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钢梁柱弱轴顶底角钢半刚性连接的抗弯特性 被引量:3
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作者 李文岭 郝际平 +3 位作者 王连坤 陈红英 张俊峰 石晶 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期106-110,共5页
为了解顶底角钢半刚性连接的抗弯特性,利用简化的斜率-位移方程推导了半刚性连接初始刚度的计算公式,根据角钢的塑性特性计算了半刚性连接的极限弯矩,进行了两类柱弱轴顶底角钢半刚性连接的抗弯试验,并利用三参数幂函数模型模拟了所研... 为了解顶底角钢半刚性连接的抗弯特性,利用简化的斜率-位移方程推导了半刚性连接初始刚度的计算公式,根据角钢的塑性特性计算了半刚性连接的极限弯矩,进行了两类柱弱轴顶底角钢半刚性连接的抗弯试验,并利用三参数幂函数模型模拟了所研究的半刚性连接的弯矩-转角曲线.结果表明,模拟结果与试验结果吻合很好,文中提出的新型连接形式具有很好的抗弯能力. 展开更多
关键词 顶底角钢连接 半刚性连接 弯矩-转角曲线 初始刚度 极限弯矩
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基于矩量法和蝴蝶交配优化算法的甚低频发射天线顶线绝缘子均压环优化设计 被引量:6
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作者 李斌 柳超 +2 位作者 康颖 周诗嘉 张波 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期94-100,106,共8页
针对甚低频发射天线顶线绝缘子串电压分布不均匀极易产生电晕的问题,采用矩量法(method of moments,MOM)研究了不同均压环管径、半径、抬高距以及绝缘子串配置位置对瓷支柱绝缘子串电压分布的影响,提出了一种应用矩量法和蝴蝶交配优化算... 针对甚低频发射天线顶线绝缘子串电压分布不均匀极易产生电晕的问题,采用矩量法(method of moments,MOM)研究了不同均压环管径、半径、抬高距以及绝缘子串配置位置对瓷支柱绝缘子串电压分布的影响,提出了一种应用矩量法和蝴蝶交配优化算法(butterfly mating optimization,BMO)协同优化顶线绝缘子串均压环的新方法。该方法首先建立顶线绝缘子串MOM天线优化模型;然后,提取仿真得到的分压和天线效率并计算目标函数;利用BMO迭代得到顶线绝缘子相对位置和均压环结构参数。仿真结果表明:顶线绝缘子高压侧的均压环半径和抬高距对绝缘子电压分布影响较大,低压侧配置均压环可以使顶线绝缘子串末端绝缘子的分压降低44.5%;与优化前实测值相比,优化后顶线绝缘子串的电压百分比均方差降低了2.17%,均压环最大表面电场小于起晕电场,天线辐射效率提升1.5%。 展开更多
关键词 甚低频发射天线 矩量法 瓷支柱绝缘子 电压分布 蝴蝶交配优化算法
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艾拉姆咖分布均值比的Bayes估计及检验 被引量:6
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作者 龙兵 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第4期154-157,共4页
给出艾拉姆咖分布在定数截尾场合下均值比k的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到k的拟矩估计;取共轭先验分布给出k的经验Bayes估计、区间估计及假设检验;通过实例给出不同截尾样本下k的点估计和区间估计.
