寿命服从对数正态分布、有置信度时概率疲劳S-N曲线的合理重构

当概率疲劳S-N曲线以特定存活概率(P)和置信度(C)的方式给出并无法重做试验时,除特定P-C外无法做其它概率水平的可靠性分析.因此,需要广泛适用的曲线模型.建立了疲劳寿命服从对数正态分布时疲劳试验S-N数据及广义曲线的Monte Carlo模拟重构方法.为了避免现有人为放大样本到数千给出偏危险评价,从实际试验情况出发,采用了材料小试样每组样本7至20、结构试样每组样本至多10个、还原统计参量误差小于5%的模拟策略.然后,依据模拟数据利用回归法重建了可实现任意P-C水平可靠性分析的P-C-S-N曲线.铁路60Si2Mn高强度弹簧钢概率曲线的重构实践说明了方法的有效性与适用性.     

局部形状可调整的三次有理B样条插值曲线

利用三次非均匀有理B样条,给出了一种构造局部插值曲线的方法,生成的插值曲线是C2连续的.曲线表示式中带有一个局部形状参数,随着一个局部形状参数值的增大,所给曲线将局部地接近插值点构成的控制多边形.基于三次非均匀有理B样条函数的局部单调性和一种保单调性的准则,给出了所给插值曲线的保单调性的条件.     

液H2+D2混合冲击压缩特性的理论计算

在液体变分微扰理论加量子力学修正基础上,用指数6有效作用势对液H2及其同位素液D2的混合物态方程进行了计算,首次给出了液H2+D2混合冲击压缩Hugoniot曲线和冲击温度.     

曲线流在平面曲线的几个不等式中的应用

通过建立平面中的曲线收缩流的单调公式,给出三个几何不等式新的证明.特别地,通过经典曲线收缩流给出了R²上Ros定理一个新的证明,通过一种保面积的曲线收缩流分别给出了R²上Ros定理以及其加强形式和曲线的熵不等式新的证明.     

一类Lorentz曲线的本质属性与拟合研究

给出曲线族L(p)=p~α(1-(1-p)~β)~γ,0β1是Lorentz曲线的充分必要条件为:α≥0,γ≥0且α+γ≥1.结果是已有相关结论的推广.在此基础上,在一类Lorentz曲线族中选择了一条最佳曲线作为衡量国家收入分配的指标.用2013全国研究生数学建模竞赛E题数据,得到了相当精确的结果(均方误差精确到10~(-6).     

平面三次Pythagorean-Hodograph Hyperbolic曲线

本文基于Pythagorean-hodograph (PH)曲线和代数双曲线的良好几何特性,构造了Pythagorean-Hodograph Hyperbolic (PH-H)曲线,并给出了PH-H曲线的定义以及相应性质.同时,分别利用Hyperbolic基函数和Algebraic Hyperbolic (AH) B\''ezier基函数,得到了平面三次AH B\''ezier曲线为PH曲线的两个不同的充要条件.此外,三次PH-H曲线也被用于求解具有确定解的$G^1$ Hermite插值问题.文中给出了具体实例来说明我们的方法.     

一种构造三次PH曲线的几何方法

通过给出始末两点以及对应的切线与弦线,利用三次PH曲线控制多边形的边与角之间的几何关系,通过加入辅助线,用几何方法求出控制多边形的弦长,从而构造出满足初始条件的控制多边形.在此基础上求出满足条件的三次PH曲线,并给出了数值实例.     

一种带约束限制的三次B样条曲线矢量数据压缩算法

为了便于大型矢量数据高效的检索分析,存储和传输,事先对矢量数据进行压缩是极为必要的.本文基于B样条良好的局部性和光滑性,利用带约束条件限制的三次B样条拟合方法对曲线矢量数据进行压缩.为了验证所提出算法的高效性,本文给出了9种不同的曲线矢量数据压缩算例,并同时与传统的Douglas-Peucker矢量压缩算法进行对比.数值算例表明,本文所提出的曲线矢量数据压缩算法明显优于传统的Douglas-Peucker压缩算法.该算法不仅能够保证曲线整体的二阶光滑性,还能够显著地降低数据的压缩率,因而具有广泛的应用前景(例如自动驾驶).     

Koch曲线的级数展开式

本文给出Koch曲线的级数展开式，利用这一展开式证明了Koch曲线满足指数为α=log3/log4的Hoelder条件和处处不可微。     

一类特殊曲线积分的计算

利用无界广义第二类曲线积分的定义,针对一类特殊曲线积分给出了几种计算技巧和方法.通过实例说明这类曲线积分的值与积分路径有关.     

一种收入分配洛伦兹曲线拟合的线性模型研究

洛伦兹曲线是用来描述社会收入分配状况的一种曲线,能够精确有效地拟合洛伦兹曲线是进行收入分配定量分析的基础.基于洛伦兹曲线的经济学规律和数学特点,提出了一种新的指数函数多项式拟合洛伦兹曲线的线性模型,并讨论研究模型的矩阵广义逆和线性最小二乘求解方法.通过与5个典型的非线性拟合模型的实例对比分析,验证了方法具有收敛稳定、精度高、对噪声不敏感的优点.     

