基于改进云推理算法的塔架结构损伤识别

为了解决塔架结构的损伤识别问题,提出了基于应变能和改进云推理算法的损伤识别方法。首先描述了云模型的基本理论和数字特征,并给出了模态应变能的基本公式;然后分析了X条件云发生器和Y条件云发生器的基本算法和运行步骤,借助灰云模型建立相应的前件云和后件云规则,考虑了测量噪声的影响,利用云发生器生成多组云滴,并利用多模式下云滴的确定度和生成值构建了基本云推理算法及其损伤识别指标。基本云推理算法中常会产生不均匀发散的云滴,从而使计算结果产生一定的偏差,为了降低云滴发散产生的偏差影响,提出了基于损伤模式数量加权的云推理改进策略。计算结果表明:云推理算法可以较好地应用于塔架结构的损伤识别,其识别结果明显优于传统的应变能耗散率指标方法;而改进云推理算法进一步提高了识别的精度,优于基本云推理算法。     

数量折扣契约下基于成本分担的供应链突发事件协调应对

突发事件会增加供应链成本,如何进行成本分担是决定供应链能否协调应对突发事件的重要因素.用参数分别描述市场需求剧增时增加的生产成本和市场需求剧减时发生的多余产品处理成本,在数量折扣契约基础上,研究突发事件发生后制造商的最优批发价格和零售商的最优订货量,分析其影响因素比较突发事件发生前后包括市场剧增与市场剧减两种情况下的差异,并给出了数值算例.结果表明,成本分担系数和市场需求分布及其变化都会影响最优批发价格和最优订货量,只要根据市场需求变化相应调整契约参数并合理分担由突发事件增加的成本,通过数量折扣契约供应链就能够协调应对突发事件.     

着眼数学变式 助力有效课堂

教师很想把自己的知识毫无保留地传授给学生,但学生掌握知识的效果却出现了极大的反差．许多教师认为学生已掌握的知识,在一次次考试中,只要对问题的背景或数量关系稍作演变,不少学生就无所适从．许多实例也表明：在讲解时教师直接把自己的解题思路灌输给学生,就题论题．     

德国检测发现一些花果茶含有毒物质

不久前,德国权威机构最新调查发现,德国市场流行的部分花果茶含有超标的有毒物质——吡咯里西啶类生物碱(PA),若长期饮用可能伤身。德国联邦风险评估研究所发布消息称,研究人员选取221种德国市场上常见花果茶样品进行了检测,包括茴香茶、甘菊茶、薄荷茶、荨麻茶等,而红茶、绿茶等因样本数量过小,风险分析时未予考虑。结果发现,部分茶叶中吡咯里西啶类     

数学解题中的“倒换”术

<正>民间流传一个故事,讲刘伯承用了一招简单的"倒穿草鞋"之计,就甩脱了敌人,化险为夷.刘伯承用的是一种"倒换"术,这里的"倒换"可以理解为"颠倒处理"或者"倒过来处理".解答数学问题,适时运用"倒换"术,也可以化繁为简,化难为易.一、分子、分母倒换有些含有分式的数学问题,直接解答难以入手.若将分子、分母上下颠倒,往往可以繁为简,化难为易.     

攻破一点 再击其余

<正>在某些较复杂的数学竞赛题,若整体求解,则十分困难,当我们仔细观察问题结构特征时,会发现其中包含着若干个形态、结构相同的部分.取其中一个部分进行深入研究,可揭示蕴含在背后的规律,会发现它们要么遵循相同的算理,要么各要素之间符合同样的等量关系.象这种先攻破一点,即探索发现解题规律,再击其余,即利用发现的规律来指导解题是一种重要的策略.     

移动式LNG罐箱内防波板性能研究

模拟了带有五块相同弓型防波板、圆孔型防波板的LNG罐箱在紧急避让物体而刹车的情况下,罐箱内LNG的晃动特性,通过对比LNG对罐壁和防波板冲击压强的变化得出:弓型防波板能够明显减弱液体的晃动,防波效果较好,但五块弓型防波板所受的压强差异较大,容易造成单个防波板因受力过大而损坏。研究了4孔、12孔、36孔三种圆孔型防波的性能,发现在防波板有效面积为罐箱横截面积一半时,圆孔数量对圆孔型防波板的性能无明显影响。     

向量回路法简解竞赛题

例1(第23届"希望杯"全国数学邀请赛培训题高一41题)△ABC中,已知AB=4,BC=5,AC=6,若点O是△ABC的外心,则→AO.→AC的值是.分析标准解答给出的解法是应用余弦定理、正弦定理和向量数量积的定义,繁琐冗长.事实上,若注意到题设条件AC=6及向量回路A→M→O,便有如下简解.简解取AC的中点M,则必有MO⊥AC,     

“张飞的难题”——一类一次方程问题的解法以及普遍性结论

下面结合一个"张飞贩猪"的趣事,结合一元一次方程的解法,进行一些变式,并得出普遍性的结论,供参考.一、"张飞贩猪"趣事中的方程问题据说张飞在做大将之前曾经贩卖过小猪,一日,张飞挑着两筐小猪来到集市,刚放下担子,就有一个红脸大汉走过来说:"我要买你两     

基于空间故障树理论的系统故障定位方法研究

为了系统发生不同类型故障后快速定位可能引起该故障的系统元件,通过分析系统结构和元件故障概率分布,以及系统在不同工作环境中发生各类型故障的统计数量,提出基于空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论的系统故障定位方法.该方法使用SFT概念得到系统内部结构及元件的故障概率矩阵P(X_i),分析元件X_i故障对于所在割集S_j及系统T故障的贡献度,结合系统故障次数统计矩阵Γ(m_q),最终得到元件X_(1~I)与故障m_(1~Q)的相关度矩阵.这个矩阵可反映出对于任意系统故障m_q与故障元件X_(1~I)的相关性排序、对应的割集、及保证结论正确的可能性,还可优化系统故障分类.实例研究表明:方法可确定各故障的至因故障元件,并根据可能性进行排序,排序靠前的元件组合正是系统的割集,这从侧面也说明了方法正确性.