演化功率谱解耦及其工程应用

为提高非平稳过程的模拟效率,简化非平稳激励下的结构响应分析,将演化功率谱解耦为一系列时间系数与小波函数傅里叶变换模平方乘积之和,即把一般非平稳过程分解为若干个均匀调制非平稳过程之和,并将其应用于非平稳随机过程模拟和结构随机响应分析.研究结果表明:演化功率谱近似解耦具有较高的精度;演化功率谱解耦后,快速傅里叶变换算法一般可使非平稳随机过程的模拟效率提高数十倍,且模拟样本时程的自相关函数估计值与目标值非常吻合;非平稳激励下的结构响应分析得以简化,且与目标值相比,计算结果的误差很小.      

零相位数字滤波器在非平稳信号处理中的应用

研究零相位数字滤波器在进行非平稳信号滤波时的特点．选用一种典型带通零相位数字滤波器,以非平稳调幅信号作为滤波器输入,进行仿真分析．将零相位数字滤波器与小波包分解重构和经验模态分解方法的滤波能力进行了比较．探讨了零相位数字滤波器在处理非平稳调幅信号时存在的过渡过程,及对滤波结果幅值和频率的影响．论述了滤波误差与滤波器参数、输入信号特性和信噪比等因素的关系．提出了分段零相位滤波器方法,改善了滤波器性能．最后,以一个实测的振荡信号对上述分析进行了验证．为在非平稳信号处理中,正确使用零相位数字滤波器提供了参考．     

基于相位差谱的非平稳地震波合成及应用

为了模拟地震动的非平稳性和多维性并克服传统三角级数法在合成地震波中选择包络函数具有任意性和不能表征频率非平稳性的缺点,提出了基于相位差谱法的多维多点非平稳人工地震波合成. 首先,基于随机场理论模拟地震动的行波效应、相干效应、场地效应和多维性;其次,确定能表征地震动的强度非平稳和频率非平稳性的相位差谱;最后,将合成的非平稳地震波和当量反应谱应用到实际桥梁抗震分析中进行分析对比. 研究结果表明:相位差谱法合成多维多点非平稳地震动不需要包络函数控制地震波的波形,排除人工选择强度包络函数的任意性,且考虑了地震动的空间相关性和多维性,优于传统的三角级数法;本文方法与传统反应谱法计算结果基本一致,采用反应谱法计算的两处墩底的剪力值和弯矩值分别相差在10%和17%以内,本文方法分别在9%和12%以内.      

基于增广矩阵的机车垂向随机响应分析

为建立机车各部件的垂向动力学微分方程，计算各悬挂力的输出响应，建立了系统质量、阻尼和刚度的增广矩阵．为避免在计算系统输出谱密度时计及各个输入的互谱密度，利用机车中各轮对处输入激励之间存在着确定时延的关系，将6个轮对处的多输入激励换算成单输入激励，使系统成为单输入多输出线性系统．根据线性系统的叠加原理，通过频率响应矩阵的谱分析，得到转换后的单输入、多输出系统的频率响应函数．假设输入函数为各态历经的平稳随机过程，得出各输出响应的谱密度与频率的关系．     

基于有删失数据的失效率非参数估计方法

为解决当寿命分布的数学形式完全未知，而寿命试验数据又含有右删失数据的情况下，如何估计失效率函数的问题，推广运用密度结构估计的处理手段，根据极大似然的估计思想，在推推导出失效率函数估计的数学形式基础上，构造特殊的样条插值，给出了失效率函数的连续非参数估计。     

多维多点非平稳地震波合成

为了所合成的地震波较为真实地体现实际地震动的多维性、空间性及非平稳性,采用三角级数方法合成了多维多点非平稳地震波.首先,将设计反应谱转化为当量功率谱,考虑地震动的多维性,将功率谱密度函数矩阵由一维扩展到三维;其次,考虑地震动非平稳性,添加包络函数和梯形窗口连接,利用Fourier变换合成了非平稳地震波;再次,将各激励点各方向的地震动时程逆转换为加速度反应谱,且与目标反应谱对比,采用频域方法迭代修正时程幅值,得到满足精度要求的地震动时程曲线.最后,将目标拟合反应谱与设计反应谱相比较,验证合成地震波的精度,结果表明:个别点超过10.00%的拟合误差(最大为16.68%),但总体上拟合误差不超过8.00%(未修正前为18.00%).     

