考虑空间变量的氯盐环境下RC简支梁桥失效概率分析

桥梁结构常规失效概率计算主要集中在关键截面,但在腐蚀环境下,蚀坑分布具有空间特征,关键截面可能随之发生变化。因此,基于一维随机场理论,考虑混凝土强度、混凝土表面氯离子浓度以及扩散系数等参数的空间分布特性,使用平方指数自相关函数,建立氯盐环境下RC简支梁桥的空间时变可靠度模型,计算腐蚀环境下的结构失效概率。通过将荷载场、材料场和腐蚀介质场离散为随机变量,合理选取的相关长度d和波动系数θ,结合空间均值法,计算了氯盐环境下简支RC梁桥服役期的随机失效概率。研究表明:考虑参数空间特征时的RC梁桥失效概率比不考虑空间分布特征时高18%,寿命期超载作用导致桥梁结构失效概率是正常运营条件下的6倍,因此需要严格管理车辆荷载,延长桥梁服役寿命。

一个空间变量的2×2拟线性双曲组解的几何爆破

为研究拟线性双曲组解的生命跨度及爆破机制 ,S.Alinhac对一般的拟线性方程组引入了“几何爆破”的概念 ,并给出了爆破组。 S.Alinhac对于一个空间变量的 2× 2拟线性齐次严格双曲组证明了解的几何爆破机制。在一般的条件下 ,对于一个空间变量的 2× 2拟线性非齐次严格双曲组的 Cauchy问题 ,通过一定的技巧证明了经典解的几何爆破 ,并推广了 S.Alinhac的一些结果。

空间变量流侧槽式溢洪道水面曲线的迭代公式

本文研究空间变量流侧槽式溢洪道水面线迭代公式的推导，给出了迭代公式。使之由以往的试算、图解简化为迭代求解，具有收敛迅速、应用方便、计算精度高的特点。

自对偶引力理论中相空间变量的实数化研究

本文针对自对假引力理论中对场变量强加的“实条件”问题展开讨论．通过引入一个参数化的正则变换，将Hilbert-Palatini引力理论中的SO（3）ADM相空间司哈密顿约束方程变换成阿西特卡相空间参数化的约束方程利用参数的不同取值，我们不仅能得到罗仑兹时空中的阿西特卡引力理论和欧几里德时空中的实自对偶引力理论，而且还能给出其它一些新结果．尤其是能将罗仑兹时空中阿西特卡相空间的正则变量实数化，从而取消了对场变量强加的“实条件”

两个空间变量空间相关性的分析

本文研究了两个空间变量空间相关性的问题,定义了一个测度两个空间变量空间相关性的系数。通过Monte Carlo模拟发现,当两个空间变量存在线性关系时,这个新的系数测度了两个空间变量空间结构的相似性。

空间变量的条件模拟方法及工程应用

对空间变量的几种常用条件模拟方法作了简介，并就其工程应用作了概述。

中国汉族18岁青少年体质健康指标与社会经济指标双变量空间自相关分析

为探究我国社会经济发展水平与青少年体质健康的关系,通过《中国统计年鉴》提取了2019年各省级行政单位的国民经济指标(GDP、人均GDP、居民可支配收入)与青少年各项体质健康指标(身体形态、身体机能、身体素质)进行双变量空间自相关分析,探究社会经济发展水平与青少年体质健康的空间关联。结果表明:我国青少年身体形态和身体机能指标的空间聚集性与各省(市)人均GDP的空间聚集性呈显著相关,身体素质指标的空间聚集性与人均GDP的空间关联程度不高。

基于多变量相空间重构和径向基函数神经网络的综合能源系统电冷热超短期负荷预测

为解决能源危机问题,提高能源利用率,综合能源系统(integrated energy system,IES)成为发展创新型能源系统的重要方向。准确的多元负荷预测对IES的经济调度和优化运行有着重要的影响,而借助混沌理论能够进一步挖掘IES多元负荷潜在的耦合特性。提出了一种基于多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的IES超短期电冷热负荷预测模型。首先,分析了IES中能源子系统之间的耦合关系,运用Pearson相关性分析定量描述多元负荷和气象特征的相关性。然后,采用C-C法对时间序列进行MPSR以进一步挖掘电冷热负荷和气象特征在时间上的耦合特性。最后,利用RBFNN模型对电冷热负荷间耦合关系进行学习并预测。实验结果表明,所提方法有效挖掘并学习电冷热负荷在时间上的耦合特性,且在不同样本容量下具有良好且稳定的预测效果。

