土-桩-结构相互作用体系随机地震反应分析

本文采用随机振动理论与有限元技术相结合的方法，以基岩随机地震作为输入，对群桩基础和土-桩-结构相互作用体系进行了三维随机地震反应分析。文中首先以一3X3群桩基础作为分析模型，探讨了桩-土-桩动力相互作用对承台随机地震反应的影响；然后，用单自由度体系模拟上部结构，分析了上部结构惯性对桩基承台随机地震反应的影响。在此基础上，以某桥桥墩为背景，用多自由度体系模拟上部结构，建立了土-桩-结构相互作用体系的三维分析模型，获得了桩基承台的功率谱响应、以及桩顶处的主应力标准差和主应力速率标准差等结果，探讨了群桩顶部各桩主应力标准差的分布规律，得到了一些有应用价值的结果。     

粘弹性随机分析的虚功原理及随机有限元

利用增量法处理粘弹性本构关系中的遗传积分，将粘弹性材料的随机性、结构几何形状的随机性、外载荷的随机性引入虚功方程，应用摄动方法，研究了粘弹性随机分析的虚功原理和粘弹性随机有限元。研究发现，尽管粘弹性本构关系具有时间相依性，其随机摄动格式并不存在“长期项”的影响，算例表明，应用该方法进行粘弹性结构的随机模拟，计算效率较高、精度较高。     

二自由度耦合非线性随机系统的最大Lyapunov指数和稳定性

利用摄动方法讨论了一类耦合二自由度非线性系统，在小强度白噪声参数激励下系统运动模态的稳定性，获得了系统扩散过程的稳态概率密度的渐近表达式，由此获得了系统运动模态几乎必然稳定的充分必要条件。     

移动的线源平稳随机荷载激励下梁的随机响应

利用广义Ｄｕｈａｍｅｌ积分和积分变换，研究了粘弹性Ｋｅｌｖｉｎ地基上无限长梁在运动的线源平稳随机荷载作用下的随机响应．发现此时梁的挠度响应为非平稳随机过程．通过引入随动坐标系，建立了有明确物理意义的随动谱分析方法，使随机位移响应在随动坐标系下成为平稳随机过程     

含有随机夹杂的统计非均匀弹性介质参数的分析

本文提出了随机点场理论用于研究含有随机夹杂的统计非均匀介质。本文不同于其它作者,一般均将随机理论建立在Eshelby的等效夹杂原理之上,而这里是建立在Kunin的微结构理论基础之上。作为理论的一个应用,本文对复合材料的有效模量及夹杂内部及周围微观场进行了计算。     

确定性矩阵可分离压缩成像

针对可分离压缩传感使用的可分离随机正交矩阵在处理大尺度图像等高维信号感知时难度太大或成本过高的问题,引入确定性测量矩阵,提出确定性矩阵可分离压缩传感,可将如托普利兹矩阵及循环矩阵等具有确定性结构的矩阵作为可分离压缩传感的左、右可分离矩阵.该方案可以降低独立元素的数目,从而显著降低前端物理实现的难度与成本.数值模拟实验分别评估了该方法在不同采样率及不同图像尺寸下的压缩重建性能,结果表明该方法在独立元素非常少的情形下得到与原随机正交矩阵相近的重建质量,证明了其可行性.     

n值G?del命题逻辑系统中公式的条件随机真度

基于条件概率的思想,利用赋值集的随机化方法,在n值命题G(o|¨)del逻辑系统中引入公式的条件随机真度,证明了条件随机真度的MP规则和HS规则.引入公式间的条件随机相似度和条件伪距离,建立了条件随机逻辑度量空间,证明了条件随机逻辑度量空间中二元运算的连续性.     

过度自信和需求不确定性对多报童模型的影响

研究在竞争条件下过度自信和需求不确定性对库存决策的影响.通过引入一个均值相等且方差缩小的变换来定量刻画决策者的过度自信偏好,得到系统最优订货量关于报童数量和过度自信系数的单调性.进一步,研究需求不确定性对系统的影响,证明随机大的需求导致较高的最优订货量.当需求分布为均匀分布时,对割准则序意义下系统最优订货量进行比较.     

随机需求下的多条竞争供应链的网络均衡模型

针对供应链与供应链竞争问题,研究随机需求下多条竞争供应链网络之间的竞争行为。通过定义产品市场链说明供应链网络之间是如何竞争的,在市场需求是随机且产品的品牌有差异的情况下,利用多项式logit模型以及变分不等式的方法,构建了具有随机需求的多条竞争供应链的网络均衡模型.模型很好的刻画了包含多条供应链,且每条供应链具有多个层次的供应链网络之间的竞争行为,研究表明供应链与供应链的竞争可以看作是由核心企业所决定的供应链网络之间的竞争.最后,通过一个算例说明了模型的合理性和有效性.     

收敛性随机森林模型及其遥感应用

通过引入全局损失函数,提出了一种全局优化的随机森林模型算法,称为θ-β型随机森林,并且利用改进后的模型对城市遥感图进行了检测与识别,识别准确率与识别速率都得到了一定的提高.方法在经典随机森林模型的基础上加入前向反馈模型(Forward Stagewise Additive Model),通过每一层节点的训练结果干预下一层的训练数据(从而改变阈值θ的选择)与训练步长(β),使得最后训练得到的型随机森林收敛速度更快,预测结果更为准确.