基于非平稳高斯过程的叶栅加工误差不确定性量化

基于非平稳高斯过程描述叶片加工误差,结合Karhunen-Loeve展开方法,建立了由于加工误差导致的叶片型线几何不确定性表征模型。耦合非嵌入式多项式混沌展开、稀疏网格技术与Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS)方程求解技术,提出了叶栅加工误差不确定性量化方法,研究量化了加工误差所导致的叶型几何不确定性对典型高负荷Pak-B叶栅气动性能的影响。结果表明,在加工误差影响下,叶片负荷相对于设计值变化±1%以上的概率为0.56,总压恢复系数相对于设计值降低1%以上的概率为0.12。详细气动分析表明,斜切部分和尾缘的加工制造精度对Pak-B叶栅气动性能影响显著,相应位置的加工误差应严格控制。

一类平稳高斯序列超过数点过程与部分和的联合极限分布

主要讨论了一类平稳高斯序列的超过数点过程与部分和的联合极限分布,同时说明了极值与部分和是渐近独立的。

平稳高斯向量序列最大值的几乎处处中心极限定理

在rn(p)logn(log logn)1+ε=O(1),rn(p,q)logn(log logn)1+ε=O(1),1≤p≠q≤d的条件下,证明了平稳高斯向量序列最大值的几乎处处收敛.

非平稳高斯序列完整和非完整样本的最大值几乎处处极限定理(英文)

在协方差的收敛速度满足适当条件下,得到了非平稳高斯序列完整和非完整样本的最大值的联合极限分布以及几乎处处极限定理.

空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计

针对空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计问题,提出了基于四阶累积量对混合波源的DOA估计算法。该算法首先构造四阶累积量矩阵,利用类似ESPR IT方法估计出所有非相关信源的DOA,然后对四阶累积量进行修正空间差分平滑去相干,消除非相关源和空间非平稳高斯噪声的影响,从而实现了对相干源的DOA估计。此方法通过分别估计非相关和相关或者相干信号的DOA,能够以较少的阵元实现对多个信号DOA估计,最后仿真实验也验证该算法的有效性。

d维平稳高斯过程图集和水平集的Hausdorff维数和Packing维数

研究了 d维平稳高斯过程样本轨道的分形性质 ,得到了图集和水平集的 Hausdorff维数及 Packing维数 .Polya过程为其特例 .

平稳高斯激励下线性结构随机振动分析的辅助简谐激励广义法

相比于时域法,频域法是更为高效、易行的随机振动分析方法,但对于平稳激励下的随机振动分析,现有频域方法常需振型截断或功率谱矩阵分解,将会影响计算精度和效率.为此,本文在频域法的框架下,针对平稳高斯激励下线性结构的随机振动分析提出了一种精确且高效的辅助简谐激励广义法.首先,引入广义脉冲响应函数和广义频响函数的概念,推导了与响应功率谱计算的完全二次项组合法等价的广义分析方法.其次,通过辅助简谐激励的响应乘积代替广义频响函数的乘积,在广义分析方法的基础上进一步提出了更易于实现的辅助简谐激励广义法.再次,根据辅助简谐激励下结构响应求解方式的不同,提出了具有不同适用性的两种辅助简谐激励广义法实现方案,即基于振型叠加的辅助简谐激励广义法和基于时程分析的辅助简谐激励广义法;同时,给出了上述两种实现方案的计算性能及其与已有方法的对比分析.最后,通过两个算例验证本文所提方法的计算精度和效率.由算例结果可知,本文提出的辅助简谐激励广义法在计算响应功率谱时与完全二次项组合法和虚拟激励法的计算精度保持一致,而计算效率相对完全二次项组合法和虚拟激励法具有显著的优势.

