在不允许卖空条件下的最优比例再保险投资

假设保险公司的盈余过程服从一个带扰动项的布朗运动,保险公司可以投资一个无风险资产和n个风险资产,还可以购买比例再保险,并且风险市场是不允许卖空的.本文在均值一方差优化准则下研究保险公司的最优投资一再保策略选择问题,利用LQ随机控制方法求解模型,得到了保险公司的最优组合投资策略的解析和保险公司投资的有效投资边界的解析表达...     

一类边值问题的振动准则

本文考虑一类中立型泛函偏微分方程的边值问题。我们的主要工具是平均技巧，利用有关的泛函微分不等式来建立这类边值问题解的振动准则。     

线性强化型弹塑性弯曲直梁挠曲线方程

针对材料在弹塑性阶段的应用不完全问题,本文用弹塑性分区最小势能原理,推导出线性强化模型下弯曲直梁的势能分区准则和欧拉方程.求解出集中载荷作用下悬臂梁和简支梁的挠曲线方程,将挠曲线方程代入MATLAB软件进行数值计算并将其结果与ANSYS对比分析.结果表明:数值解与有限元值均满足实际工程中允许的误差范围,给出的方法可为解...     

基于S准则发展的混凝土动态多轴强度准则

通过对经典强度理论或准则的强度参数分析,将强度参数转化为由混凝土的单轴压缩和单轴拉伸强度表示,结合S准则给出的混凝土单轴强度的率效应规律,得出了强度参数受应变率影响的率效应函数,进而将常用的静态多轴强度准则摩尔-库伦强度理论、松岗-中井强度理论、德鲁克-普拉格强度理论、拉得-邓肯强度准则和胡克-布朗强度准则发展为动态多轴强度准则.利用混凝土动态单轴压缩和动态单轴拉伸试验结果统计分析给出的S准则率效应参数,分析了5种强度准则中强度参数随应变率的变化规律以及取值范围.基于混凝土单轴压缩和单轴拉伸强度,分别给出了5种强度准则在子午面、偏平面和平面应力条件下的强度曲线与主应力空间中的强度曲面,对比分析了5种强度准则间的异同,以及每种强度准则随应变率的变化规律.利用混凝土材料的动态双轴和动态真三轴强度试验结果,分析评价了5种动态多轴强度准则,并且阐述了各动态多轴强度准则的应变率适用范围.德鲁克-普拉格强度理论与试验结果相差甚远,不适于描述混凝土材料的强度规律.动态双轴加载时,在拉压区各强度准则差别不大,都可较好地描述试验规律;在压压区各强度准则差别较大,松岗-中井强度理论与试验结果吻合最好.在动态真三轴比例加载时,摩尔-库伦强度理论和胡克-布朗强度准则无法考虑中主应力的影响;松岗-中井强度理论和拉得-邓肯强度准则都可较好地描述试验规律.      

鲁棒均值-CVaR投资组合模型及实证:基于安全准则的视角

考虑证券市场的不确定性,将资产的收益率看成区间随机变量。利用鲁棒优化方法,构建鲁棒均值-CVaR投资组合模型。采用对偶理论,将鲁棒均值-CVaR投资组合模型转换为线性规划问题,降低了模型的求解难度,有助于计算大规模的资产组合。进一步地,考虑投资者的安全性需求,在模型中引入最大违反概率,控制模型的保守程度,并直观反映投资者的安全性要求。采用实证的方法,研究模型的有效性。结果表明:鲁棒均值-CVaR投资组合模型具有较好的稳健性,且满足投资者的安全性要求,在实际的投资决策中具有可行性。     

