基于神经网络的电热式微致动器随机有限元分析

提出了基于神经网络的随机有限元分析方法,首先利用有限元法对U型电热式微致动器进行理论分析,得出具体结构尺寸对微致动器最大位移的影响,然后通过建立的神经网络来拟合响应与输入之间的关系,根据蒙特卡罗模拟原理获得足够多的样本值对训练后的网络进行误差分析,结果证明,本文提出的分析方法是可行有效的.     

中国火电上市公司规模与技术效率的关系分析

以17家中国火电上市公司2007—2015年的数据作为样本,结合随机前沿分析的自回归模型与距离函数方法,使用电力收入作为规模的代理变量,作为解释变量对非效率项进行回归分析。首先测算了各企业各年的技术效率,然后进一步分析讨论规模与效率之间的静态与动态关系。结果表明,我国火电上市公司仍有近50%的效率提升潜力,研究期间平均效率不断下降。非效率的持续性现象明显,说明企业在资源配置的灵活性方面需要继续加强。规模较小的公司效率值普遍较低,规模较大的公司效率值的分布区间较大。从效率值与企业规模的动态变化关系来看,电力收入与效率值正相关,说明在一定程度上电力业务规模的扩大能够促进火电上市公司技术效率的提升。     

含相关色噪声和周期方波信号的双稳系统的随机共振

本文研究了含相关色噪声和周期方波信号的双稳态系统的随机共振（Stochastic Resonance, SR）. 在绝热极限条件下，本文利用统一色噪声逼近（Unified Colored-Noise Approximation, UCNA）法将原系统转化为相关高斯白噪声及周期方波信号驱动的新双稳系统，给出其Fokker-Planck方程，然后基于双态理论推导了系统的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的表达式．本文分析了势参数、噪声参数及信号参数对系统信噪比的影响，发现对所有参数随机共振均出现．本研究可望为实际应用提供一些理论基础．     

乘性色噪声激励下广义分数阶van der Pol-Duffing振子的随机分岔分析

本文研究了在乘性色噪声激励下含分数阶导数项的广义Duffing振子的随机分岔.首先，利用一种回复力和阻尼力的线性组合等效替换系统中的分数阶导数项；其次，对系统中的三次项进行线性化处理，利用最小均方误差原理，将系统转变成整数阶系统，由随机平均法求得系统的稳态概率密度函数；最后，通过拟不可积Hamilton系统随机平均法得到系统不变测度的最大Lyapunov指数，并对系统进行随机D-分岔和P-分岔分析.研究发现，分数阶导数阶数、噪声的自相关时间等参数的改变可以诱发系统发生随机P-分岔.