基于参数离散化的梁式桥损伤识别方法

针对梁式桥提出了一种基于参数离散化的损伤识别方法,并以结构动力指纹、实测位移、速度、结构刚度矩阵及其影响矩阵为变量,提出了全面损伤指标I1和精准损伤指标I2,通过数值模拟和实桥试验验证了该损伤识别方法的敏感性和抗噪性.结果表明,损伤指标I1和损伤指标I2均能有效实现梁式桥的损伤识别,且损伤指标I1具有更好的损伤敏感性和抗噪性,而损伤指标I2相对漏诊的可能性较低.在新沂河大桥损伤识别中,损伤指标I1能基本拟合梁式桥裂缝分布,较全面地反映出桥梁的损伤概况;而损伤指标I2对梁式桥中的重大损伤更为敏感,对于桥梁重大病害损伤识别的抗干扰性较高,能较准确反映桥梁结构的主要损伤.基于参数离散化的损伤识别方法可从本质上揭示梁式桥刚度损伤的数学形式,有效应用于梁式桥损伤识别中.

基于统一灰色生成算子的三参数离散灰色预测模型及其应用

现有三参数离散灰色预测模型的累加阶数取值范围局限于正实数,导致模型建模能力和作用空间受限。为此,论文首先引入实数域统一灰色生成算子;然后,基于统一灰色生成算子构造了新型三参数离散灰色预测模型,实现了其阶数从正实数到全体实数的拓展与优化,从而使得新型模型具备挖掘时序数据积分特性与差异信息的双重功能;最后,将该新模型应用于某装甲装备维修经费的建模,结果显示其精度优于其它同类灰色模型。本研究成果对完善灰色算子基础理论及提高灰色预测模型建模能力具有重要价值。

时变指向约束下姿态参数空间离散化路径规划方法

为满足深空探测器在复杂动态环境约束下的姿态机动任务需求,解决时变指向约束下姿态路径规划求解困难、路径优化性能差的问题,提出了一种基于修正罗德里格斯参数(MRP)和动态路径搜索的姿态参数空间离散化路径规划方法。通过MRP空间的笛卡尔网格划分和非奇异空间构建,实现航天器姿态的参数空间离散化和指向约束表征。考虑指向约束的时变动态特性,在三维动态空间中搜索初始到目标姿态的机动路径,并引入路径节点的时间特性,在约束冲突时对路径进行实时修正,设计非奇异空间时变约束路径搜索算法,生成执行路径节点序列。进一步,对生成的路径节点进行插值拟合,基于逆动力学方法计算角速度和控制力矩,完成姿态机动轨迹规划。仿真结果验证了该方法的有效性,可为深空探测器在时变指向约束下规划出姿态机动执行路径。

基于休止角试验的颗粒钾肥离散元模型参数标定

为了获取颗粒钾肥的离散元模型参数,对一种颗粒钾肥测量三轴尺寸、质量,通过查阅文献确定离散元仿真参数的取值范围,并通过无底圆筒堆积物理试验,获得颗粒钾肥的休止角。采用EDEM软件建立颗粒钾肥仿真模型,通过试验设计,以期获得不同参数组合下的休止角仿真试验结果。通过Design Expert软件内部的Plackett-Burman功能,对仿真所需要的8个关键参数进行显著性测评,发现钾肥-钾肥静摩擦因数以及钾肥-钾肥滚动摩擦因数对休止角的角度有显著影响;通过最陡爬坡试验进一步确定这两个参数的取值范围,其余6个参数由于显著性较小全部取中值。在此基础上,根据Box-Behnken试验结果建立了休止角与显著性参数的二阶回归模型,并对模型进行了优化,最终确定参数的取值为:钾肥泊松比为0.25,钾肥剪切模量为7.3×10^(7),钾肥-钾肥恢复系数为0.35,钾肥-钢板恢复系数为0.25,钾肥-钾肥静摩擦因数为0.4,钾肥-钢板静摩擦因数为0.3、钾肥-钾肥滚动摩擦因数为0.2、钾肥-钢板滚动摩擦因数为0.245。采用上述参数组合,进行休止角仿真试验,对仿真休止角与物理试验休止角结果作对比验证,通过T检验发现二者没有显著差异(t<t_(0.05/2))。由此表明,采用响应面优化标定颗粒钾肥离散元模型关键参数可行,标定的参数可为颗粒钾肥离散元仿真提供参考。

