基于Simulink的污水管网节点流量随机模拟器设计

为了合理评价污水管网的运行工况和服务性能，采用非平稳时序分析方法对其中节点人流序列进行了随机建模．首先，奇异点识别采用Tukey提出的方法，趋势项识别采用基于逐步回归分析的曲线拟合法，周期项识别采用累积周期图法．其次，平稳时序模型类型识别采用自相关图和偏相关图，阶数确定采用信息准则方法，参数估计采用最小二乘法．模型通过了残差检验和实用性检验．最后，根据随机建模结果在Matlab／Simulink上设计了污水管网节点流量随机模拟器的结构图，可实现污水管网节点人流序列的蒙特卡罗模拟，并在示波器窗口对模拟流量序列和原始流量序列进行了比较．     

离散GM(1,1)参数估计的三种方法比较

针对离散灰色模型GM(1,1)中参数估计方法及模型稳定性问题,选取3种估计参数的方法进行讨论——最小二乘法、最小一乘法和累积法;为了更好地比较不同估计方法的差异,统一赋以相同的初值,并以拟合误差、关联度和条件数作为评价指标,借助MATLAB软件对两类实例数据进行分析——递增序列和递减序列;实验结果表明:在误差方面,累积法优于最小一乘和最小二乘,在模型稳定性方面,累积法优于最小二乘法,总之,对于递增和递减序列数据,累积法估计GM(1,1)中参数最优。     

离散GM(1,1)参数估计的3种方法比较

针对离散灰色模型GM(1,1)中参数估计方法及模型稳定性问题,选取3种估计参数的方法进行讨论——最小二乘法、最小一乘法和累积法;为了更好地比较不同估计方法的差异,统一赋以相同的初值,并以拟合误差、关联度和条件数作为评价指标,借助MATLAB软件对两类实例数据进行分析——递增序列和递减序列;实验结果表明:在误差方面,累积法优于最小一乘和最小二乘,在模型稳定性方面,累积法优于最小二乘法,总之,对于递增和递减序列数据,累积法估计GM(1,1)中参数最优。     

ADCINAR(1)模型的加权条件最小二乘估计

用加权条件最小二乘方法, 对基于相依计数序列的一阶整值自回归模型(ADCINAR(1))进行参数估计, 给出参数估计的表达式及其渐近分布, 并推导模型的高阶矩、 高阶累积量、 谱密度和双谱密度. 数值模拟结果表明, 将加权条件最小二乘估计、 条件最小二乘估计和Yule Walker估计进行比较, 验证了加权条件最小二乘方法的有效性.     

带有色观测噪声的ARMA模型参数估计的三段算法

提出了带有色观测噪声的自回归滑动平均（ARMA）模型参数估计的三段算法。第一段用递推增广最小二乘法（RELS）估计自回归（AR）参数;第二段用Gevers-Wouters算法估计伴随滑动平均（MA）模型参数;第三段用求不相容线性方程组的最小二乘解得到原始MA参数估值。一个仿真例子说明了其有效性。     

时间序列AR模型参数的积分求解法

基于对时间序列实质的分析，提出了旨在减少序列的随机误差影响以及提高拟合精度的ＡＲ模型参数的积分求解法．重点讨论了ＡＲ（１）模型及ＡＲ（ｐ）模型参数的积分求解法，并与最小二乘法在计算机上进行了仿真比较．结果表明，采用积分求解法所得的ＡＲ模型参数的估计精度比最小二乘法的高．     

部分线性变系数模型的Liu估计

研究了部分线性变系数模型中参数分量的有偏估计问题.基于Profile最小二乘方法和Liu估计法构造了参数分量的Profile-Liu估计和剖面最小二乘广义Liu估计,并在一定的条件下,证明了Profile-Liu估计优于Profile最小二乘估计,剖面最小二乘广义Liu估计优于Profile-Liu估计.     

利用样条函数建立季节性时间序列的预测模型

用B样条函数最小二乘法的非参数回归与时间序列相结合的方法建立了季节性时间序列预测模型. 利用滑动平均估计季节项,再利用B样条函数非参数回归估计长期项和周期波动,对于随机项建立ARMA模型,最后对某产品需求量进行了实例分析. 结果表明该方法有较高的预测精度.     

完全样本下威布尔分布参数的加权最小二乘估计

借助图法估计的思想和次序统计量的性质,给出了完全样本下威布尔分布参数的改进最小二乘估计与加权最小二乘估计.     

电力系统可靠性原始参数的优化GM(1,1)预测

考虑到可靠性原始参数的缺乏对电力系统可靠性评估结果的真实性和有效性影响很大,用优化的GM(1,1)模型预测可靠性原始参数,开发小样本系统。优化的GM(1,1)模型在以最小二乘法优化初值的基础上,分别求取不同时间段的原始参数序列的拟合数列,再以各拟合数列与原始数列之间的模糊贴近度为权重系数对预测值进行优化加权组合。此模型既能体现数据的最新变化态势,又能体现总体发展趋势,充分挖掘原始参数包含的信息量,克服传统GM(1,1)模型预测可靠性参数随预测点推移预测精度下降较快的缺点,尤其适用于新投入元件可靠性原始参数的多点预测。     

Meshless Least-Squares Method for Solving the Steady-State Heat Conduction Equation

The meshless weighted least-squares (MWLS) method is a pure meshless method that combines the moving least-squares approximation scheme and least-square discretization. Previous studies of the MWLS method for elastostatics and wave propagation problems have shown that the MWLS method possesses several advantages, such as high accuracy, high convergence rate, good stability, and high computational efficiency. In this paper, the MWLS method is extended to heat conduction problems. The MWLS computational parameters are chosen based on a thorough numerical study of 1-dimensional problems.Several 2-dimensional examples show that the MWLS method is much faster than the element free Galerkin method (EFGM), while the accuracy of the MWLS method is close to, or even better than the EFGM These numerical results demonstrate that the MWLS method has good potential for numerical analyses of heat transfer problems.     

