带跳随机延迟微分方程半隐式Euler方法的均方指数稳定性

研究带跳随机延迟微分方程半隐式Euler方法的均方指数稳定性.将半隐式Euler方法应用到维纳过程和泊松过程驱动下的非线性随机延迟微分方程上进行讨论,给出了半隐式Euler方法的均方指数稳定性的条件.     

一种基于DAVAR的FOG随机信号处理新方法

为定量描述光纤陀螺(FOG)测试信号中各误差分量的动态变化过程,分析了多个随机信号处理方法的优缺点,指出了常用Allan方差分析不能辨识FOG信号非平稳性因素的不足,提出采用动态Allan方差(DAVAR)对FOG信号动态特性进行分析,采用二维表示法定量描述FOG各主要噪声项变化过程。实验结果表明,DAVAR能够反映FOG数据的非平稳特性;利用二维表示的方法,可准确地反映动态误差中各噪声项的变化特征。新的方法可作为FOG信号非平稳性分析的一种定量评价工具,为研究各干扰因素对FOG组成系统精度的影响提供理论参考和评价依据。     

一类离散型网络全局指数同步研究

探讨了具有离散时滞的离散型神经网络系统,并给出了这类神经网络的全局指数同步的一个有效结论.     

矿用锻造立环的动力学特性

为研究矿用锻造环在不同工况下的机械性能,采用有限元软件ANSYS Workbench对锻造环系统进行动力学分析,得到了锻造环在不同工况下的等效应力、最大等效应力、寿命和固有频率.结果表明:锻造环满载启动和卡链冲击时的最大应力分别为145.53 MPa和58.553 MPa,均小于材料的屈服极限1 166 MPa,锻造环具有较强的抗冲击性;满载启动所产生的随机扰动载荷会对锻造环造成更大的损伤;预紧力的增加可以减小链环发生共振的概率.     

一种不依赖失效路径的结构体系可靠度分析方法

传统的结构体系可靠度分析方法依赖于结构失效路径的分枝和约界技术,导致主要失效模式难以识别、体系失效概率计算工作量巨大.鉴于此,本文结合弹性模量缩减法和随机有限元法,提出了一种不依赖失效路径的结构体系可靠度分析方法.首先利用随机有限元法计算结构的随机响应量,据此定义单元承载比和基准承载比,以判别结构在不同受力状态下的高承载单元.然后利用变形能守恒原理建立结构内力重分布和损伤演化模拟的随机弹性模量缩减法,进而根据塑性极限状态下高承载单元的弹性模量缩减幅度确定结构主要失效模式,并利用多失效模式的联合失效概率计算结构体系可靠度.研究表明,该方法消除了传统方法中潜在失效路径对主要失效模式识别和失效概率计算的干扰,能够取得更高的计算效率和精度.     

三参数Weibull分布的随机比较

给出了两个相互独立但不同分布的三参数Weibull分布随机变量满足各种随机序时其分布所含参数间的相应关系.也给出了两组相互独立但不同分布的随机变量次序统计量之间的随机序关系.     

N次随机丢包的被动队列管理算法

针对主动队列管理参数设置敏感、消耗大量资源等问题,提出了N次随机丢包的被动队列管理算法.当队列满时,根据当前网络中与路由节点链接的发送端数目,决定丢弃数据包N的值,然后再采用改进的随机丢弃策略丢弃N个数据包.新的算法与其他被动随机丢弃策略相比,克服了弃尾队列管理的缺陷,能够更快地响应网络拥塞,提高了网络传输性能,同时也能够在一定程度上保证公平性,NS2仿真表明了算法的有效性.     

一类离散反馈型时滞细胞神经网络模型及其数值模拟

细胞神经网络是一个大规模非线性系统,具有高速并行计算且易于硬件实现等特点,已被广泛应用于模式识别,图像处理等领域。本文基于时滞方程和反馈控制,对离散反馈型细胞神经网络进行设计,给出了满足相应功能的模板及其动力学分析,提出了一类离散反馈型时滞细胞神经网络,并借助模拟平台Matlab 7.0对基础的随机布朗运动进行了初步的数值模拟,数值模拟结果充分显示了布朗运动的随机性,证实了理论分析的有效性。该模型经过一定时间后能对粒子的随机状态作出反馈,可用于模拟二维平面上的随机行走。     

跳-扩散模型带停时的随机控制问题

研究了跳-扩散模型在带停时的情况下的随机控制问题,建立了一般函数下带停时的随机控制问题,利用鞅方法得到了动态规划方程,并讨论了随机控制问题解存在的充要条件,给出了最优停时的构造.     

UEND 和 φ 混合随机变量随机和的精确大偏差

介绍了UEND和φ混合的相依关系的随机变量,研究了具有UEND和φ混合的相依关系的随机变量的随机和的尾概率问题,利用一种求相依关系的随机变量的随机和的大偏差方法,得到了具有UEND和φ混合的相依关系的服从重尾分布的随机变量的随机和的渐近尾概率的结果,将服从独立不同分布的随机变量的随机和的一致渐近结论推广到了服从不同分布的带相依关系的随机变量的随机和的结论上.