带凹性生产成本运输问题的新随机规划模型及其求解

提出了一种新的能反映决策者满意度的随机变量序关系,并据此研究了随机不等式的确定性等价类,方法被称为满意度方法.最后将其应用于带凹性生产成本运输问题的求解中,并将方法与常用的机会约束方法进行比较,说明满意度法不仅合理可行,而且当决策者对约束条件的要求越高时,它所得最优值越优于机会约束法所得最优值.     

不确定理论下的DC型养老金的最优投资策略问题

在不确定理论的框架下,研究确定缴费(DC)型养老金的最优投资策略问题.以最小化二次损失函数为目标,分别在固定缴费和不确定缴费的情形下,建立养老金的最优化模型.利用不确定动态规划法,证明了不确定最优性原理,得出了不确定最优性方程,通过求解不确定最优性方程得到最优给付率和最优投资策略.     

Extinction Effects of Multiplicative Non-Gaussian L′evy Noise in a Tumor Growth System with Immunization

The extinction phenomenon induced by multiplicative non-Gaussian Levy noise in a tumor growth model with immune response is discussed. Under the influence of the stochastic immune rate, the model is analyzed in terms of a stochastic differential equation with multiplicative noise. By means of the theory of the infinitesimal generator of Hunt processes, the escape probability, which is used to measure the noise-induced extinction probability of tumor cells, is explicitly expressed as a function of initial tumor cell density, stability index and noise intensity. Based on the numerical calculations, it is found that for different initial densities of tumor cells, noise parameters play opposite roles on the escape probability. The optimally selected values of the multiplicative noise intensity and the stability index are found to maximize the escape probability.     

基于SHAP-RF框架的越野车辆路面识别算法研究

根据越野车辆在不同路面上行驶时的动力学响应特征, 可以实现路面类型的在线识别, 为面向路面特征调整底盘控制子系统参数从而获取更好的行驶性能奠定基础. 但越野环境地面特征复杂, 车辆响应机理分析困难, 给基于车辆动力学响应进行路面准确识别带来挑战. 提出了一种SHAP-RF路面识别算法设计框架, 通过SHAP (Shapley additive explanations)模型解释方法实现高维随机森林(random forest, RF)路面识别模型的降维化: 首先采集了试验车在压实土路、沙地、良好沥青路与冰雪路4种路面上的行驶数据并计算了3个次级行驶特征; 进一步计算了行驶数据的共计105个时域特征和频域特征, 并以此为输入特征建立了高维随机森林路面识别模型; 利用SHAP解释法分析高维模型输入特征对识别结果的影响从而提炼出各个特征与路面类型的关联性, 完成特征筛选; 最后, 利用筛选后的特征设计降维随机森林路面分类器. 基于实车数据的算法验证试验表明, 设计的降维路面识别模型对4种路面的识别精确率在94%以上, 召回率在93%以上, 相比高维的随机森林路面识别模型, 各种路面上的精确率和召回率最大降幅不超过3.2%, 证明本文提出的SHAP-RF路面识别算法设计框架能够在选用较少特征的情况下依然保证车辆行驶路面类别的准确识别.      

基于大偏差理论非高斯随机动力系统离出行为研究

本文介绍了大偏差理论的基本思想及其在非高斯随机动力系统的离出问题研究中的应用.依据不同的非高斯噪声类型,本文分别评述了随机混合系统、指数轻跳跃过程和α稳定Lévy噪声驱动的随机动力系统的离出问题的主要研究方法和近期研究进展.针对随机混合系统,本文介绍了利用随机微分方程对其进行近似的拟稳态扩散近似方法,计算拟势和最优离出路径的WKB近似方法与细致平衡条件的研究,以及求解随机混合系统的简化版本(即生灭过程)的离出问题的研究进展.对于指数轻跳跃过程驱动的随机动力系统,本文介绍了其大偏差原理和中度偏差原理的泛函极值问题的建立,拟势概念的定义和平均离出时间的估计.针对具有α稳定Lévy噪声的随机动力系统,本文介绍了计算平均首次离出时间和离出概率的理论和数值方法,计算最优离出路径的Onsager-Machlup理论、机器学习方法、最大似然法和数据驱动方法.最后,给出了非高斯随机动力系统的离出现象相关的一些开放性问题.     

