无限域波动问题中有限模型与无限模型差异的定性分析

本文从理论上研究了用有限模型和无限模型模拟无限域中的波动问题时所存在的差异。文中给出的有关分析结果表明:(1)在弹性介质情况下,无限摸型可对系统给出复数形式的复频响应函数或位移分布,这与无限域中波动问题的解析解相吻合;而有限模型只能对系统给出实数形式的复频响应函数,这与无限域中波动问题的解析解不相符合。说明在弹性介质情况下,有限模型不能反映无限域中的波动特性。(2)在粘弹性介质情况下,即使有限地基范围取得较大,有限模型所给出的数值结果与解析解的误差仍然很大,说明在用有限元法对无限域问题进行动力计算时,一般不宜采用有限模型,而应采用无限地基模型。

基于无限长梁模型的车路振动耦合系统半解析解

针对无限长道路与车辆耦合系统响应计算复杂难题,考虑地基的弹性特性与道路不平度,建立基于无限长欧拉-伯努利梁模型的车路振动耦合系统。进而以车辆为参考点建立移动坐标系,提出通过积分变换推导耦合系统振动响应解析解的方法,并应用留数定理对其进行数值计算,获得车辆垂向位移、加速度、路面振动响应等系统响应的半解析解。与传统应用模态叠加法的有限长道路与车辆耦合响应相比,具有更高的计算效率与精度,系统参数化研究也证明了该半解析解的有效性。

无限隐Markov模型在缺失数据轴承退化趋势预测中的应用

相比较于在完整数据下设备性能退化预测,缺失数据下的预测是更加困难的,也是更有意义的。然而,现有的轴承性能退化预测方法都未考虑缺失数据下的预测,基于此,提出了一种基于无限隐马尔可夫模型的缺失数据下轴承退化预测方法。在提出的方法中,通过建立无限隐马尔可夫预测模型,预测了滚动轴承样本数据在振荡阶段所缺失的数据点,形成新的完整数据。同时,再使用建立的预测模型对新的完整数据进行单步预测。实验结果表明,与真实值对比,得到的预测数据具有较小的平均误差值;对比真实值、完整数据下的预测值和新的完整数据下的预测值,验证了提出方法的有效性,能够反映滚动轴承退化的变化趋势。提出的方法可为数据缺失下滚动轴承的退化趋势预测提供一种思路,具有重要的理论价值和工程应用价值。

基于无限斜坡模型的山区城镇地质灾害风险评价

小面积大比例尺的城镇地质灾害风险评价研究一直是地质灾害风险评价研究领域一大难点,选取典型山区城镇作为研究区,基于无限斜坡模型,采用斜坡单元尺度,开展不同降雨工况条件下的地质灾害风险定量评价。在获取研究区精细化的调查数据和雨量数据的基础上,通过皮尔逊模型曲线,查询获得研究区不同降雨工况条件下的设计雨强。随后利用Green-Ampt模型中的非积水入渗部分公式计算不同降雨工况条件下的入渗深度,完成模型参数的赋值。基于ArcGIS平台,将完成赋值的参数图层代入无限斜坡模型对斜坡单元的危险性进行逐坡评价。再将不同工况条件下的危险性评价结果与研究区的易损性评价结果叠加,形成不同降雨工况条件下斜坡单元尺度的风险性评价结果。通过复核验证,本文论述的评价方法在小面积大比例尺的城镇地质灾害风险评价研究具有较高的评价精度,具备可操作性和合理性。

微管吸吮和半无限体模型在鼠成骨细胞粘弹性研究中的应用

利用微管吸吮技术研究了体外培养幼鼠颅盖骨成骨细胞的被动变形特性，测量了其在阶跃负压下吸入长度随时间的变化过程，并用标准线性粘弹性半无限体模型研究了成骨细胞的粘弹性特性；并研究了秋水仙素对成骨细胞弹性性质的影响，经秋水仙素处理后的成骨细胞与正常组成骨细胞相比，其杨氏模量没有显著性改变。本研究工作为进一步研究成骨细胞的离体及在体的主动变形机制提供了基础数据。

