有限元模型修正的虚拟拉直算法

在拉直算法的基础上,提出了一种新的有限元模型修正方法。拉直算法主要适合于模型修正模型中的约束方程不出现矛盾方程的情况,而对于出现矛盾的约束方程,修正效果可能会很差,其主要原因是修正变量较少,这也导致了拉直算法不适合于含高阶实验模态数据的修正。因此,为了避免矛盾方程的出现和获得可行的修正模型,提出增加带宽的方式(即附加虚拟元素)以增加未知变量的个数,并提出了虚拟拉直修正方法,该方法可有效地修正含高阶模态的实验模态数据。最后以一个平面框架结构为例来说明本文方法的可行性。

总体最小二乘平差法的误差传播定律

利用矩阵拉直运算得出了总体最小二乘中随机模型的求解方法,即当某一列向量1等于一变量矩阵与另一列向量2(常数向量)的乘积,且已知变量矩阵的所有元素间的方差及协方差时,确定列向量1的协方差矩阵的方法。推导了倍乘关系、和或差关系、线性、非线性函数关系下以及两个相关变量矩阵之间的误差传播定律,并通过算例说明了该误差传播定律的有效性。

求解相容的矩阵方程组A_1 XB_1=D1,A_2XB_2=D_2的一种迭代法

给出了求解矩阵方程组A1XB1=D1,A2 XB2 =D2 的迭代法 .

动态有限元模型修正的一种新方法

目前采用实验模态数据修正动态有限元模型的方法,把原带状稀疏的矩阵修正为满值矩阵,这是一个较大的缺陷。提出了一种新的修正方法,该方法借助于数学上的拉直运算,把需修正的变量分离出来直接对其进行修正运算,这样就可以保证质量矩阵与刚度矩阵带状稀疏的特点。同时,为了防止修正后质量与刚度矩阵变化过大,本文对位于质量矩阵和刚度矩阵带状内变量的变化范围进行了限制。本文算法不仅计算量小,而且精度较高。最后给出了计算实例。算例表明该方法具有较高的修正精度。

地壳应变参数反演的总体最小二乘方法

采用总体最小二乘方法研究地壳应变(率)参数的反演,不仅考虑观测值的误差,同时考虑通常由监测点坐标组成的反演参数的系数矩阵的误差影响,推导了利用监测点位移或速度反演地壳应变(率)参数的总体最小二乘方法的求解公式;基于反演参数的系数矩阵中既含有不依赖于监测点坐标的常数部分又含有监测点坐标部分,将系数矩阵分为两部分,通过矩阵拉直运算求解总体最小二乘方法反演应变参数的随机模型;通过模拟算例比较分析了利用总体最小二乘方法与最小二乘方法反演地壳应变参数的差别,证实了总体最小二乘方法研究地壳应变参数的合理性和实效性。

测边网坐标的总体最小二乘平差方法

测边网坐标平差中由于已知点含有误差,因而其误差方程的系数矩阵含有误差且与边长观测值相关并精度不等。推导了该条件下的总体最小二乘平差公式,并利用矩阵拉直运算进行随机模型的求解,给出了总体最小二乘平差的精度评定公式。最后通过算例验证了该方法的有效性和可行性。

解矩阵方程AX+YB=D与AX+XB=D的迭代方法

主要研究了解矩阵方程 AX+ YB=D与 AX+ XB=D的一种迭代方法 。

基于前景理论的犹豫二元语义灰关联群决策法

针对偏好信息为犹豫二元语义形式、专家权重和属性权重均完全未知的多属性群决策问题,基于前景理论和灰色关联分析法的思想,提出一种多属性群决策方法.首先,利用矩阵拉直运算和灰色关联分析法确定专家权重,利用偏差最大化法确定属性权重.其次,给出了两个犹豫二元语义元的比较方法,结合该比较方法确定各决策矩阵的正、负理想方案,并以此作为决策参考点.然后,根据前景理论和灰色关联系数确定犹豫二元语义环境下的前景价值函数,进而确定各方案的收益损失比值,并据此对候选方案进行排序.最后,将所提方法应用于一个投资决策算例,其结果表明了该方法的合理性和有效性.

关于矩阵Schmidt分解的注记

研究矩阵Schmidt分解、Schmidt系数及Schmidt数的特性。通过偏迹、矩阵拉直运算之间的关系与矩阵的纯化工具,推广了矩阵的Schmidt分解,给出了两个矩阵Schmidt系数相等的充要条件,获得矩阵Schmidt数的有关结果。

解矩阵方程AX+YB=D与AX+XB=D的迭代方法

1 引言 在线性系统理论、控制论中经常会遇到矩阵方程 AX+YB=D AX十XB=D 早在五十年代人们就开始研究它们的解法.并且已经得到了下面两个结论。 引理1 矩阵方程AX十YB=D有解的充分必要条件为与等价。 矩阵方程 AX+XB=D有解的充分必要条件为与相似。 引理2 设A∈Cm×n,b∈Cm。