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基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别.在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力. 相似文献
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针对欠定混合信号的源个数估计问题,提出了一种基于空间时频分布与奇异值分解的估计算法,把所有自源时频点对应的空间时频分布矩阵组成三阶张量,把欠定混合问题转化为超定问题,通过对三阶张量对应的矩阵进行奇异值分解估计出源信号的数目,该方法不需要假设源信号是稀疏的或独立的,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
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模糊随机变量的模糊概率特征的性质 总被引:1,自引:1,他引:0
应用模糊数理论 ,给出了模糊随机变量的数学期望和模糊随机变量的方差的定义 ,并研究讨论了模糊随机变量的数学期望和模糊随机变量的方差的性质。研究结果进一步丰富和完善了模糊随机变量理论。 相似文献
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传统的判断矩阵调整方法计算得到的权重不能最大限度地保留原始判断矩阵的信息。为此,提出一种基于权重的判断矩阵调整方法。该方法根据权重的性质,构造完全一致矩阵,利用AdaGrad最速下降法对矩阵进行拟合,使该矩阵相对于原始判断矩阵的总改变量最小,以其对应的权重作为矩阵的计算结果。数值计算结果表明,该方法相比于其他方法,权重对原始判断信息的保留度更高,且不需要反复进行矩阵一致性检验。 相似文献
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基于数形结合方法以及变量代换方法发现计算卷积公式存在某些不足之处,研究卷积公式的计算方法,给出一种新的确定积分限的方法.该方法直观明了、容易理解和掌握并且可操作性强,有效避免作图和分析图形的繁琐,并举例说明了该应用方法. 相似文献
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对函数F(x)为分布函数的充要条件进行了证明:必要性的证明直接采用概率论中传统的证法;而充分性的证明则从随机变量特征函数φ(t)出发,利用特征函数的充要条件来证明分布函数F(x)的充分条件,从而避开了用实变函数中的测度理论证明充分性的传统证法。为分布函数充分条件的证明提供了一种比较简单和实用的证明方法。 相似文献
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固定基座发射的弹道式导弹,可以利用三轴陀螺平台罗盘系统来实现全方位自对准。在考虑到系统噪声及测量噪声情况下,根据离散型线性随机系统最优控制的分离定理,实现平台罗盘自对准系统的最优控制。计算结果表明,所讨论的方法,可以在对准精度、对准时闻及对随机干扰信号的滤波作用诸性能要求方面,获得满意的结果。 相似文献
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结合装备维修器材保障工作,就维修器材离散随机需求最佳库存量确定进行研究,对其建模进行系统分析,结合修理厂维修器材最佳库存量进行实例计算,以指导维修器材最佳库存量的确定. 相似文献
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样条函数康特诺维奇法是作者首先提出的一种结构数值计算方法。它实质上是一种离散形式的康特诺维奇法,将二维问题化为一维问题,使问题的自由度数大幅度减少。在本文中,基于Mindlin假设,将样条函数康特诺维奇法应用于金属、复合材料单层板及圆柱曲板的弯曲及线性稳定性分析。 相似文献
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变异系数在可靠性中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
对使用变异系数描述随机变量的离散程度进行分析,推导了可靠性工程中常用的4种概率分布的变异系数与分布参数之间的关系.以机械产品整机及其零部件不同失效模式的寿命变异系数的取值范围为实例,说明了变异系数在可靠性工程中的应用. 相似文献
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胡德文 《国防科技大学学报》2000,22(5):83-86
针对离散控制系统的有限脉冲响应 (FIR)函数模型 ,研究了在伪随机逆重复m序列输入激励下的相关辨识及其精度问题 ,得到了有色噪声干扰下FIR参数估计精度的显式表达式。文中有仿真实例。 相似文献
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随机载荷下疲劳寿命预估计算方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了一种用于随机载荷下零构件疲劳寿命预估的有效计算方法 .引入材料所吸收的弹性应变能和塑性应变能等参量 ,在等能量损伤法则下推算出稳态条件下随机载荷的等价常幅应力 ,适用于结构设计阶段和改进阶段或应力响应时间历程无法实测的情况 . 相似文献
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We present two frameworks for designing random search methods for discrete simulation optimization. One of our frameworks is very broad (in that it includes many random search methods), whereas the other one considers a special class of random search methods called point‐based methods, that move iteratively between points within the feasible region. Our frameworks involve averaging, in that all decisions that require estimates of the objective function values at various feasible solutions are based on the averages of all observations collected at these solutions so far. Also, the methods are adaptive in that they can use information gathered in previous iterations to decide how simulation effort is expended in the current iteration. We show that the methods within our frameworks are almost surely globally convergent under mild conditions. Thus, the generality of our frameworks and associated convergence guarantees makes the frameworks useful to algorithm developers wishing to design efficient and rigorous procedures for simulation optimization. We also present two variants of the simulated annealing (SA) algorithm and provide their convergence analysis as example application of our point‐based framework. Finally, we provide numerical results that demonstrate the empirical effectiveness of averaging and adaptivity in the context of SA. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012 相似文献
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研究了BP神经网络的收敛问题。基于随机理论 ,提出了解决网络收敛性问题的随机优选法。该方法不仅在任何条件下都能得到问题的具有一定精度的解答 ,而且收敛速度很快 相似文献