关键词 艾拉姆咖分布 拟矩估计 经验BAYES估计 区间估计
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爆炸荷载作用下钢管混凝土柱非线性分析 被引量:2
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作者 曹雪叶 赵均海 李艳 《建筑科学与工程学报》 CAS 北大核心 2015年第1期58-63,2,共6页
基于统一强度理论,推导了钢管混凝土柱的塑性极限弯矩和均布荷载作用下简支梁的极限位移。考虑爆炸反应过程中钢管混凝土柱质量和刚度改变产生的非线性影响,采用等效单自由度模型和逐步积分法,分析了爆炸荷载作用下钢管混凝土柱的动态... 基于统一强度理论,推导了钢管混凝土柱的塑性极限弯矩和均布荷载作用下简支梁的极限位移。考虑爆炸反应过程中钢管混凝土柱质量和刚度改变产生的非线性影响,采用等效单自由度模型和逐步积分法,分析了爆炸荷载作用下钢管混凝土柱的动态响应。将理论计算结果与相关文献计算结果进行对比,验证了理论计算方法的正确性。研究结果表明:随着套箍系数的增大,塑性极限弯矩及极限位移增大;随着侧压系数的增大,塑性极限弯矩增大;考虑钢管对受压区混凝土抗压强度的提高比不考虑时塑性极限弯矩提高了12%-19%;提出的计算方法满足钢管混凝土柱抗爆分析的精度要求,可为钢管混凝土柱的抗爆设计和防护提供参考。 展开更多
关键词 爆炸荷载 钢管混凝土柱 统一强度理论 塑性极限弯矩 等效单自由度模型 逐步积分法
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Cauchy分布的统计分析方法研究 被引量:1
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作者 顾蓓青 王蓉华 徐晓岭 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第20期19-22,共4页
文章在刻度参数λ已知的情形下,给出了位置参数μ的分位数估计与逆矩估计,通过模拟比较发现分位数估计更加精确。同时还给出了参数μ的区间估计,考察了区间估计的精度;在位置参数μ已知的情形下,给出了刻度参数λ的极大似然估计,考察了... 文章在刻度参数λ已知的情形下,给出了位置参数μ的分位数估计与逆矩估计,通过模拟比较发现分位数估计更加精确。同时还给出了参数μ的区间估计,考察了区间估计的精度;在位置参数μ已知的情形下,给出了刻度参数λ的极大似然估计,考察了点估计的精度;在参数μλ都未知的情形下,给出了参数μλ的点估计,通过模拟认为位置参数μ的点估计取样本中位数,而刻度参数λ的点估计取极大似然估计(依赖于μ的估计)较为精确。 展开更多
关键词 Cauchy分布 位置参数 刻度参数 逆矩估计 极大似然估计 分位数估计
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强混合序列的矩不等式及其应用(英文) 被引量:5
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作者 杨善朝 《Journal of Mathematical Research and Exposition》 CSCD 2000年第3期349-359,共1页
对强混合随机变量序列建立一些矩不等式,并应用这些不等式研究固定设计回归模型的一般加权函数估计的渐近正态性。
关键词 强混合随机变量序列 矩不等式 回归模型 估计
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对数正态分布几何过程的统计推断
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作者 陈舜华 吕纯濂 梅宝琳 《数值计算与计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第3期189-196,共8页
§1.定义和概念 对来自具有趋势项点过程的一组数据进行建模时,一种直接的方法是用某种单调过程对这些数据进行模拟,作为这种特殊的单调过程,现介绍所谓的几何过程的定义[1]:
关键词 对数正态分布 几何过程 随机过程 渐进正态性定理 最小二乘估计 极大似然估计 随机模拟试验 推断方法
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认知无线电中一种非高斯背景下的协同频谱感知方案 被引量:1
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作者 任修仕 邵剑飞 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期23-28,共6页
在认知无线电系统中,由于需要对一定频谱范围内的认知用户进行频谱检测,而传统经典的检测方法无法满足复杂多变的检测环境,基于此,文章研究了在实际情况中更为普遍的非高斯噪声情况下认知用户的频谱检测问题.由于传统的广义似然比检测... 在认知无线电系统中,由于需要对一定频谱范围内的认知用户进行频谱检测,而传统经典的检测方法无法满足复杂多变的检测环境,基于此,文章研究了在实际情况中更为普遍的非高斯噪声情况下认知用户的频谱检测问题.由于传统的广义似然比检测计算量较大而且实际工程中较难实现,文章采用广义似然比的一种近似形式即Rao检测.通过采用矩估计方法对系统模型的混合系数等进行参数估计,并在拟合非高斯噪声的背景下应用于认知用户的频谱检测,推导出非高斯噪声中Rao检测的检测统计量和检测性能公式,分析比较了非高斯噪声中Rao检测与高斯Rao检测的性能.仿真结果表明,在虚警概率一定的情况下,基于Rao检测的频谱检测方法能有效地提高认知无线电网络中非高斯噪声背景下认知用户的检测性能. 展开更多
关键词 频谱检测 非高斯噪声 广义似然比检测 矩估计Rao检测
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On the Gerber-Shiu Discounted Penalty Function for a Surplus Process Described by PDMPs
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作者 Jing Min HE Rong WU 《Acta Mathematica Sinica,English Series》 SCIE CSCD 2010年第5期951-962,共12页
In this paper, we investigate the Gerber-Shiu discounted penalty function for the surplus process described by a piecewise deterministic Markov process (PDMP). We derive an integral equation for the Gerber-Shiu disc... In this paper, we investigate the Gerber-Shiu discounted penalty function for the surplus process described by a piecewise deterministic Markov process (PDMP). We derive an integral equation for the Gerber-Shiu discounted penalty function, and obtain the exact solution when the initial surplus is zero. Dickson formulae are also generalized to the present surplus process. 展开更多
关键词 Gerber-Shiu discounted penalty function piecewise deterministic Markov process ulti- mate ruin probability Volterra integral equation
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