极端环境下导管架平台连续倒塌鲁棒性评估

基于Pushover和AP法分析平台结构极限状态及剩余强度储备比,探讨不同类别承载模式的构件对平台结构抗倒塌能力的影响规律;采用W_(DSR)、W_(RIF)和W_(SRF)确定性指标,评估平台结构鲁棒性和构件重要度。考虑平台抗力受环境载荷变化的影响,基于MSA和LSIA建立随机平台在随机载荷下的可靠度评估方法,提出导管架平台"安全评定图"概念,对服役平台全尺度载荷下的安全性进行标定,在此基础上,对导管架平台进行概率鲁棒性评估。研究表明:平台抗力对水平撑构件的失效不敏感,水平撑的确定性鲁棒性指标较大,可视为冗余性构件;斜撑对保证平台结构的鲁棒性起关键作用;这类构件的失效对结构承载能力影响相对显著,在进行平台结构鲁棒性设计时,应保证其具有足够的强度与韧性。提出的"安全评定图"能够提高平台概率鲁棒性评估的计算精度。     

华北航空相依网络统计特征与鲁棒性分析

为了研究在极端恶劣天气、军事活动或空管设备失效等影响下,航空网络的安全性与有效性,构建由机场网络、航路网络、管制网络互相连接而形成的航空相依网络模型。结合华北地区的实际数据,对网络的特性以及网络的鲁棒性进行研究。分析结果表明三个层网络以及航空相依网络均是小世界网络,静态的航空相依网络的鲁棒性比动态的更好,网络的内边比网络的节点受失效的影响更大。结合分析结果,给出优化航空网络结构特性和提高航空相依网络鲁棒性的建议。     

基于自适应捕获算法的数字多波束抗干扰系统的应用

 针对宽带多星多波束应用现状和场景,提出了数字多波束抗干扰捕获算法和高稳健性接收机整机设计实现方法。该方法基于卫星接收机,以惯导提供的航向、俯仰角和横滚角为条件,确定单约束的导向矢量,推导出空时自适应处理结构的数字多波束改进型捕获算法。仿真实验表明,改进后的算法实现了多波束数据的合理应用,能够稳定载波相位,增强空间增益,提高空域分辨率。     

用于抗噪声语音识别的谐振强度特征

基于传统的Mel倒谱系数(MFCC)系列特征的语音识别系统在噪声环境中的识别性能会急剧下降。为了进行噪声环境中的自动语音识别,提出了一种反映语音信号谐振程度的特征:谐振强度,并用之代替传统MFCC特征中的能量维(零维倒谱C0,或者帧能量E)。在展览馆噪声、人群噪声和汽车噪声等情况下的语音识别实验结果表明:基于这种新特征的语音识别系统比基于传统特征的语音识别系统有更高的平均识别率和更好的抗噪声能力。     

标准两步法的收敛性与鲁棒性分析

本文针对线性二次型稳态优化控制问题,详细地讨论了标准两步的收敛性、收敛速度、次优程度和鲁棒性。本文还讨论了带有随机量测噪声的情形,提出了一种改善鲁棒性的简单方法。     

基于人工蜂群算法的改进研究与实现

参数的选择直接影响着最小二乘支持向量机(LSSVM)的泛化性能和回归效验,是确保LSSVM优秀性能的关键.为了解决以上问题,对人工蜂群算法(ABC)进行了改进,引入新解越界处理方法,研究了一种基于双种群策略的蜂群算法,同时提出提出一种运行时参数调整方法,然后验证优化后的算法IIABC的准确性与健壮性.燃气回归分析采用平均绝对百分比误差(MAPE)作为IIABC算法基准方法,实验结果表明基于IIABC-LSSVM预测结果比IABC-LSSVM有着更高的准确性.     

边坡可靠度的Bayes估计及后验稳健性

采用边坡自身的稳定性参数构建似然函数,以研究区内21个极限状态坡的稳定性参数为样本,建立先验分布,应用Bayes理论确定后验分布,应用后验稳健性分析方法对西安咸阳国际机场污水排放口泾阳黄土边坡进行稳定性评价。结果表明:后验分布的均值得到了很好的修正,方差小,精度高;当稳定性评价指标先验分布存在5%、10%和15%波动时,后验期望损失依次增大,但均在20%范围内波动,这表明边坡可靠度的Bayes估计法具有很好的稳健性,可对边坡的稳定性进行更为精确地评价。     

具有无穷时滞的不确定大系统的鲁棒镇定

讨论具有无穷时滞的不确定微分-积分大系统鲁棒稳定性问题,利用Lozinskii矩阵测度和微分不等式,获得了系统鲁棒全局一致渐近稳定的充分条件,所得结果条件简洁,易于验证,并且在实际应用中,可以根据不同的需要选取相应的矩阵范数,研究表明,可以选择与时滞无关的状态反馈控制器,使系统是鲁棒全局一致渐近稳定的,实例仿真说明了所得结果的有效性。     

顺序统计滤波能量驱动的鲁棒快速图像分割

为了提升图像分割的速度与初始轮廓和参数鲁棒性,提出了一种基于有序统计滤波能量驱动的鲁棒主动轮廓模型。首先用顺序统计滤波的边力函数来代替传统的数据拟合,进一步引入边力函数能量泛函快速自适应地吸引曲线向目标的边界演化。为了有效地调节水平集函数,利用优化后的长度项对曲线进行平滑和缩短,并通过标准梯度下降法将能量泛函最小化。最后实验结果表明提出的方法能够更加快速、准确地分割图像,并且对初始轮廓和参数具有较强的鲁棒性。     

时域稳定鲁棒性边界的扩展

在系统鲁棒稳定性时域分析中,主要采用Lyapunov直接法,但得出结果的保守性是困忧人们进一步研究的难题之一。本文用Lyapunov直接法分析了线性系统在受到扰动之后的鲁棒稳定性边界,并提出了一种递推算法使估计出的稳定边界向实际边界逼近,因而克服了以前学者得出的结论中普遍存在的保守性问题。