基于泰勒级数展开的区间反演方法

实际结构或构件的几何与材料参数总包含不确定性,在对结构计算模型进行精确分析时,有时需要对参数不确定性进行量化。本文提出了一种用于区间参数识别的反演方法,即基于泰勒级数展开式分别建立参数与响应的区间中值、区间半径的对应函数关系,并通过构建两个反演问题来分步识别参数区间中值和半径,以避免区间扩张现象和简化优化反演过程。通过数值质-弹系统初步验证了方法的可行性,然后基于一组钢板的动测数据,识别了钢板的几何及材料特性参数的区间范围。研究结果表明,本文方法具有良好的区间反演精度,能有效地避免区间扩张现象,可以用于实际工程区间问题的求解。     

基于MYCIN不确定因子的区间灰数应急决策方法

主要研究了方案的指标值为区间灰数的快速应急决策方法。将MYCIN不确定因子融合到灰色决策理论中,通过计算各方案在不同指标下的MYCIN不确定因子并对其进行融合,确定最佳决策方案。建立了基于证据推理的应急决策方法,给出了区间灰数决策方法步骤;通过案例分析结果验证了所提方法的有效性。     

基于区间型多属性决策的突发事件属性熵权的确定

突发事件的实时数据是应急决策的依据,提高对数据的处理能力,确定突发事件属性的熵权,筛选出反映事件发展趋势的重要属性,是提高决策效率和准确性的关键问题。利用共性知识模型结构化表示突发事件和属性,参考区间型多属性决策方法,把事件属性监测值转换为区间数型,在保持时序信息的同时降低数据维数,并通过定义精确数与区间的距离,使突发事件属性集均转化为成本型属性;继而利用基于熵权的区间型多属性决策方法计算事件的属性熵权值,权值越大,表示包含事件演化趋势的信息越多,在决策时就应被重点关注。最后,通过实例说明此方法的有效性和实用性。     

利用近红外及中红外融合技术对小麦产地和烘干程度的同时鉴别

小麦是制作馒头的主要原料之一,小麦中水、蛋白质、淀粉会因产地以及烘干程度的差异而不同,进而影响到加工成馒头的品质。所以实现对小麦产地和烘干程度的快速鉴别就显得尤为重要。感官评定是鉴别小麦产地和烘干程度常用的方法,对比感官评定,光谱分析可以识别样品中的分子结构等信息。基于此,尝试利用近红外和中红外光谱融合技术实现对不同产地和不同烘干程度的小麦同时鉴别。首先选取了两个不同产地的小麦,再利用微波干燥法对两个不同产地的小麦做烘干预处理,使烘干的小麦水含量为12%±0.5%,原麦水含量为18%±0.5%。分别标记为原麦A,烘干A,原麦B,烘干B,再将小麦研磨成粉末,过100目筛网筛选后,置于自封袋中备用。随后分别采集四种小麦样品的近红外和中红外光谱信息,在Matlab 7.10的环境下使用标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNVT)对采集到的原始光谱数据进行预处理,利用主成分分析对预处理后的数据进行降维处理,再结合线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）和支持向量机（support vector machine, SVM）分别建立小麦近红外、中红外光谱数据识别模型。另外利用联合区间偏最小二乘法（synergy interval partial least square, SiPLS）筛选出利用标准正态变量变换(SNVT)预处理后的小麦近红外和中红外光谱数据特征光谱区间,将筛选出的近红外和中红外光谱数据特征光谱区间融合后再结合线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立小麦融合光谱信息的识别模型。然后比较同种光谱数据下利用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立的小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下近红外和中红外光谱数据建立小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下光谱数据融合和单一光谱数据建立小麦识别模型识别率。结果表明,同种光谱分析方法,利用SVM建立的四种小麦识别模型识别率高于利用LDA建立的小麦识别模型识别率。同种建模方法,近红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率优于中红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率。而在同种建模方法下,利用SiPLS筛选出近红外和中红外光谱数据的特征光谱区间数据融合后建立小麦识别模型识别率最高,光谱数据融合后结合LDA建立的小麦识别模型校正集识别率为98.75%,预测集识别率为97.50%;而将此选择的变量结合SVM建立的小麦识别模型的校正集和预测集识别率都达到100.0%。对比利用单一光谱数据建立的小麦识别模型识别率,光谱数据融合之后建立的小麦识别模型识别率得到显著提高,该研究从纵向和横向上全面地比较了光谱数据建立的小麦模型识别率,结果可为更准确地运用光谱融合技术建立小麦产地以及烘干程度识别模型提供参考。     