韭菜种子物性参数测定及离散元参数标定

为保证韭菜种子排种过程离散元仿真模拟试验参数设置的正确性,以韭菜种子物性参数为研究目标,通过物理试验和仿真试验相结合的方法对仿真参数进行标定。采用物理试验的方法测定了韭菜的质量、密度、弹性模量、剪切模量、泊松比、静摩擦系数、滚动摩擦系数、碰撞恢复系数、堆积角。利用Rocky DEM软件对韭菜种子的堆积进行仿真,利用最陡爬坡试验对试验因素进行优化分析,结果表明:种子-种子静摩擦系数、种子-PLA塑料板滚动摩擦系数对堆积角有显著影响;对显著因素进行中心组合设计试验,以实测韭菜种子的堆积角31.39°为优化目标值,获得最优参数组合:种子-种子静摩擦系数、种子-PLA塑料板滚动摩擦系数最佳参数组分别为0.858、0.045。

饲料油菜薹期收获茎秆破碎离散元仿真参数标定

针对饲料油菜机械化收获中的切碎、抛送等关键环节离散元仿真缺乏准确模型的问题,以抽薹期饲料油菜茎秆为研究对象,利用EDEM仿真软件开展饲料油菜茎秆破碎离散元仿真模型参数标定研究。试验测定了饲料油菜本征参数,应用HertzMindlin基本模型进行饲料油菜茎秆颗粒堆积仿真试验,通过二水平因子试验、最陡爬坡试验和响应曲面试验,确定了饲料油菜茎秆颗粒碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数等基本接触参数。在此基础上,应用HertzMindlin with bonding接触模型进行饲料油菜茎秆弯曲破坏仿真试验,通过响应面分析确定了饲料油菜茎秆颗粒法向接触刚度、切向接触刚度、临界法向应力与临界切向应力等饲料油菜茎秆破碎离散元仿真模型的主要参数。以确定的参数进行堆积角仿真试验,结果表明,仿真结果与实测值相对误差为2.27%;不同直径油菜茎秆破碎仿真试验表明,仿真结果与实测值相对误差不大于4.21%,说明标定方法正确可行,标定参数准确可靠。

离散元件与管路参数的反渗透系统数学模型

分析了反渗透元件的性能参数差异及管路的结构参数差异对于反渗透系统运行工况的影响.提出了表征两项参数差异的系统数学模型,并介绍了运用该模型得出的部分系统运行规律.

颗粒饲料破损离散元仿真参数标定

为了探究气力输送中颗粒饲料的破损机理,针对当前缺乏颗粒饲料准确破损仿真模型的问题,利用EDEM仿真软件进行颗粒饲料破损离散元仿真参数标定研究。以粒径为2.50 mm混养成鱼颗粒饲料为研究对象,通过基础试验测定了颗粒饲料本征参数;通过颗粒饲料休止角试验、碰撞恢复系数标定试验和落料时间,结合试验优化设计方法,确定了饲料间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数为0.58、0.23、0.12,饲料和软塑料(软PVC)间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数为0.69、0.22、0.18;通过颗粒饲料单轴压缩破碎试验和仿真试验,结合响应面优化确定了单位面积法向刚度、单位面积切向刚度、临界法向应力、临界切向应力,分别为2.25×10^(9) N/m^(3)、8.05×10^(8) N/m^(3)、455 MPa、305 MPa。以确定的参数进行休止角仿真试验、单轴压缩仿真试验,结果表明,休止角、破碎力、落料时间的仿真值与实测值相对误差分别为0.35%、1.43%、2.81%;通过自由落料、斜面滑动、斜面滚动试验对粘结模型接触参数进行验证,结果表明,粘结模型接触参数设置合理。

具有离散参数齐次随机场的线性预测(V)

本文提出并研究下列四类线性预测问题：2（n0），6（n0），5（NO，n0）及3（N0，n0）．不仅求出了它们的预测误差，而且也求出了它们的预测值．因而不仅推广了而且也改进了[2－5]中的结果．本文还给出了场｛X（m，n）｝的一个新形式的表示式．

