概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题，研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先，根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后，对大群体进行共识分析，由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型，确定参与者群组的权重；构造正、负理想方案的评价向量，构建多目标规划模型，用拉格朗日乘子法求解属性权重；定义各方案的加权贴近度，并以此对方案进行排序和优选。最后，通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。     

HL-2M 初始等离子体放电阶段的辉光放电 清洗系统电极的设计与分析

针对 HL-2M 装置初始等离子体放电阶段所需的直流辉光放电清洗系统的电极进行了设计。对辉光 放电清洗系统在不同工况下的系统负载进行了分析和拟定，并确定了电极结构设计分析标准。根据系统电极的结 构特点并结合系统负载规范与分析标准，依据不同的失效模式对电极进行了失效分析。分析结果表明，此针对初 始等离子体放电的电极设计能可靠安全运行，满足设计需求。     

基于Copula函数的华南台风灾情重现期研究

利用1981-2014年华南台风灾情数据，选取受灾人口、农作物受灾面积和直接经济损失，应用Copula函数理论，计算灾情重现期，分析台风灾害的灾情.首先，借助Clayton Copula函数构造三变量的联合分布，计算单变量重现期、联合重现期及同现重现期，并求出该重现期下的设计值.计算结果表明联合重现期的设计值要优于单变量重现期和同现重现期的设计值．因此，选取联合重现期的设计值作为防灾标准的最优参考，并将联合重现期记为灾情重现期．然后，计算2015-2017年登陆华南台风灾害的灾情重现期，并对台风灾害的灾情进行分析．发现台风灾情重现期越长的台风造成的灾情越严重．最后，利用灾情重现期与致灾重现期对台风灾害的发生频率作综合性分析，可以为台风灾害的风险评估提供一种新思路．     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

复合材料失效判据有效性验证方法研究

为系统地验证复合材料失效判据计算精度和有效性范围,给出了4种材料体系、6种铺层形式的层合板在单轴、双轴载荷下的失效试验数据,用以评估复合材料失效判据在单向层合板失效包线、多向层合板初始失效包线、多向层合板最终失效包线、层合板变形及层合板的破坏特性等五个方面的预测能力。并根据验证方法和有效性评估策略对失效判据计算精度进行量化考核,给出了失效判据在五个层面上的计算精度。     

多层网络级联失效的预防和恢复策略概述

现实生活中,与国计民生密切相关的基础设施网络大多不是独立存在的,而是彼此之间相互联系或依赖的,于是用于研究这些系统的多层网络模型随之产生.多层网络中的节点在失效或者遭受攻击后会因"层内"和"层间"的相互作用而产生级联效应,从而使得失效能够在网络层内和层间反复传播并使得失效规模逐步放大.因此,多层网络比单个网络更加脆弱.多层网络级联失效产生的影响和损失往往是非常巨大的,所以对多层网络级联失效的预防和恢复的研究具有重大意义.就多层网络级联失效的预防而言,主要包含故障检测,保护重要节点,改变网络耦合机制和节点备份等策略.就多层网络发生级联失效后的恢复策略而言,主要包含共同边界节点恢复、空闲连边恢复、加边恢复、重要节点优先恢复、更改拓扑结构、局域攻击修复、自适应边修复等策略.     

基于概率加权共轭梯度算法的混凝土超声波层析成像

在混凝土层析成像中,为了提高反演的准确性和计算效率,针对共轭梯度算法提出一种加权算法——概率加权共轭梯度算法.新算法不同于常规的加权算法,权重是加在成像单元上而不是方程上.为取得较好的权重因子和较好的迭代初始值,采用IART算法的权重和迭代初始值的选取方法.模拟算例和混凝土试验均表明这种加权算法的可行性.     

一类改进最大熵方法的可调参数分析

在结构可靠性分析中,引入含可调参数的转换函数能对传统的最大熵方法进行改进,获得更高的失效概率预测精度。但是,此可调参数的最佳取值很难确定。针对这一问题,引入概率守恒方程,从功能函数转换前后所得概率密度函数出发,建立其最大熵值的变化关系,给出转换前后最大熵值之差的理论形式。通过对三种典型单调非线性转换函数开展算例研究,发现功能函数转换前后的最大熵值之差与转换函数的最佳可调参数值有关。改变可调参数值驱使最大熵值之差变化的同时,改进最大熵方法能遍历到更好的失效概率估计值。     

考虑纤维断裂特征的Nb3Sn股线统计拉伸强度和失效概率

Nb₃Sn 超导复合股线在强磁场工程中有着重要的应用，其拉伸强度为保证和评估其长期服役安全的一个关键参数。本文从 “剪滞”理论出发，利用基于Weibull/Possion统计理论的复合材料纤维断裂的Curtin-Zhou模型，较好地描述复合股线中Nb₃Sn超导纤维碎片化过程，建立了分析超导复合股线统计拉伸强度和失效概率的模型。计算结果表明，青铜法Nb₃Sn超导复合股线的拉伸强度随着初始损伤参数的增大而迅速减小；在4.2K服役温度下，当Weibull模量为8时，随着初始损伤参数的增加，股线的拉伸强度约从900MPa衰减至480MPa，与已有实验结果吻合良好；初始损伤参数约为1时，正规化方差最大。初始损伤和Weibull模量对Nb₃Sn复合股线统计拉伸强度和失效概率函数的分布有着显著影响。     

基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。