索赔额服从爱尔朗分布的破产概率及渐近估计

针对索赔额服从k阶爱尔朗分布的风险问题,通过建立合适的数学模型,利用概率论的有关知识和破产理论的有关结果导出了该模型最终破产概率的显式表达式,并进一步通过引入卷积定义和更新方程得到了它的渐近估计．     

卷积型加权残值法求解梁的瞬态热传导问题

通过卷积将热传导方程构造成包含初始条件的新的具有完整初值问题特征的控制方程．对于新的控制方程以伽辽金加权残值法进行求解,经对梁的瞬态热传导问题的计算表明,该方法是一种精度好效率高的求解热传导同题的计算方法．     

由高斯核确定的卷积函数类上的n-宽度

研究了由高斯核确定的多元卷积函数类上的n-宽度,并得到了某些情况下宽度的渐近阶.     

含有卷积核的线性Volterra积分微分方程的数值解

利用不动点定理证明了含有卷积核的线性Volterra积分微分方程古典解的存在性与唯一性.讨论了用TayIor公式求解该类方程的方法,并通过几个具体的例子说明这种方法的精确性.     

基于Lab颜色空间的彩色等差线骨架线的提取

提出一种基于Lab颜色空间的彩色等差线提取新技术,即针对白光光源的彩色等差线条纹图特点,将图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间a通道,实现对彩色等差线条纹的精确提取.     

全相位DCT数据内插与立方卷积内插方法比较研究

本文对基于8点信息的全相位数据内插方法进行了推导和理论分析,利用它对实际图像进行了插值处理,并且同当前比较先进的H.26L中建议的立方卷积内插做了比较,仿真实验结果表明全相位数据内插在性能指标上要优于立方卷积内插.     

CS板式结构抗震变形性能分析研究

在前期试验基础上,利用ANSYS软件建立试验模型的有限元模型,选取典型的EL-Centro波,对有限元模型分别进行设防烈度为7度(0.15 g)、8度(0.20 g)、9度时的多遇地震和罕遇地震下的时程分析,结合实验室试验分析,研究CS板式结构的抗震变形性能.     

基于深度卷积神经网络和深度视频的人体行为识别

传统人体行为识别基于人工设计特征方法涉及的环节多,具有时间开销大,算法难以整体调优的缺点。以深度视频为研究对象,构建了3维卷积深度神经网络自动学习人体行为的时空特征,使用Softmax分类器进行人体行为的分类识别。实验结果表明,提出的方法能够有效提取人体行为的潜在特征,不但在MSR-Action3D数据集上能够获得与当前最好方法一致的识别效果,在UTKinect-Action3D数据集也能够获得与基准项目相当的识别效果。本方法的优势是不需要人工提取特征,特征提取和分类识别构成一个端到端的完整闭环系统,方法更加简单。同时,研究方法也验证了深度卷积神经网络模型具有良好的泛化性能,使用MSR-Action3D数据集训练的模型直接应用于UTKinect-Action3D数据集上行为的分类识别,同样获得了良好的识别效果。     

塔式起重机臂架周期性拓扑优化设计

为实现塔式起重机臂架桁架结构腹杆的布局优化,提出了基于连续体拓扑优化的桁架结构优化设计方法.首先去除起重臂腹杆,用腹板代替,同时为克服臂架细长难以进行拓扑优化的特点,将起重臂划分为若干个优化周期,建立臂架的周期性板梁优化模型;然后使用周期性SKO(soft kill option)方法对腹板进行连续体拓扑优化,优化中使用温度过滤函数消除棋盘格式现象,得到优化的腹板拓扑构型;最后使用有限单元8-邻域网格模型骨架提取算法得到腹板拓扑的中心骨架进而得到优化的腹杆布局.选取QTZ63塔式起重机最大幅度、最大起重量和最大应力3种典型工况作为优化工况,并考虑起升动载荷、风载荷及惯性载荷进行优化设计.基于3种典型工况,从强度、刚度、稳定性方面对原臂架和优化臂架进行了对比分析,验证了优化方法的有效性.     

钢筋混凝土异形柱非线性分析

在13根钢筋混凝土异形柱低周反复荷载试验研究的基础上,采用非线性分析方法对异形柱受力性能进行分析,并编制了计算异形柱荷载-位移骨架曲线的程序,计算结果与试验结果吻合较好,为预测地震作用下的钢筋混凝土异形柱的非线性行为提供了一种便捷的方法.此外,根据程序的计算结果,分析了轴压比、不同柱肢尺寸等因素对异形柱承载力和变形的影响.结果表明:轴压比的增大会提高异形柱的承载力,但试件变形能力有所降低;异形柱腹板尺寸增大时可以有效提高试件的水平极限承载力.