任意多椭圆孔多裂纹无限大各向异性板应力强度因子求解的一种新方法

采用各向异性体平面弹性理论中的复势方法,应用保角变换技术,以F aber级数为工具,导出含任意多椭圆孔和裂纹群无限大各向异性板在远场载荷作用下其应力场和位移场的级数解,并在此基础上利用断裂力学方法确定裂纹尖端的应力强度因子,通过算例讨论了材料参数及裂纹、孔的尺寸等对应力强度因子的影响规律,得出了一些有益的结论。数值结果表明本文方法具有计算精度高、收敛速度快、方便快捷等优点,有利于全面系统地研究各参数对结构断裂性能的影响。     

概率盒框架下混合认知不确定声场的响应预测

针对含概率盒-证据混合认知不确定参数声场的响应预测问题,提出了一种概率盒框架下的改进区间蒙特卡洛方法。该方法首先将混合认知不确定参数转换为纯概率盒形式,然后结合有限元方法推导出混合认知不确定声场的盖根鲍尔多项式代理模型,再采用蒙特卡洛方法求解代理模型得到声压响应。以含概率盒-证据混合认知不确定参数的二维管道声场模型和卡车乘客舱声腔模型为例,计算结果表明混合认知不确定参数影响下的声压响应为概率盒形式,其包括声压响应极值和相应的概率信息,并且所提方法较常规混合离散方法效率更优,较基于一阶摄动法的区间蒙特卡洛方法准确性更高。研究结果表明:所提方法可以有效预测混合认知不确定声场的声压响应,并可进行声学性能的风险和保守估计。      

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

判定线性代数中矩阵相似关系的原理和方法

指出教育部考试中心2019版考研数学考试分析中关于矩阵相似试题解答中的一个错误.系统梳理了高等代数和线性代数课程中关于相似矩阵刻画的角度和方法,明确了在线性代数课程体系中3类可以作出相似判定的矩阵类别及其对应的判别方法,给出不能一般判定相似关系的第4类矩阵的基本特征,并结合实例给出在特殊情形下解决第4类矩阵相似关系判定的方法.     

一类精细化Eulerian多项式的若干性质

最近,孙华定义了一类新的精细化Eulerian多项式,即$$A_n(p,q)=\sum_{\pi\in \mathfrak{S}_n}p^{{\rm odes}(\pi)}q^{{\rm edes}(\pi)},\ \ n\ge 1,$$ 其中$S_n$表示$\{1,2,\ldots,n\}$上全体$n$阶排列的集合, odes$(\pi)$与edes$(\pi)$分别表示$S_n$中排列$\pi$的奇数位与偶数位上降位数的个数.本文利用经典的Eulerian多项式$A_n(q)$ 与Catalan 序列的生成函数$C(q)$,得到精细化Eulerian 多项式$A_n(p,q)$的指数型生成函数及$A_n(p,q)$的显示表达式.在一些特殊情形,本文建立了$A_n(p,q)$与$A_n(0,q)$或$A_n(p,0)$之间的联系,并利用Eulerian数表示多项式$A_n(0,q)$的系数.特别地,这些联系揭示了Euler数$E_n$与Eulerian数$A_{n,k}$之间的一种新的关系.     

圆内旋轮线形状异质夹杂热弹性问题的解析解

论文研究具有圆内旋轮线型形状夹杂域的平面热弹性体在夹杂域内非均匀温度场作用下对弹性场所产生的影响，其中考虑的夹杂与基体的材料不同但是具有相同的剪切模量。借助黎曼映射理论，将平面光滑闭合曲线外部区域映射到单位圆外部区域，进而利用解析函数性质，结合柯西型积分与Faber多项式，求解得到夹杂域内外场势函数的显式解。通过得到的势函数求出内外场应力，并对应力分布进行分析，结果表明：一般形状异质夹杂时，内场应力值与有限元计算值相吻合；退化到椭圆同质夹杂时，与相关文献中的结果相同，但是更具一般性与实际可操作性。     

Endpoint estimates for multilinear fractional integrals with non-doubling measures

Under the assumption that μ is a non-doubling measure on Rdwhich only satisfies the polynomial growth condition,the authors obtain the boundedness of the multilinear fractional integrals on Morrey spaces,weak-Morrey spaces and Lipschitz spaces associated with μ,which,in the case when μ is the d-dimensional Lebesgue measure,also improve the known results.     

串联双路图的亏格分布

计算双路图的亏格分布是拓扑图论关注的一个问题,利用传递矩阵与向量积矩阵,给出了两类由双路图串联构建而成的两类闭链图的亏格分布.     

随机空间柔性多体系统动力学分析

轻质、高精度的柔性多体系统被广泛应用于实际工程领域中.由于实际设计公差、制造误差及环境温度等多种不确定因素的存在,使得柔性多体系统的结构参数(物理参数和几何参数)表现出随机性.具有随机结构参数的动力学模型能够客观地反映出真实系统的动力学行为,且结构参数的不确定性对空间柔性多体系统动力学响应的影响是不容忽视的.针对具有多个随机参数的空间柔性多体系统,提出了一种基于广义alpha算法的非侵入式随机柔性多体系统动力学计算方法.采用绝对节点坐标公式(absolute node coordinate formulation, ANCF)来描述柔性体, 推导建立多体系统动力学模型.利用混沌多项式展开(polynomial chaos expansion, PCE)法构建系统随机动力学方程的代理模型,然后将随机响应面法(stochastic response surface method, SRSM)嵌入广义-alpha方法中,分别采用改进抽样的回归方法(regression method of improved sampling, RMIS)和单项求容积法则(Monte Carlo simulation, MCR)来确定样本点.将数值计算结果与蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation, MCS)结果进行对比, 验证了所提算法的有效性.在相同的定积分精度的条件下,根据单项求容积法则确定的样本点的计算结果稳定性更强, 且其计算效率更高.