强震地面运动的超随机特性研究

简述了几种常用的地震动平稳随机模型,这几种地震动平稳随机模型的功率谱是一组光滑的函数,相应的自相关函数基本上是指数衰减的振荡函数,且很快衰减到零;但是真实地震动的归一化自相关函数则有一较显著的随机噪声项,这个随机噪声的幅值为0. 15左右,这就是本文中所说的超随机特性。目前常用的地震动平稳随机模型没有考虑这个随机噪声项及其对结构反应的影响。本文将真实地震动的自相关函数分解为一确定性函数和一随机噪声的叠加,并对自相关函数中的噪声部分进行了分析,得出两条重要性质。本文的研究结果表明地震动加速度时程的平方和(SS)比峰值加速度(PGA)更好地量度了地震地面运动强度。由于归一化自相关函数的随机噪声部分所对应的功率谱的随机波动成分对频率的积分为零,即归一化自相关函数的噪声部分对地震动总功率或平方和的贡献为零,因此自相关函数的随机噪声项对地震动的幅值影响不大,但自相关函数的随机噪声项明显改变了地震动功率谱在频域上的分布特征,因此会对结构反应产生一定的影响。由于篇幅所限详细内容将在下一篇文章中作进一步探讨。

强震地面运动超随机特性的几点注记

本文详细论述了功率谱与功率谱密度、平方和SS与平方平均值MS的适用范围及物理意义,比较深入地分析了平稳和非平稳加速度时间历程的统计特征,通过引入时域包线获取特定相位的方法,考虑了非平稳特性。本文基于非平稳时间历程,在不考虑频率非平稳性的基础上,提出了设计地震动三要素:(1)平方和SS;(2)归一化自相关函数或其对应的功率谱;(3)地震动时域包线.本文提出了在设计地震动合成中考虑超随机特性的实用方法,并指出地震动的超随机特性(即归一化功率谱的锯齿状波动部分,或归一化自相关函数的随机噪声部分)与相位的随机性是地震动随机特性的两个重要方面。本文将地震动的统计分析直接建立在非平稳时间历程的基础之上,从而避开了要对地震动进行平稳化处理的困难。这样提取出的地震动统计特征完全是以真实地震动记录为基础的。应用这些统计特征,可模拟出符合统计要求的基于非平稳时间历程的设计地震动。最后本文还讨论了工程上常用的将反应谱近似转换为功率谱的转换式的一些缺陷。

考虑超随机特性的人工地震动合成

文中根据自相关函数随机噪声部分的2个重要性质提出了自相关函数随机噪声部分的迭代生成算法,并给出了以确定性自相关函数为目标函数,考虑随机噪声部分影响的人工合成地震动方法。本文的研究结果表明地震动加速度的平方和(SS)比峰值加速度(PGA)更好地量度了地震地面运动强度。文中用蒙特卡罗方法分析了自相关函数噪声项对人工合成地震动幅值和反应谱的影响:由于自相关函数的随机噪声项对地震动总功率或平方和的贡献为0,因此随机噪声项对合成地震动幅值的影响不大,但由于自相关函数随机噪声项明显改变了地震动功率谱在频域上的分布特征,使原本光滑的平均反应谱出现了明显的波动,从而在一定程度上提高了平均反应谱的峰值,使自相关函数噪声部分对平均反应谱也有一些影响。

超随机特性对地震动谱特性和时间历程的影响

本文从单个地震动样本的角度分析了超随机部分对地震动波形的影响,认为自相关函数噪声部分或功率谱的随机波动部分对地震动波形的影响不大,对地震动的波形起主要控制作用的是地震动的相位谱或相位差谱,而自相关函数的噪声部分(或功率谱的随机波动成分)只对地震动波形起一定程度的调整作用。文中基于平稳随机过程的理论,用蒙特卡罗方法分析了自相关函数噪声项对人工合成地震动振幅和反应谱的影响:由于自相关函数的随机噪声项对地震动总功率或平方和的贡献为零,因此随机噪声项对合成地震动幅值的影响不大,但是由于自相关函数随机噪声项明显改变了地震动功率谱的形状和分布特征,使其出现了明显的波动,也在一定程度上提高了平均反应谱的峰值,从而对平均反应谱也产生一些影响。考虑地震动自相关函数中的随机噪声部分有助于更真实地模拟和反映地震动的真实特性。

