有限寿命疲劳可靠度计算的新方法

根据疲劳强度和可靠性理论,利用条件概率给出了有限寿命疲劳强度的可靠度计算公式。当随机变量服从正态分布时,可用数值积分求解;当随机变量不全为正态分布时,可用蒙特卡洛法求解。同时,利用本文给出的公式用迭代法可求出应力为随机变量时的可靠寿命。     

考虑线控转向非线性和不确定性的转向角控制

研究了线控转向系统的转向轮转角跟踪控制.控制算法的设计建立在对轮胎回正力矩的非线性特性以及系统参数不确定性进行分析的基础上,并考虑了执行器力矩受限的情况.基于一种条件积分方法,设计前馈加抗积分饱和的状态反馈控制算法来获得期望的转向轮转角.根据非线性控制理论,通过建立李雅普诺夫函数,证明线控转向控制系统的渐进稳定.最后,通过实车试验证明控制算法能够有效实现转向轮转角的精确跟踪控制.     

VaR和ES尾部风险的比较分析

近年来,风险值(VaR)已成为一种重要的度量市场风险的测度,但它存在一些概念上的缺陷,因此人们在VaR的基础上又提出了两种新的度量市场风险的测度:尾部条件期望(TCE)和期望损失(ES).该文运用极值理论中的POT模型和正态分布GARCH(1,1)模型比较了VaR和ES的尾部风险,结果验证了ES比VaR有更小的尾部风险.     

多元Log-PH分布的CTE风险度量

CTE风险度量是一种关于重尾分布考虑了分位点以上部分平均损失的重要的度量方法。从一元Log-PH分布和多元PH分布的CTE风险度量研究,推广到多元Log-PH分布的CTE风险度量。结合文献[7]给出的次序统计量方法,运用多元Log-PH分布的Markov链性质,求解出多元Log-PH分布的CTE风险度量表达式。     

基于Copula-GARCH的投资组合风险度量的实证应用

通过Va R模型对我国的上证指数和深成指2010年1月25日至2012年12月28日的收盘价的波动性加以实证分析,进行模型检验,从而得出模型有效的结论。用Copula函数刻画上证综指和深成指之间的相关结构进而得到投资组合收益率的联合分布,建立了GARCH(1,1)-t模型,利用各项资产收盘价、成交量的历史数据,通过Monte Carlo模拟生成具有Copula相关结构的收益率分布,得到组合的风险价值。应用Copula-Va R-GARCH模型通过Monte Carlo模拟计算投资组合的Va R值,对探讨股票市场波动(风险)以及与预期收益之间的关系具有重要的理论意义和实用价值。     

非平稳性条件下设计洪水地区组成分析

针对非平稳性条件下不同区域洪水间组合设计值计算难题，采用Copula函数构建了可综合考虑不同区域洪水边缘分布非平稳性和洪水间相依结构非平稳性的变参数Copula模型，分析了不同区域洪水间联合分布规律随时间的演变特征。基于等可靠度法和条件期望组合法，提出了变化环境下设计洪水地区组成分析方法，实现了非平稳性条件下不同区域洪水组合设计值的计算。以寸滩站和宜昌站年最大15 d洪量系列为例，分析了两站洪量及其区间洪量的变化特征。结果表明，寸滩站和宜昌站的洪量系列均具有减少趋势，两站洪量的联合分布随时间变化，指定重现期对应的宜昌站、寸滩站及寸滩—宜昌区间洪水设计值随使用年限的增加而减小。     

多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法

多状态多阶段任务系统常见于关键性系统，其可靠性要求较高而其可靠度计算又相对困难.为实现该类系统可靠度的精准预测，研究了部件劣化符合马尔科夫过程的多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法.首先，基于工作效率与需求的关系对该类系统可靠度进行了界定.其次，依据条件概率理论，建立了多阶段任务系统任务成功完成的概率公式.基于此，根据部件劣化的马尔科夫性及部件状态的跨阶段依赖性，推导了多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法，并提出一种快速穷举部件状态组合的方法用于提高该计算方法的计算效率.最后，通过与蒙特卡罗模拟方法对比，验证了推导的可靠度理论计算方法的准确性与计算的有效性.     

基于广义连续时间贝叶斯网络的指挥控制网络系统可靠性分析

指挥控制网络作为典型的复杂网络系统，其可靠性通常可以利用动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)来分析。由于DBN并不能很好地解决包含时间和非时间事件的指挥控制网络系统可靠性问题，因此提出一种具有二态条件概率表的广义连续时间贝叶斯网络(generalized continuous time Bayesian network, GCTBN)的建模方法。在此模型的基础上，得到了不同逻辑门的可靠度算法求解，进而针对指挥控制网络系统提出了无线电传播、通信设备以及网络的可靠性分析方法，从而综合地考虑到指挥控制网络执行不同任务的可靠性问题。通过对指挥控制网络可靠性问题的实际案例分析，验证了所提方法的有效性。     

缺失数据下条件分位数的估计及其渐近性质

在响应变量满足随机缺失机制下，利用完全记录单元方法分别给出不含附加信息和含附加信息时条件分位数的估计，并在给定的正则条件下证明估计的渐近正态性．