基于动力指纹的斜拉桥桥塔冲刷深度识别方法

提出了一种基于动力指纹的斜拉桥桥塔冲刷深度识别方法.利用理论分析得到不同冲刷深度与所提出的动力指纹之间的定量关系;进而在常规桥梁检测中得到桥梁野外状态下的动力特性实测数据,通过反演分析利用预先得到的定量关系最终得到对应的桥塔冲刷深度.为研究该方法的适用性与可行性,分别提出全桥固有频率以及模态柔度位移两种动力指纹构成形式,并基于宁波招宝山大桥(斜拉桥),采用数值仿真的手段,分析两种动力指纹与冲刷深度之间的定量关系特征.分析结果表明:通过跟踪两种动力指纹变化情况,均可较好地对斜拉桥桥塔冲刷深度进行定量识别;特别采用主梁竖弯振型或主塔横弯振型构建模态柔度位移指标时可得到更为敏感的冲刷识别效果.该方法可借助常规桥梁检测项目对桥塔冲刷状态完成定性判断及定量分析,具备计算逻辑严密、监测设备经济性好、完全避免水下操作等特点,在上部结构动力特征正确识别的基础上,可实现斜拉桥桥塔冲刷深度的准确预测.     

用加权最小二乘无网格法求解抛物方程

加权最小二乘无网格法是一种新的高效无网格法,鉴于传统数值方法求解动态问题网格限制的缺陷,将传统差分法和加权最小二乘无网格法结合构造差分一加权最小二乘无网格方法,应用于求解一维与时间相关的线性抛物方程;该方法在空间域上的离散彻底摆脱了网格的束缚,算例表明：该方法计算量较小,并能够保证较高的精度．     

基于贝叶斯推理的乘员约束系统参数识别

为了克服测量响应的不确定性给乘员约束系统参数识别带来的困难,利用马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)采样和近似模型构造技术,提出一种基于贝叶斯推理的乘员约束系统不确定性参数识别方法.该方法结合约束系统参数的先验分布和测量响应,通过马尔科夫链在未知参数联合概率密度空间进行抽样,从而获得了织带刚度缩放系数和质量流率缩放系数的后验边缘概率密度函数.识别结果表明,相比于传统确定性识别方法,基于贝叶斯推理的不确定性参数识别方法不仅能有效给出乘员约束系统参数的概率分布,而且能够保证参数寻优的全局收敛性.     

一种基于实测模态参数的结构损伤诊断方法

本文提出了一种利用实测结果固有频率与振型诊断结构损伤大小和位置的方法，并提出了一种能抑制测试误差对诊断准确性影响的正则化技术求解质量和刚度损伤诊断方程，以三根模型的损伤诊断实例说明了本方法的有效性。     

基于ANSYS有限元分析法的FAST主索网结构参数化研究

提出一种基于ANSYS有限元分析法的FAST主索网索网结构参数化设计方法,通过ANSYS有限元分析软件对FAST主索网结构进行参数化设计,利用参数化变量对有限元模型进行构建,为使用者提供有限元研究过程,将设定的函数、变量作为软件的输入,选用五轴对称短程线分型方法,主索网结构的网格分割方案包括四边形网格、凯威特网格以及短程线型网格。实验结果表明,短程线型方案最适合FAST主索网结构,侧偏量相对抛物面的可移动距离是无法忽略的,对主索网界面、风荷载与温度荷载进行计算,各项设计参数均符合FAST主索网结构设计要求。     

修正灌水率图的新方法

提出以日均离差极小化作为灌水率图修正的优化准则，建立了灌区灌水率图修正的数学模型，分析了在上求解这一数学模型的基本方法，编制了灌水率图的修正程序，可根据事先输入的各种作物各次灌水所允许的前、后移动天数，各次灌水允许的延续时间加长天数等，在满足最大灌水率持续时间、允许的最小和最大灌水率的最小比值以及允许的最小停水间隔天数等要求的条件下，自动完成灌水率图的修正。     

桥塔纵向作用下悬索桥主缆的非线性参数振动

研究特大悬索桥施工过程中主缆非线性参数振动问题.综合考虑主缆垂度、大变形引起的几何非线性等因素,将桥塔塔顶振动考虑为主缆的参数激励项,利用Newton定律建立的主缆参数振动控制方程,运用Galerkin和多尺度方法对主缆参数振动进行了理论分析,以某悬索桥中的主缆为例,运用有限元程序计算了桥塔的前20阶频率,通过桥塔与主缆的第一阶面内频率匹配,0号桥塔的第11,13阶振动及3号桥塔的第4阶振动激发主缆参数振动的可能性最大,数值分析了主缆发生参数振动时的位移时间历程和索力变化规律.研究结果表明,当桥塔的局部振动频率约为主缆振动频率的2倍左右时,主缆容易发生参数振动,发生参数振动时,位移响应显著,缆索张力增量很小.     

基于模型缩聚-频响函数型模型修正的子结构损伤识别方法

由于大型复杂结构参数识别困难,提出将频响函数型模型修正方法与子结构方法结合进行损伤识别。构造一个关于损伤频响函数的优化方程。通过子结构有限元模型向损伤后频响函数修正的过程,识别损伤参数。以一个三层平面刚架为数值算例,计算结果表明该算法对损伤参数较为敏感,识别精度较高,可以准确识别出预设的子结构损伤单元和损伤程度。