Markov链中的转移过程张量与超随机张量

研究了一类特殊张量及其简单性质.从Markov链的转移概率矩阵出发,考虑到多步转移概率矩阵中所存储的信息仅表示从状态i经n步到达状态j的总概率,而无法从中直接读出转移过程途经各状态i1,i2,…,im-1的概率,因此提出了可用张量来存储相应的信息,称之为转移过程张量.在此基础上提出了超随机张量的概念,并根据Chapman-Kolmogorov方程证明了某些转移过程张量即为超随机张量.此外,研究了超随机张量的一些简单性质.

基于随机超曲面模型的机动星凸形扩展目标跟踪

针对具有强机动性的扩展目标跟踪问题,不仅需要估计目标的运动状态,还要准确识别目标机动过程中的形状变化。由于目标机动和模型的复杂所导致的高维非线性问题,提出了一种基于随机超曲面模型的扩展目标方向自适应跟踪算法。通过使用输入估计检测器对目标机动进行判断,再利用目标机动的大小修正形状参数的先验,其次基于先验信息更新量测,并结合无迹卡尔曼滤波算法,实现对机动扩展目标的状态跟踪和形状识别。利用均方根误差和quasi-Jaccard距离分别对目标质心位置的跟踪质量和形状的跟踪性能进行评价。仿真实验结果证明了该算法的有效性。

基于椭圆随机超曲面模型CPHD滤波器的多扩展目标跟踪算法

复杂场景下多扩展目标跟踪在自动驾驶、目标识别等领域具有很高的应用价值。文中提出了一种基于椭圆随机超曲面模型(ERHM)的势概率假设密度(CPHD)滤波器。首先,基于有限集统计理论,利用CPHD滤波器建立多扩展目标的贝叶斯滤波框架;然后,采用ERHM描述扩展目标的量测源分布,并利用无迹变换嵌入CPHD滤波流程;最后,仿真实验结果表明,ERHM-CPHD滤波器对椭圆扩展目标的跟踪性能优于传统的伽马高斯逆威沙特CPHD滤波器,在杂波密度较高、目标新生的位置比较确定的场景或者扩展目标数目较多时,对扩展目标的参数估计更为准确。所提方法在高分辨率雷达多目标跟踪方面具备很好的运用前景。

阈值阵列模型下的超阈值随机共振信噪比增益

研究了阈值阵列模型和超阈值随机共振现象。对该模型进行剖析,认为阈值阵列系统可以分解为单个阈值系统与集总平均器的级联。为了研究周期输入下的超阈值随机共振现象,理论分析了周期输入下的阈值阵列模型输出随机过程的统计特性,以输出信噪比增益作为随机共振的测度,固定输入信噪比,观测输出信噪比增益相对于阈值噪声方差的变化规律。证实当输入噪声为高斯噪声时,在阈值阵列系统中加入统计独立的高斯白噪声可使输出信噪比增益大于1,当输入噪声为非高斯噪声时,可获得更高的输出信噪比增益。

基于星凸形随机超曲面模型多扩展目标多伯努利滤波器

针对复杂不确定性环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,提出了一种基于星凸形随机超曲面模型(Starconvex RHM)的多扩展目标多伯努利滤波算法.首先,在有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论框架下,采用多伯努利随机有限集(MBer-RFS)和泊松RFS(Possion-RFS)分别描述多扩展目标的状态和观测,并给出扩展目标势均衡多目标多伯努利(ET-CBMeMBer)滤波器.其次,利用RHM去描述任意星凸形扩展目标的量测源分布,提出了容积卡尔曼高斯混合星凸形多扩展目标多伯努利滤波器.此外,本文给出了一种多扩展目标不规则形状估计性能的评价指标.最后,通过多扩展目标和具有形状突变的多群目标的跟踪仿真实验验证了本文方法的有效性.