基于BP网络的混凝土耗能器骨架曲线拟合

结合5种混凝土延性柱耗能器在低周期反复荷载作用下的试验数据研究,利用神经网络的工作原理,通过建立神经网络的输入层、隐含层、输出层,确定输入单元、输出单元和隐含层节点数,从而建立了BP神经网络的模型,并根据已有的部分试验数据数据.对网络进行训练,对各种混凝土延性柱耗能器骨架曲线进行了预测拟合,实现混凝土延性柱耗能器骨架曲线的数字化,使其成为具有分析和判断的拟合曲线功能,完整的描绘混凝土延性柱耗能器的骨架曲线,为后续混凝土延性柱耗能器性能研究的仿真模拟提供了可靠的数据模型.结果表明,这种方法是可行的.     

贫信息背景下朱兰质量成本灰色GM(1,1)测算模型

朱兰曲线将质量总成本表示为质量投入与直接质量损失的合成.针对不同质量水平下的质量成本变化趋势,建立保证成本和故障成本的正负指数模型来确定最佳质量成本.灰色均值GM(1,1)测算模型可以同时克服"少数据""贫信息"的缺陷,更加精确地拟合质量成本的变动趋势.与指数函数模型模拟效果进行对比,结果表明灰色系统理论系列模型具有较高的预测精度,将指数函数模型和灰色GM(1,1)模型结合起来可以为企业提高质量管理水平尤其是质量成本管理提供依据和指导.     

小麦发育后期茎秆抗倒伏问题研究

围绕小麦抗倒伏问题,综合运用数据预处理、相关性分析、数据拟合、数理方程、微分方程等方法,根据已有的抗倒伏模型,进行了模型修正,运用修正的模型,计算了六种小麦的倒伏指数,计算结果与试验结论基本吻合,并从生活常识的角度对模型的合理性进行论证,在对小麦茎秆性状相关性分析中,讨论了小麦最优性状特征,得出不同穗重下的最优株型结构,在考虑麦穗自重的前提下,进行力矩分析,运用最小势能原理进行理论推导,建立茎秆抗倒伏数理方程模型,并从数值计算和图形分析两个方面对模型的合理性进行了论证.     

医学研究中标准曲线修正的初探

目的:在医学研究和临床检验中经常使用定量检测法,在该方法中标准曲线被广泛应用,且其准确性直接影响检测结果.从统计学角度对其进行修正,使结果更为可靠.方法:应用直线回归法对直线型标准曲线进行处理,求出直线回归方程;对曲线型标准曲线,先将指数方程取对数后变成直线方程,然后求直线回归方程后再回代,求出曲线回归方程.结果:以蛋白量与其对应的OD值间关系求得直线回归方程y=0 .0 0 6x;以TNFα浓度与对应的OD值间关系求得指数回归方程y=0 .0 1 5 x0 .732 ,对两者进行F检验,回归效果均极显著.结论:应用回归法可获得定量检测法中常用的直线型及曲线型标准曲线的方程,据此可直接计算出待测样本所需数据,使其更为简便、准确、可靠.     

通用回归分析模型

建立了通用的回归分析模型,它包含了直线、指数线、抛物线、双曲线等众多模型形式,因而具有广泛代表性.分析了通用模型中的常数项对模型曲线形状的影响.结合实例用计算机程序给出了相关参数的数值解法.通用模型与数值解法相结合,突破了回归分析中预先确定简单函数曲线误差大和复杂曲线求解难度大之间的矛盾问题,大幅度提高了计算精度和速度.     

Asymptotic Results for Random Multidimensional Assignment Problems

The multidimensional assignment problem (MAP) is an NP-hard combinatorial optimization problem occurring in applications such as data association and target tracking. In this paper, we investigate characteristics of the mean optimal solution values for random MAPs with axial constraints. Throughout the study, we consider cost coefficients taken from three different random distributions: uniform, exponential and standard normal. In the cases of uniform and exponential costs, experimental data indicates that the mean optimal value converges to zero when the problem size increases. We give a short proof of this result for the case of exponentially distributed costs when the number of elements in each dimension is restricted to two. In the case of standard normal costs, experimental data indicates the mean optimal value goes to negative infinity with increasing problem size. Using curve fitting techniques, we develop numerical estimates of the mean optimal value for various sized problems. The experiments indicate that numerical estimates are quite accurate in predicting the optimal solution value of a random instance of the MAP.     

Invariant curves for birational surface maps

We classify invariant curves for birational surface maps that are expanding on cohomology. When the expansion is exponential, the arithmetic genus of an invariant curve is at most one. This implies severe constraints on both the type and number of irreducible components of the curve. In the case of an invariant curve with genus equal to one, we show that there is an associated invariant meromorphic two-form.

     

多维指数分布模型

运用 Marshall-Olkin推导二维指数分布的思路 ,提出七个相互独立冲击源的冲击模型 ,构造了三维指数分布 .鉴于该方法分析过程繁琐 ,难于推广到高维情形 .文中另辟溪径 ,利用作者已建立的多维失效率与分布密度函数间的关系 ,并结合致命冲击的含义 ,得到三维乃至一般的 n维指数分布 .     

基于离散点和法矢的曲线重构算法

This paper presents a curve reconstruction algorithm based on discrete data points and normal vectors using B-splines.The proposed algorithm has been improved in three steps:parameterization of the discrete data points with tangent vectors,the B-spline knot vector determination by the selected dominant points based on normal vectors,and the determination of the weight to balancing the two errors of the data points and normal vectors in fitting model.Therefore,we transform the B-spline fitting problem into three sub-problems,and can obtain the B-spline curve adaptively.Compared with the usual fitting method which is based on dominant points selected only by data points,the B-spline curves reconstructed by our approach can retain better geometric shape of the original curves when the given data set contains high strength noises.