基于薄片有限元-无限元耦合模型的地铁列车振动环境影响分析

鉴于地铁运营引发隧道及地层沿线路纵向的振动水平及特性不甚明确,应用薄片有限元-无限元耦合模型对地铁列车运营引发隧道基底、隧道壁及地表在垂直于线路的水平方向、铅垂方向及线路纵向三个方向上的振动响应进行高精度分析及比较。分析结果表明:(1)地铁列车运营引发横向、垂向及纵向三个方向6 Hz以下的低频振动在地表均衰减得极其缓慢,且地表三个方向的振动速度、加速度响应具有相似的频率成分;(2)列车运营引起隧道壁的纵向振动响应在1~100 Hz频段内较小,在该频段内的大部分频率点处,其响应甚至小于地表的纵向振动响应;(3)在隧道基底及隧道壁,由列车运营引发的纵向振动响应在1~100 Hz频段以内显著小于由其引发的垂向振动响应,但在地表,由列车运营引发的纵向振动响应具有同横向、垂向响应相当的量值。

柱状根骨内种植义齿无限元模型的建立

目的 :建立二维柱状根骨内种植义齿无限元模型 ,以尝试将无限元应力分析方法应用于口腔生物力学分析中。方法 :在二维柱状根骨内种植义齿有限元法分析基础上 ,将模型左、右根尖孔区域选定为无限元区域重新建立模型进行分析。对于有限元与无限元区域共同边界位移值确定 ,采用了最新区域分解法的D N迭代法实现。结果 :采用D N迭代法建立的二维柱状根骨内种植义齿无限元模型边界位移值迭代 10次后计算结果振荡大为减小 ,趋于平稳 ,也即收敛于共同边界值。结论 :D N迭代法所确立的无限元模型收敛效率快、精确度好。

企业无限成长模型:对企业持续成长机制的一种分析

企业成长理论的发展揭示了企业由有限成长向无限成长的可能性。企业的成长被看做追求各个"巅峰"的过程,包括徘徊期、快陟期和慢陟期三个阶段。这个过程不仅是资产等物质的增加,更是内在价值的不断升华。

基于无限隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法研究

针对传统隐Markov模型(HMM)在机械故障诊断中存在的不足,即HMM过学习或溢出问题以及隐状态数需要事先假定,提出了基于无限隐马尔可夫模型(i HMM)的机械故障诊断方法。在提出的方法中,以谱峭度为特征提取,i HMM为识别器,并以最大似然估计来确定设备运转中出现的故障类型。同时,将提出的方法与传统的HMM故障识别方法进行了对比分析。实验结果表明,提出的方法是有效的,得到了非常满意的识别效果。提出的方法能够有效避免了HMM在建模初期遗留下的不足,可以自适应确定模型中隐藏状态数和模型数学结构,因此,提出的方法明显优于HMM故障识别方法。

准时化生产计划的半无限规划模型及其遗传算法

提出更准确地描述准时化生产计划问题的非线性半无限规划模型。由于传统的优化方法不能求解这类问题，提出一种沿梯度方向变异的遗传算法，该算法实质上是最速下降法和随机抽样算法的组合。实验结果表明以上模型和算法有潜力解决实际生产计划问题。

基于无限学生t混合模型聚类的机械故障预警方法

往复式压缩机、柴油机等复杂机械的振动信号往往呈现较强的非平稳特性,导致传统单特征门限报警法的报警准确率较低。针对该问题,提出一种基于无限学生t混合模型(infinite student’s t-mixture model,iSMM)聚类的机械故障预警方法:首先,通过提取机械振动信号特征构建高维特征空间,并采用iSMM对其进行建模,以描述机械设备的状态;其次,利用基于匹配的KL散度近似算法计算机械设备在历史正常状态和观测状态下的模型间距离;最后,将该距离与基于3σ准则自学习出的报警阈值进行比较,实现故障预警。利用往复式压缩机故障案例对所提方法进行验证,结果表明本文方法较单特征门限报警法报警准确率高且时效性好,可有效地对复杂机械进行故障预警。

