Efficient adaptive Kriging for system reliability analysis with multiple failure modes under random and interval hybrid uncertainty

In the field of the system reliability analysis with multiple failure modes,the advances mainly involve only random uncertainty.The upper bound of the system failure probability with multiple failure modes is usually employed to quantify the safety level under Random and Interval Hybrid Uncertainty(RI-HU).At present,there is a lack of an efficient and accurate method for estimating the upper bound of the system failure probability.This paper proposed an efficient Kriging model based on numerical simulation algorithm to solve the system reliability analysis under RI-HU.This method proposes a system learning function to train the system Kriging models of the system limit state surface.The convergent Kriging models are used to replace the limit state functions of the system multi-mode for identifying the state of the random sample.The proposed system learning function can adaptively select the failure mode contributing most to the system failure probability from the system and update its Kriging model.Thus,the efficiency of the Kriging training process can be improved by avoiding updating the Kriging models contributing less to estimating the system failure probability.The presented examples illustrate the superiority of the proposed method.

NF-κB p65亚基DNA结合域相互作用多肽的筛选及功能鉴定

目的以NF-κB p65亚基DNA结合域为诱饵蛋白,筛选能够与其发生相互作用的多肽,并鉴定这些多肽对NF-κB DNA结合活性的抑制效应。方法首先利用PCR搭桥扩增方法获取NF-κB p65亚基DNA结合域的基因片段,后将其克隆到酵母双杂交pGBKT7DNA-BD载体上,与GAL4DNA-BD融合,形成GAL4DNA-BD/p65BD融合蛋白;再以GAL4DNA-BD/p65BD融合蛋白为诱饵蛋白行酵母双杂交实验,自16肽随机肽库中筛选与NF-κB p65亚基DNA结合域相互作用的多肽;最后选择性人工合成筛选获得的多肽,并进行EMSA实验检测相互作用多肽对NF-κB DNA结合活性的抑制效应。结果扩增获得了NF-κB p65亚基DNA结合域的基因片段,并成功构建pGBKT7DNA-BD/p65BD载体。自1.28×107个酵母转化子中最终筛选获得5个阳性克隆,测序结果和同源氨基酸序列比对表明5个阳性多肽为p65BD新型相互作用多肽,其中4条多肽拥有一个共同的基序。EMSA实验结果表明合成的两条多肽对NF-κB的DNA结合活性均具有一定的抑制效应。结论经初筛、复选和假阳性鉴定,自16肽库中获得5个能与NF-κB p65亚基发生相互作用的新型多肽,并已证实其中两条多肽对NF-κB的DNA结合活性具有抑制效应。

NF-κB p50亚基同源结构域相互作用多肽的筛选

目的:应用酵母双杂交技术筛选获得与核因子κB(NF-κB)p50亚基同源结构域(RHD)相互作用的多肽。方法:应用酵母双杂交技术,以NF-κB p50 RHD为诱饵,筛选16肽cDNA文库,寻找与其相互作用的多肽,应用β-gal试验、酵母交配试验及一对一酵母回复性杂交等方法筛除假阳性克隆,确定阳性克隆。结果:经酵母双杂交及反复的排查,共获得8个阳性克隆。通过GenBank进行检索,未发现与之相匹配的蛋白序列。结论:获得8个与NF-κB p50 RHD相互作用的新型多肽,多肽的功能需进一步验证。

任意切换时间下的二维线性混合系统的滑模控制

由于混合系统的复杂性,设计出能保证混合系统在任意切换时间下都能稳定的控制是比较困难的。为了突出滑模控制设计的思想,文章针对一类二维线性混合系统,提出通过确保混合系统实现滑动模的充分条件来保证系统的稳定性,并得到相应的控制律。仿真结果表明了该控制律的有效性。

酵母双杂交随机肽库的设计及构建

构建一个含16个氨基酸的酵母双杂交随机肽库,设计合成编码16肽的随机DNA片段,PCR扩增随机DNA片段,经限制性内切酶BamHI和EcoRI酶切后克隆入酵母表达质粒pGADT7GH,构建酵母双杂交随机肽库质粒pGADT7GH-RP并检验其库容。结果表明,扩增获得编码16肽的随机DNA片段,并成功将随机DNA片段克隆入酵母表达质粒pGADT7GH,与GAL4AD形成融合蛋白,其库容为1.28×107。从而成功地构建了酵母双杂交随机肽库。

一种基于多密码体制的混合加密算法

针对混合加密算法构造方法固定的问题,提出了一种基于RSA和Hill的多密码体制混合加密算法模型.首先,根据生成的一系列随机数分割明文,将混合加密算法中会话密钥转换为明文的随机分割数,并使用RSA密码对其加密.然后,改进Pascal矩阵生成算法,用该算法生成的Pascal矩阵代替Hill密码的密钥对明文加密.安全性分析和实验结果表明,该加密算法具有较强的抗攻击性和较好的加密效率.

