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.      

按非平衡随机过程模拟自然风速的一种数值方法

基于数据的第二种非平稳随机过程数学模型是第一种非平稳随机过程数学模型的继续。该方法根据有限的原始风速记录，通过快速富氏变换和希尔伯特变换，建立了非平稳随机过程数学模型，然后以数字模拟的方法产生所需的随机样本。根据第二种非平稳随机过程中数学模型和观测的风速记录，进行了风速样本模拟。     

按非平稳随机过程模拟自然风速的一种数值方法

基于数据的第二种非平稳随机过程数学模型是第一种非平稳随机过程数学模型的继续。该方法根据有限的原始风速记录 ,通过快速富氏变换和希尔伯特变换 ,建立了非平稳随机过程数学模型 ,然后以数字模拟的方法产生所需的随机样本。根据第二种非平稳随机过程数学模型和观测的风速记录 ,进行了风速样本模拟     

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.     

一种基于球不变随机过程的雷达K分布杂波模拟方法

研究并模拟并具有非瑞利幅度分布和非高斯功率谱的雷达杂波是现代雷达信号处理中的一个重要的研究课题。文中基于球不变随机过程（ＳＩＲＰ）的建模方法,针对实地采集的幅度满足Ｋ分布并具有理功率谱的高分辨率雷达杂达,运用现代谱估计算法对其进行建模和仿真,并以模拟杂波与实际杂波的数据对比和统计检验结果对该方法进行了验证。     

基于高斯过程回归的动车组气动性能预测研究

动车组外形设计后需要进行气动性能分析,以验证模型是否符合气动性能要求.针对传统试车实验和CFD方法成本高、用时长的缺点,提出了一种基于高斯过程回归的动车组气动性能预测模型.选取不同动车组的实体模型,利用STAM-CCM+仿真软件分别得到各模型的气动阻力模拟值,以此作为训练样本集合,然后采用高斯过程回归对训练样本进行学习,探寻动车外形与气动阻力关系,并预测明线动车组气动阻力,最后通过预测残差拟合验证了高斯过程回归预测模型的合理性和准确性.     

基于无记忆非线性变换的相关非高斯雷达杂波的仿真

大量的实测数据表明,雷达杂波的分布特性明显偏离高斯分布。相关非高斯杂波的仿真主要包括对数正态、韦伯尔、K分布杂波的仿真。在杂波信号模拟中,需同时考虑杂波幅度概率分布和其相关特性。文中利用广义维纳过程的无记忆非线性变换法（ZMNL）来建模仿真,产生相关非高斯杂波。该仿真系统不仅可以实时动态地模拟实际采集的雷达杂波,而且可按给定的功率谱模型来产生满足非高斯分布的随机数据序列。仿真结果证明了此方法的有效性。     

大跨度钢管混凝土拱桥时域抖振分析

探讨了利用非平稳随机过程理论和少量的实际风速记录模拟自然风,并以此作为桥址处的自然风用时域抖振分析方法对某系杆拱桥进行抖振时域分析。通过将计算结果与风洞试验结果的比较,发现二者误差不大。     

高斯混合噪声下微弱线谱检测的EM-静态非线性系统方法

采用3一水平量化器随机共振对非高斯水下噪声中的线谱信号进行检测,为使该随机共振类型达到最优的检测效果,利用EM算法进行了高斯混合分布的参数估计.通过仿真和实测数据对参数估计方法进行了检验,实验中算法能够正确收敛,拟合性能较好,在此基础上可以得到量化器的最优阈值.随机共振系统处理前后的功率谱对比表明,3一水平量化器随机共振是检测高斯混合分布中微弱线谱的有效手段.     

高斯过程回归短时交通流预测方法

已有的短时交通流预测方法均属于确定性预测,无法对预测的不确定性进行定量分析.针对上述问题,提出了一种基于高斯过程回归的短时交通流预测方法.通过该方法在对短时交通流进行预测的同时还可以得到预测的方差估计值,并依此可以确定预测值的95%置信区间.在仿真实例中,在相同条件下对所提方法与支持向量机预测方法进行比较.仿真结果表明,高斯过程回归短时交通流预测方法不仅与支持向量机预测方法具有相近的预测精度,其中均方根误差为12.09,绝对值误差为118.42,相对误差为17.32%,而且能够获得预测结果的方差估计值,从而有效实现短时交通流概率意义上的预测.     

