支持向量机参数人工选取的不足.通过对鞍千矿和弓长岭矿的矿岩样本数据分析,该模型的预测误差最大为8.2%,精度明显高于传统神经网络法.结果表明基于超声波预测强度的方法具有很好效果,可望成为一种岩石强度预测的新方法.     

基于改进广义极值分布的核管道最大腐蚀深度预测

针对核管道腐蚀的环境复杂性和过程随机性问题以及极值分布模型选择不当所引起的拟合误差问题,采用广义极值分布模型预测核管道腐蚀深度的发展规律,并提出基于免疫遗传算法参数优化的核管道最大腐蚀深度预测及评估方法:对核管道取样管段上腐蚀深度进行统计分析,计算相应的累计概率;利用免疫遗传算法优化广义极值分布函数的统计参数,得到核管道最大腐蚀深度的概率分布函数;由小样本腐蚀深度预测整条管道的最大腐蚀深度ydi,并评估超过最大腐蚀深度ydi的概率.利用不同核管道腐蚀深度进行计算机预测仿真.研究结果表明:改进后的广义极值分布模型不会受限于样本极值数据的具体分布,具有较好的通用性,且模型参数寻优过程收敛速度快,拟合效果较理想.     

两种改进的GM(2,1)模型及其在船舶横摇预报中的应用

实时准确地预报船舶横摇运动是目前船舶运动研究的一个重要课题,对于提高船舶的耐波性和适航性具有重要的意义.灰色GM(2,1)模型有2个指数分量,能反映出序列摆动的运动情况,但预测精度仍然不足.因此在GM(2,1)模型对非线性复杂横摇运动进行建模及预测的基础上,基于误差补偿的思想,用周期外延和神经网络2种方法分别对灰色模型进行改进.仿真结果表明,灰色-周期外延组合预测模型和灰色-BP神经网络组合预测模型均能准确有效地预报船舶横摇运动,进一步提高灰色模型的预测精度,为船舶减摇控制打下了良好基础,具有实用价值.     

响应面法在大跨轨道斜拉桥索塔长期变形预测中的应用

为探究大跨径轨道专用斜拉桥索塔长期变形的离散性,以重庆蔡家嘉陵江大桥为工程实例,考虑5个主要结构参数,进行中心复合设计法三水平试验设计,构造不含交叉项的二次多项式响应面模型,将索塔变形与各随机参数之间的复杂隐性关系通过近似的显式函数关系表达出来,运用F检验和修正的决定系数进行响应面模型的显著性和精度检验,采用后退回归进行基函数显著性分析,实现响应面模型的简化.最后,基于Monte Carlo抽样分析,对索塔长期变形进行概率意义上的预测.预测结果表明:确定性方法和不确定性方法计算所得的位移差异由1年的13.22 mm增大到30年的71.62 mm,参数的随机性对斜拉桥索塔塔顶位移的预测结果有较大影响,考虑参数的随机性有助于衔接结构设计状态与施工状态.     

基于FORM的Monte Carlo精度修正可靠度算法

结构可靠度分析的核心是计算预定义功能函数的失效概率。提出一种基于一次可靠度算法 (FORM)计算结果的 Monte Carlo精度修正可靠度算法 ,它将原可靠度列式转换为一个求旋转坐标系下 n- 1元函数的统计均值问题 ,统计均值用 Monte Carlo法计算。这种可靠度算法克服了传统FORM法误差较大以及 Monte Carlo法效率低的困难 ,与二次可靠度算法 (SORM)相比 ,计算结果对验算点的计算精度不敏感。通过算例分析验证了该文方法的合理性     

稳健回归随机响应面法与冲压成形性容差预测

在基于CAE的冲压成形性容差预测中,以较少的模拟次数达到工程上可以接受的预测精度是响应面法得以应用的关键.充分考虑到冲压成形数值模拟中可能出现的不确定性波动,允许响应量中存在异常响应,提出一种基于稳健回归的随机响应面法.通过一个数学算例的计算对比,表明所提出方法不但能显著减少模拟次数而且精度与Monte Carlo法相当.将该方法应用于一个复杂冲压件的成形性容差预测中,验证了其在冲压成形性容差预测中的可行性.     

用于结构可靠度分析的多响应面法

在分析单响应面法精度的影响因素基础上 ,提出了改进的多响应面法 .然后以两个因子功能函数为例 ,推导了多响应面的设计与估计公式 ,并通过算例比较了多响应面法与JC法、Monte Carlo法及单响应面法的计算精度 .结果表明多响应面法的精度好于单响应面法 .     