无限隐Markov模型理论及仿真研究

论述了传统隐Markov模型的理论及其存在的不足,并在此基础之上,阐明了无限隐Markov模型的理论及算法。在i HMM中,首先,从Dirichlet过程进行状态间转移概率的计算推导。然后,使用分层Dirichlet过程进行隐状态状态机制和生成机制的推理。其次,对模型超越参数的推理、优化和似然估计。还通过仿真实例对i HMM推理算法进行了验证,仿真结果表明i HMM具有很好的状态数目发掘能力,能够准确反映状态序列的结构特征。

基于无限因子隐Markov模型的旋转机械故障识别方法

在机械故障识别方面,因子隐Markov模型是目前常用的识别工具。无限因子隐Markov模型(IFHMM)是因子隐Markov模型(FHMM)的一种扩展形式,克服了因子隐Markov模型链条数往往事先假定的缺点。本研究将无限因子隐Markov模型(IFHMM)运用到旋转机械的升降速过程故障的诊断当中,提出了使用IFHMM作为诊断工具的旋转机械故障诊断方法,并与基于因子隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法进行了对比,最后将提出的方法成功地应用到旋转机械的故障中。实验结果表明,提出的方法明显优于FHMM识别方法。

无限狄利克雷混合模型的变分学习

有限高斯混合模型广泛应用于模式识别、机器学习和数据挖掘等领域,但现实中的许多数据都具有非高斯性,而高斯混合模型无法准确地描述这些数据。此外,有限高斯混合模型还存在参数估计和模型选择困难的问题。为了更好地拟合非高斯数据,解决有限高斯混合模型的参数估计和模型选择困难的问题,在研究一种适合于建模非高斯数据的无限狄利克雷混合模型的学习方法的基础上,提出了一种高效的变分近似推理算法。该算法能够同时解决参数估计及模型选择的问题。为了验证该算法的有效性,在合成数据集上进行了大量实验。验证实验结果表明,该算法能够很好地解决模型选择及参数估计的问题。所提出的无限狄利克雷混合模型还可应用于目标检测、文本分类、图像分类等方面。

基于周期结构原理的无限长钢轨模型分析

基于周期结构原理的钢轨振动模型能够考虑钢轨截面变形对振动的影响 ,本文给出了该模型的理论基础 ,并给出了算例。

无限长线模型的电磁场相对性与等效性探讨

文章运用爱因斯坦相对论的电磁场变换,根据真空中无限长均匀带电直线的静电场及无限长均匀载流直导线的静磁场,从理论上分别推出了两种无限长直线模型沿长度方向匀速运动时的电磁场.对两种电磁场各自的相对性及彼此之间的等效性作了探讨,并得出特殊结论:在低速条件下,线电荷密度为λ的无限长均匀带电直线,沿长度方向以匀速v运动时的电磁场,等效于它的静电场和它的电流I=λv的静磁场的叠加;电流为I的无限长均匀载流直导线,沿长度方向以匀速v运动时的电磁场,等效于它的静磁场和它的线电荷密度λ=(vc2)I的静电场的叠加.

