随机约束汽轮机叶片频率的有限元分析

叶片连接状态存在不确定性。基于随机有限元方法,提出了一种随机约束弹性单元用于研究随机约束叶片频率的概率特征,此单元可以模拟自由叶片或成组叶片连接状态的不确定性对叶片频率的影响。推导出了约束刚度随机时的叶片振动特征值方程、频率的均值、频率对约束刚度系数的灵敏度矩阵、频率协方差矩阵、变异系数公式。频率均值表示叶片频率的平均水平,变异系数反映叶片频率的分散程度。通过实例研究了根部约束刚度的随机性对叶片频率的影响。

采用随机约束和多目标算法的电动汽车换电站能量管理

针对电动汽车换电站的能量管理进行优化。由于实时电价环境下电动汽车换电站的能量管理具有一定的风险性,因此所建的模型考虑了电动汽车换电需求和市场电价的不确定性,是以运行成本的期望和方差为目标的电动汽车换电站的能量管理模型,并采用基于免疫克隆选择的多目标智能优化算法进行求解。算例仿真结果表明通过所提出的模型可以实现电动汽车换电站购电成本的降低,并通过负荷转移给电网带来好处。

部分线性可加模型的随机约束Liu估计

研究了部分线性可加模型在参数部分附加有随机约束条件且存在多重共线性时的估计问题.文中基于Profile最小二乘方法、混合回归估计和Liu估计方法,提出了参数分量的Profile混合Liu估计,给出了估计量的偏和方差,并讨论了其渐近分布.

线性约束与随机约束混合模型的构建和模型参数的估计

在线性约束回归模型和随机约束混合模型的基础上,文章构建了线性约束与随机约束混合模型,给出了新模型参数β_(RM)和λ估计的方法,并讨论了估计参数的性质。研究结果对新模型的进一步改进和应用具有重要意义。

模糊随机约束的清晰等价形式

模糊随机变量是模糊随机现象的一种数学描述,推广了模糊约束的等价形式,找到了一个关于模糊随机约束的清晰等价形式.

包含多余回归变量的错误指定模型的随机约束Liu估计(英文)

对由于包含多余回归自变量而导致的错误指定线性回归模型,本文导出了回归系数的最小二乘估计,普通混合估计以及随机约束Liu估计,并在均方误差矩阵准则下对这三个估计的优良性进行了比较,给出了随机约束Liu估计优于最小二乘估计和普通混合估计的充要条件.此外,对它们所对应的经典预测值的优良性也进行了讨论.

随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计

为解决线性模型的多重共线性问题,文章通过结合几乎无偏Liu算子T_(d)与岭算子W_(k),提出了随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计β_(MWMTPE),并在均方误差准则下,把新估计与已有的加权混合估计β_(WME)、加权混合岭估计β_(WMRE)、加权混合Liu估计β_(WMLE)、加权混合几乎无偏Liu估计β_(WAULE)进行了比较,给出了新估计优于其他估计的充分必要条件。最后,通过具体数据实例对理论结果进行了验证,结果表明在合适的参数取值条件下,新估计优于其他几个加权混合估计。

基于随机约束的高压容器可靠性优化分析及MATLAB实现

在应力、强度和其他参数均服从正态分布的条件下,把直接导致容器失效的约束作为随机约束,建立了以单层高压容器质量最小为设计目标的数学模型,探讨高压容器在随机约束条件下的优化设计方法。通过仿真算例和MATLAB寻优求解,说明在确保容器可靠性的条件下,此方法具有使容器结构设计更加科学、合理的特点。

因变量缺失下线性回归模型的随机约束估计

本文研究了线性回归模型在因变量存在缺失的同时回归系数附加有随机约束条件时的估计问题,基于完整数据方法和单点插补方法,给出了模型系数的两种约束估计,并研究了这两类估计量的渐近正态性。最后通过数值模拟验证了所提估计方法的有效性。

随机约束模型在水库规划及运行研究中的应用

随机约束模型是水资源规划与管理研究中的基本模型之一，它是根据已知的随机变量的分布函数，将随机约束转化为确定性的等效约束，从而使模型得到求解，本文以一个实际的水库设计问题为例，使用组合线性放水和蓄水规则，并将线性组合系数看作随机变量，利用线性规划求解技术求出一系列有效库容值，从而得出设计库容的取值范围．

模糊随机约束等价形式的有效性

最短路问题是寻找从原节点到其他节点最短的距离,它在交通运输、行程安排、信息传递中有很重要的作用.研究了具有模糊随机弧长的多属性最短路问题,通过比较解原模型与等价模型来解释模糊随机约束等价形式的有效性.