基于星凸随机超曲面的扩展目标伽马高斯混合势概率假设密度滤波器

针对杂波和检测不确定情况下扩展目标形状估计精度低的问题,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(SRHM)的扩展目标伽马高斯混合势概率假设密度(CPHD)滤波器.该算法在高斯混合概率假设密度滤波的框架下,首先将目标形状建模为星凸随机超曲面,然后通过CPHD滤波估计出目标的质心位置和目标数目,最后通过将已估计的目标质心位置作为目标形状的中心点来结合量测对目标形状进行估计.其中,算法通过自适应估计尺度变换因子对形状边界进行约束优化,解决了星凸随机超曲面模型存在的边界形状不规则的问题.设计扩展目标个数未知以及含有杂波的实验场景,实验结果验证了该算法的有效性和可行性.

采用多随机变量超分位数方法的机组碳捕集率优化决策

碳捕集机组的效益与电价、碳排放权价格密切相关,在售电损失费用、碳排放权交易费用和燃料费用为目标函数的机组碳捕集率优化模型中,同时考虑电价与碳排放权价格的随机性,提出并推导了多随机变量超分位数方法,将机组碳捕集率优化模型变为机组碳捕集率随机函数型的优化模型,便于利用工具箱求解。对比分析了不考虑电价和碳排放权价格波动,仅考虑碳排放权价格波动以及考虑电价与碳排放权价格波动的机组碳捕集率优化模型的3种计算结果。算例仿真结果表明,同时考虑两价格的随机性,增加了系统碳捕集率调节的灵活性,积极响应了电力市场和碳交易市场机制,降低了碳捕集系统的综合运行成本。

基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标GM-PHD滤波器

针对扩展目标联合估计运动状态和目标外形的问题,提出一种基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标高斯混合概率密度滤波算法。该算法利用星-凸随机超曲面模型对量测的扩散程度进行建模,在高斯混合概率假设密度的框架下,通过求解、更新递推量测模型下的量测似然、新息等参数来实现对扩展目标的跟踪。仿真实验表明,该算法在保证跟踪有效性和可行性的同时,提高了对扩展目标运动状态和目标外形的估计精度。

对数控机床随机性精度超差故障处理

就数控机床易出现的随机性精度故障,从数控机床精度控制方法着手,结合实例分析其故障机理和产生原因,对随机性精度故障给出查找、判断与处理方法。

“超耦合—内随机”理论在现代社会经济研究中的应用

本文简述了“超耦合—内随机”理论的内涵和它的方法论功能,然后,探讨了现代社会经济的“超耦合—内随机”动态复杂性.这些复杂性特征分别为:超自主社会湍流,非通明情境透视,不定幅背景涨落,变概率预测信度,智情利人物整合,规范网多维技艺,律相关协调共进.

周期性语音信号传输的超阈值随机共振研究

为增强感知神经细胞的功能,对感知神经元中周期性语音信号传输中的超阈值随机共振现象进行研究。实验分析了感知神经元输出与周期性语音信号的互相关系数随噪声强度和神经元数目的增加而变化的非单调关系,证实了神经元中超阈值随机共振现象作为感觉神经信息编码策略的可能性,基于短时Fourier频谱分析表明噪声对于感知神经元输出信号中的基频成分具有增强作用。