基于随机模糊理论的交直流混联系统风险评估模型

对交直流混联输电系统的运行风险评估中,由于历史数据的缺失及气候等因素对数据测量精度的影响,输电线路的强迫停运率往往具有随机模糊的特性.文中提出了统一的交直流系统的随机模糊不确定性模型,并将随机模糊理论运用于交直流系统的运行风险评估中.该模型考虑了随机和模糊的特性,然后根据运行风险评估的定义给出了随机模糊不确定性运行风险评估指标,最后结合交直流系统的预想事故集用随机模糊模拟技术得到系统的运行风险指标期望值.文中还将该模型应用在改进的IEEE-30节点交直流系统中,算例结果证明了该模型的可行性.

组合盘GRACE散列连接算法

在传统数据库系统中,I/O开销一直是连接算法性能瓶颈.固态盘具有随机读写性能高和低延迟的特性,使得利用固态盘改善连接算法I/O性能成为可能.提出基于硬盘和固态盘混合存储系统下的组合盘GRACE散列连接算法(CGHJ).CGHJ对传统GRACE散列连接算法分区阶段作如下改进:将固态盘作为内存和硬盘之间的缓存,位于内存的各个散列桶先写到位于固态盘的临时文件缓存;临时文件缓存满后,利用迁移缓存将固态盘中的内容转移到位于硬盘的各个分区文件.新的分区方式增大了分区过程中随机写到每个分区文件的块,减少硬盘分区过程中产生的随机I/O.实验结果显示在缓存容量较小或表的数据规模较大情况下,CGHJ能取得很好消除硬盘随机I/O的效果.

遗传与粒子群算法在闭环混合系统运作中的应用

设计需求和再制造率不确定情况下的制造/再制造系统的最优回收及生产策略模型,并通过具体算例,采用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)求解,对比验证模型的信度和效度。仿真结果表明,两种算法既可灵活获得多种情况下的系统最优运作策略,又能反映制造数量和回收品质量水平在不同再制造率下的变化规律,可为企业在多重不确定下降低总成本提供参考。

酵母双杂交随机肽库的设计及构建

目的 构建一个含 16个氨基酸的酵母双杂交随机肽库。方法 设计合成编码 16肽的随机DNA片段 ,PCR扩增随机DNA片段 ,经限制性内切酶BamHⅠ和EcoRⅠ酶切后克隆入酵母表达质粒pGADT7GH ,构建酵母双杂交随机肽库质粒pGADT7GH RP并检验其库容。结果 扩增获得编码 16肽的随机DNA片段 ,并成功将随机DNA片段克隆入酵母表达质粒pGADT7GH ,与GAL4AD形成融合蛋白 ,其库容为 1 2 8× 10 7。

随机序列八肽库的构建及其在双杂交系统中的应用

目的:构建一个随机序列八肽库并从中寻找非天然的具有药用价值的多肽。方法:利用基因工程技术构建随机序列八肽库,首先设计并合成了含8个密码子的随机寡核苷酸链,摸索了变性温度与时间、复性温度与时间、延伸温度与时间以及循环数后利用PCR扩增了这一片段,并解决了片段回收、连接等步骤,最后比较了不同的转化方法,采用最简便高效的TSS法转化大肠杆菌建立了随机序列八肽库。结果:利用作者所建立的随机序列八肽库应用于酵母双杂交系统并从中筛选到了一段感兴趣的多肽。结论:随机序列八肽库构建成功并且具有应用价值。

酵母双杂交随机环肽库的构建、鉴定与扩增

目的 :构建含 16个氨基酸的酵母双杂交随机环肽库。方法 :以PCR扩增人工合成的随机DNA模板 ,经BamHI和EcoRI酶切后 ,克隆入酵母表达质粒pGADT7GH ,构建酵母双杂交随机环肽库并检验其库容及随机性 ,扩增、抽提并纯化酵母双杂交环肽库质粒。结果 :构建了酵母双杂交随机环肽库 ,库容为 1.2 8× 10 7,氨基酸分布与理论频数无显著差异 ,并扩增获得大量高纯度的环肽库质粒。结论 :成功地构建酵母双杂交随机环肽库 ,并获得大量高纯度的环肽库质粒。

语音去噪LMS自适应滤波器算法的改进

对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论，针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS（混合LMS）算法。建立了自适应噪声抵消系统，利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析。实验结果表明，两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染，提高语音信噪比为60％～85％．而且对引入的语音信号失真也较小，二者均在10％以下。HLMS算法比LMS算法更简洁，LMS算法调节性能敏感于参考输入的方差，而HLMS算法敏感于参考输入的均方根值，因此HLMS算法的适应性比LMS算法更强．在非平稳随机输入情况下HLMS算法更能提供稳定的工作性能，更能较好的恢复原始语音信号。