改进的HASM-AD算法及在空间变量模拟的应用分析

高精度曲面建模(HASM)可以显著提高空间曲面模拟的精度,但是计算速度低限制了该模型的进一步应用。为了提高HASM模型的计算效率,本文对HASM-AD算法作了改进,通过在计算过程中为采样点添加索引,避免了计算过程中对采样点信息的重复查找操作;同时,在遍历独立计算单元时实时计算第一类、第二类基本量及克式符号,避免了全局存储上述变量所需要的额外内存消耗。数值试验表明,由于将全局线性方程组求解问题转化为局部独立计算单元(5×5栅格)内的方程组求解,改进的HASM-AD算法显著提高了计算效率,同时降低了模型运行过程中的内存消耗。最后,本文以全国陆地降水空间分布模拟分析作为实例,验证改进的HASM-AD算法模拟精度及计算效率,模拟结果表明,改进的HASM-AD算法模拟结果精度优于其他HASM算法(以HASM-PCG为例),并且计算效率优势更为明显,实现全国10km分辨率的降水分布模拟耗时仅为4s。表明改进的HASM-AD算法提高了计算速度,并且适于大尺度的空间变量模拟应用。

高能多粒子产生反常标度性研究中的相空间变量选择

讨论高能多粒子产生反常标度性研究中的各种相空间变量选择．为了克服几种常用的横向相空间变量的缺点，引入了一组新的横向变量．这组变量在讨论高能多粒子产生中的反常标度性时有优越性．给出了这组新变量的统计分布及数值特征，讨论了它们之间的独立性，给出了相应的累积变量．

多路阀耦合节流槽结构的拓扑变量空间优化

针对多路换向阀换向过程中的多阀口节流耦合作用问题,提出了以圆型、U型以及半圆型3种基本节流拓扑结构的参数为设计变量的多路换向阀耦合节流槽结构设计方法。在确认多路换向阀台架实验结果与三维流场解析响应流量和压力特性基本一致的前提下,建立了多阀口耦合节流工作的数值计算模型;通过拓扑变量空间的正交实验,得到了各阀口不同开度下随面积变化的流量变化趋势、压力峰值、压力损失等的灵敏度;在有限拓扑变量约束条件下,以期望流量变化趋势与能量损失最小化为目标,构建了多路换向阀耦合节流槽结构的拓扑变量空间设计模型。仿真结果表明,设计结果在保留原有流量特性的基础上降低了能量损失,实现了工作阀口节流耦合效应优化,说明该方法可以简化表达此类耦合结构设计问题。

基于主效应分析的变矩器叶片角变量空间优化

液力变矩器叶片设计变量空间大,轮系间强流固耦合,使得优化解析时间冗长,难以实现基于变矩器叶片角变量空间的工程设计.为此,以双涡轮液力变矩器为研究对象,实现了基于液力变矩器叶片角主效应分析的设计变量空间优化.在通过台架实验数据确认变矩器流固耦合仿真结果正确的基础上,以其轮系8个叶片角为设计变量空间,采用最优拉丁超立方设计仿真试验,实现双涡轮液力变矩器性能仿真;以提高变矩器综合性能(效率、变矩比及启动力矩)为目的,以双涡轮液力变矩器性能与设计变量空间的主效应图为基础,构造其响应面函数并优化,获得8个叶片角对变矩器性能的影响水平.优化结果表明:以低速比区最高效率为主要评价指标,泵轮入口角、第1涡轮出口角、导轮入口角、导轮出口角4个叶片角变量对变矩器性能的影响显著,其他叶片角影响较小或基本无影响.文中提出的方法对于同类产品的定制化及其快速化工程设计具有参考价值.