设计验证中的随机约束

随机约束在现代集成电路验证中已得到国际IC设计业界的普遍认可,并逐渐开始普及。与传统的定向测试比较,它在验证效率、验证覆盖率等方面具有诸多优势。最新公布的SystemVerilogIEEE标准中,包含了对随机约束的支持。本文举例说明了随机约束的优点、使用方法及其与断言和功能覆盖率相辅相成的关系。目前国内已有一些设计单位开始将随机约束应用于设计验证中,本文的宗旨是介绍我们的成功经验以推动这种新的验证方法在国内的推广和普及。

随机约束满足问题相变研究综述

随机约束满足问题是经典的NP完全问题,在理论研究和现实生活中有着广泛应用。研究人员发现随机约束满足问题存在相变现象,近几十年来关于此问题相变的研究成果不断涌现。从随机图着色问题和随机可满足问题2个最经典的随机约束满足问题入手,从算法研究、理论物理和数学证明3个方面综述了随机图着色问题和随机可满足问题的相变研究成果。最后对随机约束满足问题相变的研究趋势进行了展望。

部分线性变系数模型的随机约束岭估计

作为变系数模型和部分线性模型的推广,部分线性变系数模型近年来得到越来越多的关注.本文考虑该模型在线性部分自变量存在多重共线性并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题.基于profile最小二乘技术以及岭估计和混合估计方法,构造参数分量的profile混合岭估计,并且研究所提估计量的渐近性质.最后利用数值模拟验证所提估计方法的有效性.

基于禁忌搜索算法求解随机约束满足问题

为了求解具有增长取值域的随机约束满足问题(CSP),提出了一种基于禁忌搜索并与模拟退火相结合的算法。首先,利用禁忌搜索得到一组启发式的初始赋值,即由一个随机初始化的可行解通过邻域构造一组候选解,再利用禁忌表使候选解向最小化目标函数值的方向移动;如果得到的最优赋值不是问题的解,就把它作为启发式的初始赋值,再执行模拟退火对这组赋值进行修正直到得到全局最优解。数值实验结果表明,所提算法在接近问题的理论相变阈值时仍然能有效地找到问题的解,与其他局部搜索算法相比,表现出了显著的优越性,可用于随机CSP的算法设计。

联合分布网络的随机约束模型及其应用

针对随机约束的联合分布网络模型是一种复杂的非线性模型,当工序数较多时难以求解,假设用一组单独的随机约束近似取代联合随机约束,则可得到某种确定性的线性等价模型。实例应用结果表明,采用线性等价法求解随机约束的联合分布网络模型,可得到较精确的网络参数。

误差相关下半变系数模型的随机约束估计

讨论误差相关下半变系数模型的随机约束估计。先用局部线性方法给出未知系数函数的估计,再由最小二乘法估计出未知参量,并讨论了估计的渐近正态性。

随机约束条件下线性回归模型中的效率度量

估计效率是一个重要的概念。本文反映它作为随机约束条件下线性回归模型中的影响度量，研究了数据对约束模型的影响。

线性回归模型的一个新的随机约束岭估计

研究带随机先验信息的线性回归模型,提出一种新的随机约束岭估计,得到新的估计在均方误差矩阵意义下优于混合估计、普通岭估计、随机混合估计(Yalian,2008)和另一随机混合估计(富月,2003)的充要条件。理论结果与数值实验都表明:新的估计在均方误差矩阵意义下的性能是优良的。