基于无限特征选择层次链接无限隐Markov模型的轴承故障诊断方法研究

针对无限隐Markov故障诊断模型在对旋转机械中多种故障训练时割裂了各个数据集之间联系,造成每种故障数据集单独训练的问题,提出了一种层次链接无限隐Markov故障诊断模型。将层次链接无限隐Markov故障模型与无限特征选取后优化多尺度排列熵相结合,应用到滚动轴承故障诊断领域。无限特征算法能够高效地提取故障振动信号中包含的信息,进而完成对不同故障的分类。将获得的数据输入粒子群算法优化多尺度排列熵参数,并对其求得相应的多尺度排列熵值,经无限特征算法对得到的特征量进行排序,筛选出相比较下包含信息量大的特征量输入到层次链接无限隐Markov模型中训练与识别。在此基础上将结果与使用无限特征算法筛选无限隐Markov模型的训练识别结果、随机特征选择下的层次链接无限隐Markov模型结果作对比,实验研究表明:无限特征算法能有效提取更具价值的特征信息,层次链接无限隐Markov故障诊断模型能够更有效地识别,为滚动轴承的故障诊断提供了新的思路。

基于无限边坡模型和概率理论的区域边坡可靠度计算研究

区域边坡稳定性分析的研究一直是地质灾害研究的重点。物理模型能有效地反映边坡稳定性预测的物理力学机制,且可解释性较强。但现有物理模型未能真实地考虑地形坡度因素对边坡稳定性计算结果的影响,且其大多未考虑边坡土体力学参数的空间变异性特征。为解决这些问题,对无限边坡模型的地形坡度进行定值优化,利用地形坡度分布特征来修正边坡土体的抗剪强度参数,并利用基于概率论的蒙特卡洛法探讨边坡土体抗剪强度参数的空间变异性,最终开发出全新的边坡可靠度计算模型(Regional Infinite Slope and Probability theory based slope Reliability Mapping,RISPRM)。最后以江西省赣州市宁都县为研究区,分别采用RISPRM模型和代表传统物理模型的SINMAP模型对该区域边坡可靠度进行计算,经频率比和预测率曲线精度对比,结果显示:RISPRM模型相对于传统物理模型能更好地预测危险区域滑坡灾害,预测效果更好且更符合野外实际情况;该模型有效地解决了传统物理模型中存在的低坡度区边坡稳定性计算结果随坡度变化不稳定、中高坡度区边坡稳定性计算结果随坡度增大而单调下降以及计算结果未考虑地质条件的时间和空间变化等问题。

Li^(+)浓度对化学增强锂铝硅玻璃性能的影响

采用一步法化学增强工艺,研究了熔盐中Li^(+)的富集对不同厚度锂铝硅玻璃表面压应力、应力层深度、弯曲强度、硬度等性能的影响,选择Na_(3)PO_(4)作为熔盐除杂剂并对净化效果进行了评定。研究表明:熔盐中Li^(+)浓度增加至4800×10^(-6),3 mm化学增强锂铝硅玻璃的表面压应力、弯曲强度、硬度下降16.8%、16.8%、10.6%;8 mm化学增强锂铝硅玻璃的表面压应力、弯曲强度、硬度下降17.6%、14.7%、9.8%。熔盐中Li^(+)浓度的变化未对化学增强锂铝硅玻璃应力层深度产生明显影响。Na_(3)PO_(4)具有较好的除杂效果,化学增强锂铝硅玻璃的表面压应力、弯曲强度、硬度得到了明显的恢复,为保证化学增强锂铝硅玻璃在可见光波段具有较高的透光率,除杂剂Na_(3)PO_(4)的掺量不宜超过1%(质量分数)。

IGMM结合区间统计的机械故障预警方法研究

针对机械工况恶劣、结构复杂,单特征门限报警的故障预警方法对其预警常出现误、漏报警事件的现状,提出一种无限高斯混合模型(IGMM,Infinite Gaussian Mixture Model)结合区间统计的机械故障预警方法。首先,将机械振动信号映射为高维特征空间,对其所在空间进行区间划分。然后,利用IGMM估计出机械健康状态下高维特征空间在各区间频数的分布;利用累计计数方法统计出机械在实时状态下高维特征空间在各区间频数的分布。最后,对以上两个频数分布计算距离并将其与自学习得出的预警阈值作比较,实现故障预警。验证结果表明,提出方法的预警准确率较高且时效性较好。