二维广义Burgers方程随机超敏感现象数值研究

在随机边界扰动情况下二维的广义Burgers方程的解在稳定状态展现出非常重要的类似于确定性的边界扰动的随机超敏感现象。为了求解含有随机项的广义Burgers方程,采用广义多项式混沌表示该方程的解,使之转化为不含随机项的方程组,进而采用Chebyshev谱配置法进行求解;又因该问题没有解析解,故采用传统的Monte Carlo数值模拟来对比验证所得结果。

异质Erd?s-Rényi随机超网络上的演化博弈

提出了一种异质Erd9s-Rényi (ER)随机超网络.与传统同质ER随机超网络相比,异质ER随机超网络具有两个重要优点:能更有效地描述现实世界中的多层级结构和复杂关系,避免了孤立点的出现.同时,改进了传统同质ER随机超网络的构造方法,以避免出现孤立点.研究了在两种新的ER随机超网络上的演化博弈,采用了两种策略更新规则和一种博弈机制.实验揭示了以下结果:断连机制显著地促进了两种ER随机超网络的合作水平;基于两种策略更新规则,演化雪堆博弈的合作水平会随着成本效益比的增加而减小;虽然两种ER随机超网络的结构和性质是不同的,但是在其他参数相同的情况下,两种演化博弈的合作水平在两种网络上是相似的.

基于随机调制超表面的差分关联成像方法研究

基于超表面的关联成像系统解决了关联成像系统探测效率低的问题,但其探测模式数量不足导致了其有效成像点数受限。针对这个问题,该文以参考辐射场空间分布1阶统计特征为基础,建立了基于随机调制超表面的关联成像信号模型,分析了成像误差,并与差分关联成像(DCI)方法相结合,给出了具有鲁棒性的基于超表面的关联成像方法,该方法利用不同模式的差分形成了新的探测模式,降低了相关函数的副瓣干扰,从而提升了成像质量。同时,对一种特殊的差分关联成像方法—梯度关联成像(GCI)方法的成像分辨率进行了分析,该方法通过对超表面单元的特殊设计,可以在不获取图像的情况下,直接在成像过程中提取出目标方位向的边缘信息,可以有效提升关联成像系统对目标边缘的提取能力。最后,通过仿真实验验证了该文理论分析的正确性。

随机玻璃-聚合物混合超材料屋顶对南京夏季降温效应的模拟分析

为缓解南京夏季城市热环境危机,利用天气研究和预报模式(WRF),模拟了3类屋顶(普通屋顶、高反照率屋顶、随机玻璃-聚合物混合超材料屋顶)对南京夏季高温天气的影响。结果表明:(1)冷却屋顶(高反照率屋顶和随机玻璃-聚合物混合超材料屋顶)均可通过削弱到达城市表面的太阳辐射而使城市降温,随机玻璃-聚合物混合超材料屋顶白天平均降温为0.8~1.2℃,夜间平均降温为0.2~0.4℃,高反照率屋顶白天平均降温为0.6~0.8℃,夜间平均降温为0.2℃;(2)表面温度指数可表征冷却屋顶的热力性能,随机玻璃-聚合物混合超材料屋顶的表面温度指数为0.16~0.43,高反照率屋顶的表面温度指数为0.05~0.26,表明随机玻璃-聚合物混合超材料屋顶的冷却效果强于高反照率屋顶;(3)高反照率屋顶和随机玻璃-聚合物混合超材料屋顶分别能将36.7%和47.1%的太阳短波辐射返回到大气层,分别比普通屋顶少吸收19.6%和34.8%的热量。

星凸形随机超曲面粒子扩展目标跟踪滤波器

针对非线性系统下不规则形状的扩展目标跟踪问题,文章提出了一种基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标粒子滤波算法。首先,研究利用星凸形随机超曲面对不规则形状扩展目标的外围轮廓进行建模,进而建立星凸形扩展目标量测方程。然后,结合粒子滤波算法推导星凸形随机超曲面粒子扩展目标跟踪滤波器。最后,通过实验仿真验证了该滤波算法的有效性和正确性。