广义极值分布的参数估计及实例分析

对广义极值(GEV)分布的参数进行了ML、GML和BAYBETA估计.利用R统计软件,通过用Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法与Metroplis-Hastings算法产生服从参数后验分布的模拟样本,进而对GEV分布的参数进行估计,并对上述几种估计的偏差和均方误差进行了模拟.对澳大利亚南部的Pirie港海平面年最大海平面高度建立GEV模型,并对T年一遇的最高水位进行了估计.实例研究表明,用BAY BETA方法估计的最高水位稍高于用极大似然估计得到的结果.     

基于灰色PSO-ANFIS模型的船舶横摇运动预报分析

为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(Grey Particle Swarm Optimization-Adaptive Neural-fuzzy Inference System, GPSO -ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统,再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船“育鲲”轮的横摇数据进行仿真实验,实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。     

基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统模型的船舶横摇运动预报分析

为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system,GPSO-ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统;再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船"育鲲"轮的横摇数据进行仿真实验。实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。     

Copula-EGARCH模型及投资组合的时变风险价值估计

采用EGARCH模型对资产组合中的每一资产建模,资产的联合分布采用条件Copula构建,应用常相关模式建立了Copula-EGARCH模型;采用Monte Carlo法估计资产组合时变风险价值;讨论了模型的检验问题,给出了相关的检验方法。以上证综指与深证成指数据为样本,选用广义误差分布拟合误差分布并选取BB1Copula进行实证分析,实证结果表明所建模型是合理有效的,所估计时变风险价值具有良好的估计精度。     

用Monte Carlo法估计无标样定量相分析的误差

用Monte Carlo法对γ射线衍射无标样定量相分析进行了误差分析和误差估计,并与线性方程组系数矩阵条件数的判断作了比较。以KCl、CaCO_3、 ZnO和BaCO_3组成的混合物为例,把Monte Carlo法应用于无标定量的基体清洗联立方程法对其进行了分析。     

基于RSM的连续刚构桥预应力损失不确定性分析

针对现行规范计算得到的预应力损失与工程实际存在偏差的问题,考虑施工因素、材料性能和环境条件的随机性对预应力损失的影响,将响应面法引入到预应力损失的预测中.以某特大跨连续刚构桥为工程背景,选择建设期随机误差较为常见的8个主要结构参数,进行Bucher试验设计,构造不含交叉项的二次多项式响应面模型,将预应力损失与各随机参数之间的复杂隐性关系通过显式函数近似地表达出来;基于逐步回归进行基函数的显著性分析与筛选,运用F检验和修正的决定系数进行响应面模型的显著性和精度检验;同时,采用秩相关系数,分析各参数对预应力损失的敏感性;最后,结合Monte Carlo抽样技术,对预应力损失进行概率意义上的预测,得到一定置信概率下的预应力损失区间.     

海浪测量的一种新方法

本文根据时间序列分析和参数识别理论,提出一种测量海浪的新方法.它不需要浪高仪,仅由船舶横摇运动记录曲线来估算海浪的统计值.这种动态海浪预测方法便于船舶航行中实时测量.通过对模型试验结果的对比分析和实船横摇记录的离线计算表明,本文方法是可行的.     

ARCH(0,p)模型的参数估计

ARCH模型中的未知参数很多,本文利用Monte Carlo最优法对ARCH(0,p)模型和ARCH(0,1)模型中的未知参数进行估计。     

基于Copula函数和王变换的巨灾死亡率债券定价研究

为提高保险公司对巨灾风险的承保能力,研发了一类与巨灾死亡率相关联的债券.采用含Poisson频率的跳-扩散过程刻画死亡率的随机波动,描述了巨灾死亡率所具有的跳跃特征.采用Gumbel Copula函数描述了不同地区死亡率的相关性,进而改进了巨灾死亡率债券触发指数的构造.最后,基于王变换构建了不完全市场中巨灾死亡率债券的定价模型,并给出了债券价值及其影响因素的Monte Carlo模拟结果.实证分析结果表明,Monte Carlo模拟10 000次预测的死亡率指数与真实值拟合优度良好,验证了计算结果的有效性和一致性.     

基于Monte Carlo方法的NIRS生理检测研究

在NIRS生理检测技术的基础上,提出以扫描方式进行NIRS检测的新构想.以Monte Carlo方法展现其成像过程,并首次尝试以Monte Carlo方法对扫描式NIRS检测进行分析,以Visual C++编制程序,建立由组织结构到检测影像的检测模型.对一百万条光线进行追踪,对比分析了不同长度通道的扫描影像,并进行实测,得出该方式下检测影像的分辨率好于传统方式,证实了该方法的独特性.