基于多变量相空间重构和卡尔曼滤波的冷热电联供系统负荷预测方法

文中设计一种新型的基于多变量相空间重构和卡尔曼滤波的冷热电联供系统负荷预测方法。首先选择冷热电负荷及与负荷密切相关的天气因素的历史时间序列组成多变量时间序列,然后运用混沌理论和C-C方法重构多变量相空间,最后建立多变量相空间的自回归模型并采用卡尔曼滤波方法预测冷热电负荷。以中国北方某医院冷热电联供系统的8月份历史负荷数据和天气数据验证该冷热电负荷预测方法。结果表明,与采用单变量相空间重构和卡尔曼滤波预测方法相比,文中设计的负荷预测方法充分考虑冷热电负荷中多个变量的相互耦合关系,可有效提高负荷的预测精度。算例分析验证了该冷热电负荷预测方法的可行性和有效性。

一种新的空间透视不变量计算方法

首先分析了空间透视不变量的一些性质．根据三维空间点和透视投影平面的共线性理论，推导出了空间Ｎ点不变量的数目和图象平面中匹配点数目之间的相互关系；通过对投影空间的分析，提出了一种计算空间６点不变量的新方法，将不变量的求解转换为对非线性方程组的求解．文中分析了该方法的特点。

非线性项依赖于时间和空间变量的梁方程拟周期解的存在性

本文研究带有空间周期和时间拟周期非线性项的常数势能梁方程,证明了对于大多数频率向量和大多数势能常数,方程存在小振幅、线性稳定的时间拟周期解.通过对本质上无穷多个小除数的测度估计,本文构建了一个实解析的辛坐标变换,将Hamilton函数化为其Birkhoff标准型.利用一个无穷维Kolmogorov-Arnold-Moser(KAM)定理,本文证明了拟周期解的存在性.

动态电压恢复器的复合数字多变量状态空间反馈控制

在三相三线制系统中,动态电压恢复器面临的主要控制问题是不平衡暂降下对系统三相不平衡的补偿问题。通过正负序分量分解并在正负序坐标下进行建模和控制的方法虽能较好地抑制三相不平衡,但由于正负序分解带来的延迟具有较慢的动态响应速度。为此,文中提出了一种复合数字多变量状态空间反馈控制的方法。在检测到暂降发生并在之后的一段时间内采用单数字多变量状态空间反馈法进行控制,进入稳态时通过控制量的分解无缝地切换到双数字多变量状态空间反馈法,检测到暂降结束时再无缝地切换到单数字多变量状态空间反馈法。该方法同时实现了较快的动态响应速度和较高的稳态精度。实验结果证明了该控制方法的有效性和可行性。

基于多变量相空间重构和RBF神经网络的光伏功率预测方法

针对光伏功率单变量预测方法的不足,设计了一种新型光伏功率多变量相空间重构预测方法。首先,基于相关性分析,选取实际光伏电站的历史光伏功率和气象因素时间序列组成多变量时间序列;然后,利用C-C法和虚假邻近点(false nearest neighbors,FNN)法重构光伏功率预测的多变量相空间,并以小数据法识别其混沌特性;最后,结合径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络强大的非线性拟合能力,建立了基于多变量相空间重构和RBF神经网络的光伏功率预测模型。算例分析表明,相较于单变量预测方法,所提出的多变量相空间重构预测方法性能更加优越。

因子分析中变量和样品空间的统一

以空间结构分析为基础，提出了一个统一的变量和样品空间，由此得到因子空间，依据因子空间中变量和样品的相关性，很容易确定样品点群的成因，还讨论了因子分析中变量坐标和样品坐标的概念，指出因子得分不是样品的坐标，因而把因子得分图看作为因子空间坐标图是不合适的。

快变量空间中的同宿轨道分支

本文考虑奇摄动问题的位于快变量空间中的奇异同宿轨道的保存和周期轨道分支问题.文中关于奇异同宿轨道保存的结论推广了一些已知的结果,而周期轨道产生于奇异同宿轨道的分支则提供了一种新的分支类型.

基于双隐变量空间局部粒子搜索的人体运动形态估计

该文提出一种双隐变量空间局部粒子搜索(DLVSLPS)算法,可以从多视角图像序列的轮廓特征较准确地估计出3维人体运动形态序列。该算法用高斯过程动态模型(GPDM)降维建立双隐变量空间和低维隐变量数据到高维数据的映射关系后,然后对双隐变量空间使用近邻权重先验条件搜索(NWPCS),实现局部低维粒子搜索来生成较优高维数据,从而估计相应帧的3维人体运动形态,解决传统粒子滤波算法直接在高维数据空间采样较难获取有效正确数据进行估计的问题。经仿真实验验证,所提出的算法比传统粒子滤波算法在实现多视角非连续帧估计,克服轮廓图像数据歧义,减小估计误差有明显优势。