Preface: theory,methods, and applications of mesoscopic modeling

正With increasing attention to complex fluids and soft matter,we have witnessed a fastgrowing research in mesoscopic modeling and simulation in the past decades.The development of mesoscopic methods offers many potential opportunities as well as challenges in modeling of complex materials for diverse applications.Despite significant progress in the past decade,mesoscopic methods are still under development.New formulation in the models,novel theo-     

具有多个不可用时间段的单机供应链排序问题

在单机供应链排序问题中, 机器会有多个长度确定的不可用时间段,它仅可以在可用时间段内加工工件,且每个可用时间段的长度不大于给定的常数.多个完工工件可组成一批由一个容量无限制的运输工具发送给客户.问题的目标是如何 安排工件的加工、发送以及不可用时间段,以使总发送时间与总发送费用之和达到最小. 对于工件加工可恢复的情况,可在多项式时间 O(n^2) 内得到最优序. 对于工件加工不可恢复的情况,证明了问题是强NP-难的, 并提出了~2-近似算法.     

一种基于证据理论的结构可靠性分析方法

提出了一种基于证据理论的结构可靠性高效求解方法. 通过构造优化问题求解极限状态方程的非概率可靠性指标及设计验算点, 并构造一辅助区域. 通过辅助区域显著减少需要进行极值分析的焦元个数, 并基于区间分析方法减少焦元上极限状态方程的计算次数, 从而有效降低计算成本. 数值算例及工程应用验证了该方法的有效性.     

区间可靠性分析方法及在地下隧道结构计算中的应用

基于工程结构不确定性的区间分析方法,本文将区间分析方法与可靠性分析方法相结合,探讨了一种可以获得区问可靠指标的可靠性分析方法.依据结构失效准则确定的功能函数在一定区间内变化,进而得出了可靠指标的变化区间,在得到区间可靠指标的同时也得到了一种反映结构稳健性的稳健可靠指标.结合区间有限元的优化计算方法,对某地下隧道结构进行了区间可靠性分析,所得区间可靠性指标合乎规律.     

基于最小偏差和优势度的区间数互补判断矩阵排序法

针对决策信息以区间数互补判断矩阵形式给出的多目标决策问题。首先,给出相对优势度的概念和区间数加性一致性互补判断矩阵的判定定理。其次,建立一个目标规划模型,通过求解该模型得到区间数互补判断矩阵的权重向量,并利用各权重向量的总体相对优势度对方案进行排序,提出了基于最小偏差和优势度的区间数互补判断矩阵排序法。方法的核心是对数值型互补判断矩阵排序方法的拓展。最后,通过实例说明方法的可行性和有效性。     

Numerical solutions of linear quadratic control for time-varying systems via symplectic par conservative perturbation

Optimal control system of state space is a conservative system, whose approximate method should be symplectic conservation. Based on the precise integration method, an algorithm of symplectic conservative perturbation is presented.It gives a uniform way to solve the linear quadratic control (LQ control) problems for linear time-varying systems accurately and efficiently, whose key points are solutions of differential Riccati equation (DRE) with variable coefficients and the state feedback equation.The method is symplectic conservative and has a good numerical stability and high precision. Numerical examples demonstrate the effectiveness of the proposed method.