基于非齐次复合Poisson过程的正交异性钢桥面板细节疲劳裂纹随机扩展研究

传统的正交异性钢桥面板疲劳损伤评估常采用确定性和可靠性分析方法,忽略了疲劳裂纹扩展的随机性影响,针对这一问题,提出钢桥面板细节疲劳随机扩展分析方法。本文以南溪长江大桥为工程背景,基于长期车辆荷载监测数据,建立了车辆荷载非齐次复合Poisson过程模型。建立钢桥面板有限元模型,采用瞬态分析方法将随机车辆荷载转化成细节疲劳应力,基于线弹性断裂力学理论推导U肋-顶板焊接细节疲劳裂纹扩展时变微分方程,实现宏观关系式疲劳应力幅次数-疲劳损伤至微观表达式应力时间序列-疲劳损伤转换,讨论了车载次序及超载对疲劳裂纹扩展的影响。研究结果表明,非齐次复合泊松过程模型能够较好描述随机车流运营状态,车辆荷载的次序对疲劳裂纹扩展速率的影响不可忽略,重车排序靠前时能够促使疲劳裂纹扩展增速,南溪长江大桥细节点的车辆超载迟滞效应修正系数取值0.804。     

L-leap-accelerating the stochastic simulation of chemically reacting systems

Presented here is an L-leap method for accelerating stochastic simulation of well-stirred chemically reacting systems,in which the number of reactions occurring in a reaction channel with the largest propensity function is calculated from the leap condition and the number of reactions occurring in the other reaction channels are generated by using binomial random variables during a leap.The L-leap method can better satisfy the leap condition.Numerical simulation results indicate that the L-leap method can obtain better performance than established methods.     

基于实测荷载的铁路钢桁梁桥疲劳可靠性评估

为了对钢桁梁桥疲劳进行评估,引入可靠性理论,提出了基于实测荷载的桥梁疲劳可靠性评估方法。根据某铁路钢桁梁桥实测车辆荷载数据,建立了随机车辆荷载模型。并在考虑车辆荷载随机性的基础上,结合Monte-Carlo法与有限元,分析了钢桁梁桥构件疲劳应力谱,计算了构件疲劳可靠性随时间的变化,并探讨了车辆荷载及荷载效应变异性对构件疲劳可靠性的影响,最后采用β约界法与静力分析法对钢桁梁桥系统疲劳可靠性进行了研究。结果表明,基于随机车辆荷载的构件疲劳应力谱呈现单峰分布;构件疲劳可靠性随运营时间的增加而减小;车辆荷载的增长及荷载效应变异性的增加对构件疲劳可靠性影响较大,当车辆荷载增长率和等效应力变异系数分别增加到5%时,构件疲劳寿命大幅减小;β约界法结合静力分析法可快速确定钢桁梁桥失效模式,桥梁系统疲劳寿命小于构件疲劳寿命。总的来看,基于实测荷载的钢桁梁桥疲劳可靠性评估方法能有效地利用监测数据,对桥梁疲劳评估具有良好的适用性。     

随机选取法计算化学反应流爆轰过程引起的参数涨落

利用ＲＣＭ（随机选取法）解反应流爆轰问题时，掌握影响流动参数随机涨落的主要因素是选择适当计算参数、保证得到正确结果的关键。各种流动参数的随机涨落相互关联，只需要搞清楚炸药未反应质量分数的随机涨落并做出分析，其它流动参数涨落的情况也就清楚了。给出了影响未反应质量分数涨落的因数，同时还给出了具体算例，检验所得结论的正确性。