非光滑稀疏约束优化问题的最优性条件及算法

针对目标函数非光滑的稀疏约束优化问题,给出基本可行性和λ-平稳性两个必要最优性条件,利用所给出的必要最优性条件构造出稀疏次梯度投影算法.在理论上分析了算法的收敛性,证明了由该算法所产生序列的任意聚点都是λ-平稳点.最后,通过两个数值实例验证了算法的收敛性、有效性和优化能力.     

基于卷积神经网络的HL-2A装置H模辨识研究

基于HL-2A装置的放电实验数据，利用卷积神经网络和时间窗口算法开发了高约束(H)模时段的识别算法，得到了可靠的高成功率的高约束模时段识别结果。算法中，选取206次放电实验数据中等离子体储能及氘α通道信号作为双通道原始数据进行学习，得到一个深度为21层的二分类卷积神经网络。该网络模型经过其他474次放电数据的测试集检验，高约束模识别的正确率达到了98.17%。     

具有指数型保护障碍的带约束的动态保护基金的定价

动态基金保护可以确保投资者在投资期间内基金价格永不会低于某个障碍水平.为了减少发行人所承担的资产的下行风险,Han等(2016)提出了一个带约束的动态基金保护,产品约定只有当标的基金价值达到某个事先给定的上保护水平时才启动保护.受此启发,考虑了具有指数型上下保护水平的带约束的动态保护基金的定价.利用布朗运动的反射原理,给出了具有指数型保护水平的带约束的动态保护基金的定价公式.     

多元统计分析中一类矩阵迹函数最小化问题的有效算法

研究来源于多元统计分析中的一类矩阵迹函数最小化问题$\min c+ tr(AX)+\sum\limits_{j=1}^{m}tr(B_j X C_jX^{T}),\ \ {\rm s. t.} \ X^TX=I_p,$其中$c$为常数, $A\in R^{p\times n}\ (n\geq p)$, $B_j\in R^{n\times n}, C_j\in R^{p\times p}$为给定系数矩阵. 数值实验表明已有的Majorization算法虽可行, 但收敛速度缓慢且精度不高. 本文从黎曼流形的角度重新研究该问题, 基于Stiefel流形的几何性质, 构造一类黎曼非单调共轭梯度迭代求解算法, 并给出算法收敛性分析.数值实验和数值比较验证所提出的算法对于问题模型是高效可行的.     

振型归一化对梁结构柔度曲率损伤指标的影响

结构柔度矩阵需由质量矩阵归一化振型获得,而质量矩阵归一化振型难以直接测得,限制了柔度曲率类损伤指标的应用。为分析振型归一化方法对梁结构柔度曲率类损伤指标的影响,根据梁结构的刚度、弯矩和位移曲率的关系,建立了均布荷载作用下结构损伤前后位移曲率与损伤程度的理论表达式,实现定量分析均匀荷载面曲率结构损伤程度。提出P-范数振型归一化方法,通过均匀荷载面曲率指标推导了振型质量矩阵归一化系数差x_α与损伤程度的关系。以三跨连续梁算例对理论进行了验证,结果表明,损伤程度定量指标效果良好,不同P-范数振型归一化方法下,损伤程度的偏差可由2x_α估算;2-范数振型归一化方法的损伤识别结果与质量矩阵振型归一化结果最接近,故当无法获得质量矩阵归一化振型时,可采用2-范数归一化振型代替。     

大型偏心结构吊装欠约束问题研究

吊装施工过程中被吊模块的水平度是作业要求的重要指标,通常需要增加配重调平。传统有限元方法需要补充约束以消除单元刚体位移,且需要重复计算平衡方程来求解调平载荷,效率不高。将模块的运动分解为随动坐标系的整体运动以及相对该坐标系的弹性变形,可将欠约束问题化为多体系统的静平衡问题。基于虚功率原理推导了吊装平顺时刻的节点力平衡方程以及相应的切线刚度矩阵,并将配重表示为基础配重与载荷系数相乘的形式。通过对节点力平衡方程求导,得到一组以载荷系数为自变量的微分方程,通过求解微分方程并结合水平度判据,可快速搜寻满足水平度要求的载荷系数。数值算例表明,该方法在解决偏心模块吊装欠约束问题方面具有明显的优势,在确定配重载荷方面具有较快的速度和合理的精度。     

高校教师激励与约束机制分析

最有效的管理方式是对人的激励,高校管理的核心是通过激励以最大限度地调动与发挥教师的积极性和创造性.运用博弈论方法和委托-代理理论探析信息不对称下高校教师的激励与约束机制,对教师校外兼职问题进行博弈分析,提出健全高校教师激励与约束机制的建议.     

严格对角占优M-矩阵A的‖A~(-1)‖_∞的上界估计

针对严格对角占优M-矩阵A的‖A~(-1)‖_∞。的估计问题,利用逆矩阵元素的上界,给出了‖A~(-1)‖_∞的单调递减的上界序列,理论证明及数值算例均表明所得估计改进了某些现有结果.     

基于车身绕流的低雷诺数湍流模型改进研究

本文将汽车绕流模块化为各典型局部流动,通过常用湍流模型对各典型局部流动进行数值模拟,结果验证了湍流模型对转捩的捕捉能力是准确模拟汽车绕流的关键. 在分析汽车绕流分离及转捩机理的基础上,优化了稳态和瞬态求解方法,改进了湍流模型对转捩的预测能力,进而提高了湍流模型在汽车流场模拟上的精度. 针对汽车绕流的稳态问题,将流线曲率因子及 响应阈值引入 LRN $k$-$\varepsilon $ (low Reynolds number $k$-$\varepsilon $) 模型,获得了一种能够更准确预 测转捩的改进低雷诺数湍流模型 (modified LRN $k$-$\varepsilon $),改善了原模型对湍流耗散率的过强依赖性及全应力发展预测不足等问题;针对汽车绕流瞬态求解,通过分析 RANS/LES 混合湍流模型的构造思想及特点,引入约束大涡模拟方法,结合本文提出的改进的 LRN $k$-$\varepsilon $ 湍流模型,提出了一种能准确捕捉转捩现象 的转捩 LRN CLES 模型. 分别将改进的模型用于某实车外流场和风振噪声仿真中,通过 Ansys Fluent 求解器计算,并将计算结果与常用湍流模型的仿真结果、HD-2 风洞试验结果和实车道路实验结果进行对比,表明改进后的湍流模型能够更准确模拟复杂实车的稳态和瞬态特性,为汽车气动特性的研究提供了可靠理论依据及有效数值解决方法.      

一类正则化参数自由的线性约束凸优化问题的预测-校正算法

我们对文章的结构做这样的安排:第二节给出本文需要的预备知识;第三节简述单个目标函数问题(1.1)的己有算法和求解可能遇到的困难,第四节给出解决问题的预测-校正方法;第五节和第六节对问题(1.2)分别陈述己有方法的固有困难和我们提出的解决方案.最后,在第七节中,我们为提出的方法给出统一的算法框架,证明这类算法的收敛性和遍历意义下的收敛速率,同时给出我们的一些结论.