离散参数随机过程非线性滤波的稳健性及其应用(一)

离散参数随机过程非线性滤波的一种重要类型是次序统计滤波器 (OSF) ,而研究次序统计滤波器的有效途径则是考察次序统计量的稳健性性质 .作者通过概率分布距离空间上统计量泛函的弱连续性及统计量泛函的影响函数 ,研究次序统计量的稳健性性质 ,考察在各种概率分布类型下中值滤波器与最大值滤波器的低通、带通特性 。

具有离散参数齐次随机场的线性预测((Ⅷ))

提出并研究了齐次随机场在半平面或不对称半平面上的观察中存在遗漏观察值情况下的预测问题 ,并对特殊的谱密度 ,求得了预测值及预测误差的明显表达式 。

具有离散参数齐次随机场的线性预测(Ⅶ)

本文讨论了下列４个线性预测问题：预测问题１４（Ｎ，Ｍ），１５（Ｎ，Ｍ），１６（ｌ０，Ｍ）及１７（Ｎ，Ｍ）。

具有离散参数齐次随机场的线性预测(Ⅵ)

本文提出４个线性预测问题，并求出了它们的预测误差及预测值。这４个线性预测问题分别推广了预测问题２（即不对称半平面的线性预测）［２，３，９］，预测问题６［５］。

离散参数随机过程非线性滤波的稳健性及其应用(二)

离散参数随机过程非线性滤波的一种重要类型是次序统计滤波器(OSF),而研究次序统计滤波器的有效途径则是考察次序统计量的稳健性性质.作者通过概率分布距离空间上统计量泛函的弱连续性及统计量泛函的影响函数,研究次序统计量的稳健性性质,考察各种概率分布类型下中值滤波器与最大值滤波器的低通、带通特性,并将它们成功应用于图像处理.

关于离散参数曲线网上曲率的一种刻画

针对由参数曲线网形成的四边形网格,提出了一种简洁快速的加细方法,即在保持初始网格不变的情况下,使每一个小极限曲面片为C2,而整体极限曲面为一次连续的.应用该方法,给出了一种四边形网格上任意顶点处的离散估计值的定义方法,主要包括离散的G auss曲率和平均曲率的定义.最后,实验验证表明了该方法的有效性和优越性.

离散参数集值(上下)鞅的停时定理(英文)

本文建立了更广泛的各种集值（上下）鞅的停时定理；推广并改进了N．S．Papageoriou[10]和张，汪，高[13]中的结果。

离散参数复值鞅的性质

引进离散参数复值鞅 ,借助于离散参数实值鞅的性质 ,通过求条件数学期望 ,给出离散参数复值鞅的某些性质 ,给出离散参数复值鞅的实例。

具有离散参数齐次随机场的线性预测及渐近性质

本文研究线性预测问题9(N,M)及11(N,M),并讨论了它们的渐近性质.

离散变量参数UMA限中均匀数取值的研究

本文用Jeffreys的无信息先验分布的Bayes方法与随机化的Fiducial方法,对UMA置信限中的均匀数u的取值问题进行了研究,结果表明,Mann建议u取1/2,对二项分布与有替换定时截尾的指数分布这是合适的,但对预定成功数或失败数的负二项分布,此值略为偏小,其相对误差与样本量n的关系为1/(2n+1)

基于离散参数马尔科夫链的PM_(2.5)预测

PM2.5与人们的生活与健康休戚相关,对PM2.5的预测是一项利国利民的工作。根据大气污染物浓度限值将南京市PM2.5日平均浓度数据分为6个等级,并基于离散参数马尔科夫链建立PM2.5的预测模型;然后利用一步状态转移概率矩阵,通过C-K方程对模型有效性进行检验;最后根据离散参数马尔科夫链的遍历性得到稳态分布和重现期,并对未来南京市PM2.5污染状态进行预测。结果表明:该离散参数马尔科夫链模型用于PM2.5等级预测是简单且有效的;通过此模型预测得到未来南京市PM2.5污染将有所减轻,与过去一段时间相比PM2.5等级处于优、良和轻度污染的概率略微上升,重度污染和严重污染的概率几乎保持不变。