基于调制白噪声与查表法的非平稳路面不平度建模方法

针对实测道路功率谱密度频率结构不同与汽车行驶速度变化引起的非平稳问题, 分析了现有路面不平度模型的准确性, 提出了一种基于调制白噪声与查表法的非平稳路面不平度建模方法; 结合白噪声生成方法和离散功率谱密度的计算公式, 推导出了能够确保路面不平度计算功率谱与设计功率谱完全吻合的Band-Limited White Noise模块参数设定方法; 通过不同设定值组合的白噪声功率谱密度与路面不平度功率谱密度计算结果对比, 验证了所提出的Band-Limited White Noise模块参数设定值的准确性; 为解决频率指数不等于2的空间域内非平稳路面不平度建模问题, 提出了由1个基准项和若干个精度校正项组成, 且调制传递函数模的平方逼近具有任意频率指数的道路功率谱表达式; 为获取考虑车速变化影响的频率时变的时域内非平稳路面不平度输入模型, 基于空间路面不平度固定不变的原理, 提出了利用查表法, 获得变车速工况下时域内非平稳路面不平度; 通过空间域内非平稳路面不平度建模及考虑车速变化的非平稳路面不平度建模应用, 验证了所提建模方法的优越性。研究结果表明: 使用基于调制白噪声的非平稳路面不平度建模方法构建的空间域路面不平度功率谱曲线, 与应用实例中的设计目标曲线吻合良好, 且结合查表法可以有效地解决时变车速带来的时域内非平稳路面不平度建模问题。      

非高斯AR序列参数的加权最小二乘估计

加权最小二乘估计是一种兼具精度与速度的非高斯自回归序列参数估计的优秀算法.使用混合高斯自回归模型描述估计问题之后,又从最大似然估计非线性方程组出发导出了与之近似的加权最小二乘估计线性方程组,并分析了加权函数的性质,给出了具体的两步实现算法.探讨了加权函数获得与激励方差估计2个细节问题,给出了一组实例.     

匀变速运行轨道车辆非平稳随机振动分析

研究了匀变速运动过程车轨耦合系统非平稳随机振动问题.车轨耦合系统所随机激励等效为调制演变非平稳随机激励模型形式,应用虚拟激励法将耦合系统非平稳随机振动分析转换为确定性的时域逐步积分分析,并通过构造适当的精细积分格式实现该问题的有效求解.在数值算例中,通过与蒙特卡罗方法对比,验证了所建立方法的正确性,进一步讨论了不同变速情形车体随机振动响应.     

阻塞流状态下城市快速路交通流时空特性

根据时间序列中的自相关函数法,判断交通流量、时间占有率与平均速度的时间序列的平稳性。根据混沌分析中的G-P算法,将非平稳的交通流参数时间序列转化为平稳的交通流参数时间序列。引入了互相关系数的概念,在阻塞流状态下,计算了上游断面对观测断面以及观测断面对下游断面的互相关系数,并应用K-S检验判断阻塞流状态下城市快速路进出口匝道的车辆到达特性。研究结果表明:交通流量和时间占有率属于非平稳时间序列,平均速度属于平稳时间序列;当时间延迟分别取2、3、5min时,在阻塞流状态下,重构的交通流量相空间嵌入维数为4;观测断面的交通流参数不仅受相邻上游断面交通流参数传递的影响,而且也受相邻下游断面交通流参数回溯的影响;在阻塞流状态下,城市快速路进出口匝道车辆到达特性符合负二项分布。     

桥梁结构随机振动分析

桥梁结构的随机振动有别于其他结构。由于车辆在桥上的位置是不断变化的,因此,即使作为输入的随机激励是平稳随机过程,车桥的动力响应也超出平稳随机过程的范围,即质量在梁上不断的运动,使系统运动方程组成为一个时变系数的二阶微分方程组,一般只能采用逐步积分的数值方法,也可以用频域法,假定其频率响应函数在瞬间不随时间变化,近似的处理这种时变性问题。     

