平面刚架二阶内力分析的矩阵位移法

文章针对弹性压杆变形后的状态和压杆的轴力效应建立压杆的平衡微分方程,由此研究压杆的物理关系;采用矩阵位移法建立结构的刚度方程,并将其写成迭代形式进行二阶内力的分析;在算例中将所得到的结果和一阶理论进行了比较,得到了一些有益的结论。     

Cauchy多项式与高阶Cauchy多项式

给出了Cauchy多项式与高阶Cauchy多项式及高阶Cauchy数的定义,导出了它们的生成函数,利用第2类Stirling数得到了它们的递推公式,获得它们与高阶Bernou lli多项式、高阶退化Bernou lli多项式的关系式.     

基于四阶累积量的MIMO信道及其相关性的联合估计

MIMO技术一直受到人们的广泛关注,并被广泛采用于各种移动通信系统的标准化协议中.在此系统中用到的分集合并和空时解码技术都需要以准确估计的信道状态信息为前提条件,以往的信道估计都是在MIMO系统子信道间是非相关的假设下进行的.事实上,由于天线之间距离的限制和传播路径散射体的不充分,子信道之间常常存在一定的相关性,常称为空间相关.另外,在信道估计、天线选择和自适应调制等方面需要已知(估计)这一参数.但是,要精确估计信道的相关性非常困难,到目前为止,这一问题没有得到很好的解决,以至于在大部分关于信道估计的文献中都是预先假定已知信道的相关特性.本文运用四阶累积量理论对MIMO信道及其相关矩阵进行了估计.仿真结果表明,本文所提出的方法具有较高的估计精度.     

基于一阶振型斜率的剪切型建筑结构损伤定位

提出了一种利用结构一阶振型斜率改变判断剪切型结构损伤位置的方法.首先,进行结构振型和振型斜率对损伤的敏感性分析,导出敏感性系数表达式.然后,计算结构损伤前后的一阶振型斜率差.最后,在敏感性分析和计算得到的结构一阶振型斜率差的基础上,通过迭代计算消除多损伤引起的振型斜率改变叠加进行损伤定位.通过10层剪切型框架结构不同损伤工况的数值分析表明,所提出的算法能够正确识别所有的损伤位置.     

一类具一阶奇性解的Hilbert核奇异积分方程

利用变换ζ=exp(i2z/a)重新求解了一类黎曼周期边值问题,在此基础上给出了希尔伯特核奇异积分特征方程的解和可解条件,得到了与经典方法形式不同但更为简洁的结果.同时提出了一类具一阶奇性解的希尔伯特核奇异积分方程,给出了解和可解条件表达式.     

Lidstone边值问题多个单调正解的存在性

对含有各阶导数的2m阶微分方程:y(2m)(t)=f(t,y(t),y′(t),…,y(2m-2)(t),y(2m-1)(t)),t∈(0,1),y(2i+1)(0)=y(2i)(1)=0,0≤i≤m-1,其中(-1)mf:[0,1]×R2m→[0,∞)是连续的。笔者首先给出方程的Green函数及其一些性质,并赋予f一定的增长条件,利用5个泛函的不动点定理,然后给出上述边值问题的3个单调正解的存在性。     

群决策的交互式TOPSIS方法及其应用

建立了一种多轮交互逐步逼近满意解的多属性群体决策的综合方法,对决策方案采用扩展的 TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)法进行定性评价排序,以克服一类难以建立解析模型,分析求解困难的多属性群决策问题;设计了群体满意度等软指标来分析计算,判断群体一致性的达成,最终得出群体满意的方案排序.通过应用实例,说明了该方法的有效性和可行性,初步提出了可作为建立一类实际的群决策支持系统的方法和技术框架.     

Alpha稳定分布噪声环境下新的类RLS自适应算法

给出在分数低阶Alpha稳定分布环境中一种新的类RLS自适应算法.由于Alpha稳定分布信号不存在有限的二阶和二阶以上矩,因此用最小p范数准则代替了传统的最小均方准则,并利用矩阵求逆定理提出一种直接递推的类RLS算法,避免了以往类RLS算法中的IRLS迭代计算,从而使算法的计算复杂度大大降低.最后对几种自适应算法进行仿真,并对其收敛特性进行了分析.结果表明,算法的收敛速度明显快于LMP和NLMP算法.     

一类二阶微分方程概周期解的存在性

讨论一类二阶微分方程周期解和概周期解的存在性. 在g为连续同胚的假设下, 通过应用两次不动点定理证明了当e(t)为T周期函数时, 该方程存在惟一T周期解; 并利用逼近方法证明了当e(t)为概周期函数时, 该方程存在概周期解.     

对称熵损失下两个指数总体均值的序约束估计

在对称熵损失下, 讨论了样本容量相等时, 两个指数总体均值λ_i(i=1,2)的约束极大似然估计i的险, 其中约束为λ₁≤λ₂. 证明了λ₁与λ₂具有比经典极大似然估计X₁与X₂ 更小的风险, 并给出了当λ₂/λ₁→∞和n→∞时,λ_i对X_i(i=1,2)渐近功效e(λ_i,X_i)的值.