基于锂离子电池老化行为的析锂检测

析锂会极大地影响锂离子电池的寿命和安全性,锂离子电池的析锂检测十分必要. 本文根据锂离子电池的两种主要老化机理-SEI(Solid Electrolyte Interface)膜生长和析锂对老化行为上的不同影响,基于多应力作用下的锂离子电池循环老化实验结果,提出了两种检测析锂的方法,分别为内阻-容量轨迹法和阿伦尼乌斯准则法. 两种方法的判定结果具有良好的一致性. 之后,利用微分电压法区分了电池容量损失的不同来源,并进行了电池负极片EDS（Energy Dispersive Spectrometer）能谱分析,对析锂检测方法进行了验证. 本文方法只需利用电池老化过程中可测的容量和内阻等电学量,判断方法简便,可实现非解体检测;同时,利用了单次循环的微量析锂在时间尺度上的累积,对析锂工况的辨识具有较高的敏感性. 本文方法对锂离子电池的寿命加速测试、延寿使用、安全管理等具有重要意义.     

基于径向基神经网络的白矮主序双星自动分类

白矮主序双星的光谱特征是决定其类型的关键因素,如何有效提取恒星光谱的特征是亟待解决的问题。提出一种新的方法,通过构建模型捕获恒星光谱数据的特征,对SDSS-DR10海量光谱进行自动分类。径向基神经网络作为一种有效的计算模型,在数值逼近和目标分类上均有较好的表现效果,但由于目前神经网络超参数的确定大多数依赖于实验经验,很大程度上制约了算法能力的发挥。在分析白矮主序双星光谱数据的高维分布特征的基础上,提出一种基于径向基神经网络的白矮主序双星自动分类模型,并以白矮主序双星的光谱特征为导向,针对恒星光谱提出了中心准则和宽度准则以确定神经网络的超参数,大幅度提高了模型的准确度。实验对分类模型进行数值训练并使用训练的模型对SDSS-DR10光谱数据进行白矮主序双星的自动分类,共发现4 631个白矮主序双星,通过Simbad,NED和Google交叉验证后发现其中有25个是未予以收录的新候选体。实验结果验证了该模型在大规模白矮主序双星自动分类任务中的有效性,新发现的白矮主序双星也为特殊天体的进一步研究补充了有效数据。     

基于AIC准则的函数型数据主成分联合选择研究

函数型主成分分析(Functional Principal Component Analysis,FPCA)是对函数型数据进行降维的常用技术,本文将考虑函数型数据的主成分联合选择问题。首先,本文给出了两函数型变量的主成分联合模型,并通过基函数展开法和极大惩罚似然法对样本数据进行曲线平滑。在联合模型基础上,本文给出了确定函数型主成分个数的AIC准则,并提出了改进的ECME算法对模型参数进行估计。模拟显示AIC准则对应的主成分个数选择结果准确率更高,考虑两函数型数据之间相关信息的联合选择效果会比对各函数型数据主成分进行独立选择的结果有所提升。最后,本文将所提方法应用于老年人中医宗气数据的分析。     

基于犹豫模糊语言的多准则决策理论与方法综述

犹豫模糊语言在描述不确定信息、体现决策偏好等方面具有优势。基于犹豫模糊语言的多准则决策理论与方法逐渐成为了研究热点,学者们从不同方面对此展开了研究。通过对犹豫模糊语言信息的相关概念、集成算子、相关测度、优序关系、有限理性及应用领域进行综述,了解目前基于犹豫模糊语言的多准则决策理论与方法的研究成果,并对犹豫模糊语言多准则决策研究的未来发展作出展望。     

考虑外载荷方向不确定性的稳健性拓扑优化

外载荷方向不确定是实际工程中普遍存在的问题。本文研究了考虑外载荷方向不确定性下的稳健性连续体拓扑优化。首先,使用区间变量描述外载荷方向不确定性问题。随后,通过使用旋转矩阵的方式描述名义载荷方向上的扰动,并利用了旋转矩阵导数的特殊性质,通过二阶泰勒展开式以及名义载荷处柔顺度对角度的一阶和二阶导数信息获得不确定性区间内任意角度处的灵敏度。最后运用SIMP模型和优化准则法(OC)对考虑外载荷方向不确定性的连续体结构进行拓扑优化。结果表明,采用该方法得到的优化结果的柔顺度对于载荷方向的变化不敏感,即对于不同方向的外载荷,结构刚度更具稳健性。