随机结构的平稳随机地震响应

基于摄动理论、考虑地面运动的相位差，推导了大跨度随机结构在平稳随机地震作用下位移响应的零阶、一阶功率谱密度函数计算公式，算例表明，对大跨度随机结构考虑地震输入相位差的影响十分必要。     

基于MNL模型的城市交通方式选择研究

交通方式选择模型是交通规划中最主要的模型之一,此研究对于城市交通规划中交通需求的分析以及交通方式的确定都十分关键.交通方式模型的建立和改进是为使模型模拟出城市居民出行方式选择的行为,达到解决实际问题的目的.M NL模型的提出将对交通方式的简单预测和交通方式的合理检验提供一种有效途径.通过分析非集计模型的理论基础,建立基于非集计的交通方式选择模型,采用最大似然函数得出参数的估计值,并对估计值进行检验,最终根据模型计算出各种交通方式选择的概率.     

非高斯AR序列参数的最大似然估计

自同归模型参数的最小二乘估计应用于非高斯数据,有效性便不复存在,而充分利用了概率密度信息的最大似然估计却仍然是该问题的有效估计.使用混合高斯自回归模型描述该类估计问题之后,讨论了其克拉美-罗限,导出了非高斯自回归序列参数的最大似然估计,给出Newton-Raphson迭代解法,并凡探讨了如何加快这一迭代算法的收敛和如何将估计算法应用于实际数据两个细节问题.最后给出一组仿真实例,对比检验了最大似然估计和最小二乘估计的效果.     

应用神经网络-时间序列预测路面平整度

以神经网络和时间序列分析方法为基础,采用零均值化、标准偏差预处理方法、规则化能量函数法和贝叶斯规则化方法进行BP神经网络建模,利用BP网络对平整度非平稳时序进行趋势项提取,使非平稳监测时序转化为平稳时序以进行常规ARMA时序分析。结合滚动预测方法,建立了适合平整度预测的神经网络时间序列分析联合模型,并以江苏省某高速公路的平整度数据为例进行了预测分析。研究结果表明：新模型的预测精度高、实时可靠,可应用于实际工程。     

BP小波神经网络模型及其在交通事件检测中的应用

将小波变换和BP神经网络进行紧致型结合,提出了基于BP小波神经网络的高速公路交通事件检测算法,即采用小波函数代替BP神经网络的隐层节点函数,相应的输入层到隐层的权值以及隐层阈值分别由小波函数的尺度参数和平移参数代替,以上下游检测器的速度、流量和占有率作为算法的输入,采用梯度下降法进行网络训练,构建适合于交通事件检测的小波神经网络模型。最后在Matlab中实现了对新加坡AYE仿真数据的实例分析,并将其与现有的经典算法进行了对比分析。结果表明,BP小波神经网络算法在检测率和平均检测时间方面具有明显的优势。     

天气不确定因素的单机场动态随机模型研究

针对单机场地面等待问题,根据我国民航系统的实际情况,将天气情况不确定加入到目标函数中,将天气情况不确定导致的航班价值,空中和地面延迟以及总延迟的损耗作为输入,采用线性规划的方法,得出衡量优化的地面等待策略的系统参数,对航班执行地面等待策略,提出了考虑天气因素的单机场动态随机模型,并研究了其实现方法.     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

主要是针对故障滚动轴承的非平稳振动信号提出了一种应用小波函数的时一频分布分析方法,对故障特征进行提取,并借助Matlab语言编程实现对故障滚动轴承信号特征频率的仿真,与理论公式计算结果基本吻合。     

寿命服从Weibull分布时求p-S-N曲线的极大似然法

针对疲劳寿命服从Weibull分布时，研究了材料p-S_N曲线方程拟合的极大似然法，将求解方程参数的问题化为求多元非线性函数的极小点问题，并用球墨铸铁材料的疲劳试验结果说明了该方法的工程应用，给出了球墨铸铁材料在中等寿命区的P－S－N曲线。     

非最小相位系统的最小方差控制

对于非最小相位系统，因其含有不稳定的零点，所以不可以按理想状态的情况构成控制器。提出修正目标函数的方法，可确保非最小相位时最小方差控制输入的有界性和稳定性。