面向大规模数据接入系统的负载平衡机制

当前分布式系统负载平衡算法存在问题:1)算法建立的系统中各节点角色固定,系统不具有自适应性;2)算法的通用性不高;3)负载迁移任务巨大,且负载平衡周期过长等。针对这些问题,提出了混合式负载平衡算法。首先,设计了一个分布式系统接收模型。模型将系统任务分为三层:接收层、处理层和存储层。在接收层使用了自定义的通信协议提高系统的接收性能。然后,负载平衡算法采用随机负载迁移策略,根据系统中节点的负载状态,对负载任务进行随机迁移。通过这种策略解决负载平衡周期过长和负载回迁问题。最后,通过分布式控制节点选择策略,使系统中节点具有自适应性。实验结果显示,在百万数据源以下,系统各层平均延迟处于毫秒级,系统负载平衡平均耗时在3 min以下。实验证明了所提出的负载平衡机制具有周期短、任务响应迅速等特点,能够提高分布式系统的接收性能。

混杂随机系统基于离散时间状态观测的几乎必然指数镇定

基于离散时间状态观测,研究混杂随机系统的几乎必然指数镇定.在扩散项和漂移项中同时加入反馈控制器,通过选取适当的Lyapunov函数,利用Markov链的平稳分布和稳定性分析的方法,得到混杂随机系统的几乎必然指数镇定,再通过含有线性反馈控制器系统的稳定性来说明所得结果的可行性.

具有随机输入的混合复合动态系统的稳定性判据(英文)

本文给出了如图1所示的具有随机输入的混合复合动态系统的稳定性分析,所讨论的系统由一个算子L和一个随机微分方程描述的方块组成。对于这样的系统,我们建立了随机吸引性、随机渐近稳定性、随机有界性、大范围随机渐近稳定性、p吸引性、渐近p稳定性、一致p有界性和大范围渐近p稳定性的判据。这些判据包含了一些假设,这些假设描述了算子L和整个系统的定性I/O性质和表示了由随机微分方程描述的子系统的性质。

基于风速预测的风储电压质量调节系统

随着风能在电力系统中的渗透率不断提高,风电功率的随机波动对电力系统的影响日益严重,尤其是在电压质量方面。提出了一种基于超级电容器-蓄电池混合储能的电压质量调节系统,可以平抑电压暂降、电压波动等。首先通过自回归滑动平均模型预测风电场1 min内的风速变化,作为仿真风速来源,同时模拟短期内风电场的电压质量情况。然后,针对电压暂降和电压波动等电能质量问题,建立了以超级电容器-蓄电池混合储能为基础的补偿调节装置模型,分析了风电场出力波动量与储能容量配置间的关系,并设计了相应的控制环节。最后,利用仿真软件PSCAD/EMTDC对系统进行了仿真,验证了该系统可以有效抑制电压暂降,且对电压波动也有一定的改善效果。

汽车悬置系统固有特性的混合不确定性传播与可靠性分析

工程实际中,汽车动力总成悬置系统(Powertrain mounting systems,PMS)可能存在如下的混合不确定性情形:一部分参数因样本信息充足可视为随机变量,另一部分参数因存在模糊特性而视为模糊变量。引入随机与模糊混合不确定性模型描述PMS同时具有随机和模糊变量的不确定情形,提出了一种PMS混合不确定性传播分析的蒙特卡洛法;为提升计算效率,基于泰勒展开和中心差分法推导了一种快速求解PMS混合不确定性传播的混合摄动中心差分法。基于模糊可靠性分析理论和准则提出了一种PMS混合不确定性响应的可靠性分析方法;通过数值算例验证了方法的有效性。

基于多状态Markov模型和逆最优理论的HVDC附加控制器

高压直流输电(HVDC)的附加控制器可以显著改善交直流混联系统的稳定性,但电力系统在随机大扰动下呈现出连续时间动态和离散事件相互作用的混杂特性,使得基于系统固定工况的传统建模方法无法全面描述系统的运行状态。针对此问题,提出了一种基于多状态Markov模型和逆最优理论的HVDC附加控制器。首先建立了多区域交直流混联系统的多状态Markov模型,在此基础上,提出了交直流混联Markov系统的逆最优反推控制策略,该策略将非线性系统最优控制问题转化为渐近稳定控制律的求解问题,不仅能够确保随机扰动下系统的鲁棒稳定性,还解决了具有非线性特性的系统全局优化问题,同时也避免了求解HJI偏微分方程,使控制策略易于工程实现。在选择控制参数时,以设备停运率替代Markov系统的状态转移率,因而可在满足系统多状态特性的同时,避免由于实际系统运行方式的复杂性给控制策略的实现带来的困难。仿真结果表明,与传统的控制器相比,所提的HVDC附加控制器能显著提高交直流混联系统的暂态稳定性。