平稳高斯序列超过数点过程与部分和的联合渐近分布

｛Ｘｎ｝为标准化平稳高斯序列，Ｎｎ为Ｘ１，Ｘ２，，Ｘｎ对水平ｕｎ（ｘ）的超过数形成的点过程，ｒｎ＝ＥＸ１Ｘｎ＋１，Ｓｎ＝∑ｎｉ＝１Ｘｉ．ｒｎｌｏｇｎ→０时，在一定条件下得到Ｎｎ与Ｓｎ的渐近独立性．

基于局部平稳高斯模型的小波变换域盲图像水印检测

盲数字水印是数字作品版权保护系统的关键技术之一。由于在检测时没有原始图像作为参考 ,所以水印检测器的设计成为盲水印算法的核心。基于图像小波变换系数的局部平稳高斯模型 ,提出了一种新的盲水印检测器。

基于平稳高斯过程的Lam bert修正定律

论证了基于Lambert方程的动态测量中系统误差的存在性,并针对高斯分布物料模型的射线计数误差进行了分析,提出了基于平稳高斯过程的Lambert定律,同时对普遍存在于在线组分测量中的一种系统误差推导出其误差修正因子。

d维平稳高斯过程的极函数及其相关维数

研究了d维平稳高斯过程样本轨道的分形性质,由Testard的方法,得到了其极函数的特征及相关维数.此结果包含并推广了布朗运动的结果,Polya过程为其特例.

光滑平稳高斯过程极值几乎处处极限定理的一个推广（英文）

本文研究了连续均方可微的平稳高斯过程的极限性态.通过选择一个不同于Tan(2013)的权重函数,在较弱的条件下得到了连续均方可微平稳高斯过程极值的一个几乎必然仅限定理,推广了Tan(2013)的结论.

d维平稳高斯过程重点的不存在性和象集的一致Hausdorff维数

设 Xd( t) ( t∈R+ )是 d维可分的平稳高斯过程 ,在一定条件下 ,本文得到了 Xd( t)象集的一致 Hausdorff维数 ,证明了 Xd( t)没有二重点 .

平稳高斯过程最大值的极限分布

设{(ξt),t≥0}为平稳高斯过程,E((ξt))=0,E(2ξ(t))=1,E(ξ(0)(ξt))=r(t).当r(t)logt r∈(0,∞),且r(t)单调下降到零时,得到了M(T)=sup{ξ(t);0≤t≤T}的极限分布.

非平稳高斯序列超过数点过程与部分和的联合渐近分布

设{Xi}i∞=1是标准化非平稳高斯序列,Nn为X1,X2,···,Xn对水平μn(x)的超过数形成的点过程,rij=EXiXj,Sn=ni=1Xi.在rij满足一定条件时,本文得到了Nn与Sn的渐近独立性.

非平稳高斯序列最大值的几乎处处中心极限定理

在较弱的条件下,研究了一类非平稳高斯序列的几乎处处中心极限定理。设{Xn,n≥1}为一非平稳高斯序列,记其协方差为rij=Cov（Xi,Xj）。假设该序列满足如下条件：对充分大的n,若存在0〈α〈1当｜i-j｜〉nα时,rijlog｜j-i｜（loglog｜j-i｜）1＋ε一致有界。在这一条件下,通过利用概率极限理论,得到了该非平稳高斯序列最大值的几乎处处中心极限定理。该结论将KHURELBAATAR关于平稳高斯序列最大值的几乎处处中心极限定理推广到非平稳的情形。

d维平稳高斯过程极集的充分条件及维数

本文研究了d维平稳高斯过程极集的性质,给出了d维平稳高斯过程广义极性的充分条件,并通过一个特殊的Cantor型集的构造将极集的维数与容度巧妙地结合起来,得到了d维平稳高斯过程非极集的Hausdorff维数的下确界.

强相依非平稳高斯序列对高水平超过的弱收敛

设 {Xn}为标准化非平稳高斯序列 ,rij=cov(Xi,Xj) ,Nn 为 {Xn}对水平un =x/an+bn 的超过数形成的点过程 .当rijlog( j-i) →r∈ ( 0 ,∞ ) ,( j -i→+∞ ) ,且n→∞时 ,点过程Nn 依分布收敛到Cox -过程 .

d维平稳高斯过程重点存在性及多重时的Hausdorff维数及Packing维数

本文研究了d维平稳高斯过程重点存在性 ,并得到了多重时的Hausdorff维数及Packing维数 .

一类平稳高斯过程象集代数和的性质

研究了指数为α的一类平稳高斯过程象集代数和的性质，得到了它们的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数及Ｐａｃｋｉｎｇ维数，还得到了它们的内点存在性条件，Ｐｏｌｙａ过程为其特例．