人工智能算法在铁道车辆动力学仿真中的应用进展

梳理了人工智能算法在铁道车辆系统动力学仿真中的应用实例和国内外相关文献，概述了铁道车辆动力学仿真中常用的机器学习和深度学习算法，归纳和评述了2种学习算法在铁道车辆系统动力学建模与仿真中的应用分类；从铁道车辆系统动力学建模、动力学性能预测与动力学性能优化等方面入手，详细讨论了人工智能算法应用在力元建模和仿真、轨道不平顺预测、运行平稳性预测、噪声预测、侧风安全性预测、运行安全性预测、悬挂优化、轮轨匹配优化、结构优化以及主动与半主动控制等领域的优势和局限性，指出了现阶段人工智能算法在动力学仿真应用中主要面临的训练样本缺乏、泛化能力不够、可解释性欠缺等问题；展望了今后人工智能算法和车辆系统动力学交叉研究的发展方向和重点研究内容。研究结果表明:融合经典力学和人工智能算法结合的混合建模理论可作为之后的重点研究方向；人工智能算法对解决随机动力学中的随机不确定性，提高随机动力学的性能具有较大的应用潜力；通过人工智能算法与优化算法相结合来实现动力学性能优化，可充分发挥人工智能算法的优势。      

A Novel Complexity Metric of Frequency Hopping Sequences

IntroductionFrequency hopping ( FH) transceivers arewidely used for the secure communication in mili-tary and commercial fields.To avoid the attack ofthe intelligent jammer,the pseudorandom number( PN) generator with large complexity is commonlyapplied to produce sequences for frequencies con-trol[1] . In general,linear span,calculated byBerlekamp- Massey algorithm,is chosen as the cri-terion to evaluate the complexity of various se-quences,which is the degree of the shortestdegreerecursion …     

Representation Theorems for Fuzzy Random Sets and Fuzzy Stochastic Processes

The fuzzy static and dynamic random phenomena in an abstract separable Banach space is discussed in this paper. The representation theorems for fuzzy set-valued random sets, fuzzy random elements and fuzzy set-valued stochastic processes are obtained.     

简支梁振动可靠性的Monte Carlo模拟

结构的几何尺寸,所受外载荷、材料性能特性是随机的。考虑这些随机因素对简支梁振动的影响,研究了简支梁振动的可靠性。对随机变量进行计算机模拟,产生多组随机变量样本,应用Monte Carlo模拟求出它们的可靠度。算例表明本文的方法是可行的。     

The Cooperative Multi-agent Learning with Random Reward Values

This paper investigated how to learn the optimal action policies in cooperative multi-agent systems if the agents‘ rewards are random variables, and proposed a general two-stage learning algorithm for cooperative multiagent decision processes. The algorithm first calculates the averaged immediate rewards, and considers these learned rewards as the agents‘ immediate action rewards to learn the optimal action policies. It is proved that the learning algorithm can find the optimal policies in stochastic environment. Extending the algorithm to stochastic Markov decision processes was also discussed.     

非线性随机振动分析的概率密度演化方法

为深入探讨概率密度演化方法对于非线性随机振动分析的适用性,考察了随机地震动作用下一类硬弹簧Duffing振子的非线性响应,对概率密度演化方法与经典非线性随机振动分析进行了比较研究.结果表明:在弱非线性水平,概率密度演化方法与混沌多项式展开、Monte Carlo模拟的解答一致;在强非线性水平,数值求解误差、人为截断误差放大,概率密度演化方法与混沌多项式展开解答在Monte Carlo模拟解附近上下波动,表明概率密度演化方法与经典非线性随机振动解答在均方特征意义上是等价的.      

Stochastic Finite Element Analysis of Plate and Shell Construction

The response of random plate and shell construction is analyzed with the stochastic finite element method (SFEM). Random material properties and geometric dimensions of construction are involved in this paper. A simplified isoparametric local average model is used to describe the random field. Numerical results of the examples indicate that the approach presented herein is an economical and efficient solution for such an analysis compared with Monte Carlo simulation (MCS).     

多种概率分布的随机参数结构屈曲特征值分析

采用随机收敛的非正交的多项式展式表示未知的随机屈曲特征对,对随机结构的随机变量在服从多种概率分布情况下的屈曲特征值进行了研究.算例表明,对于服从多种概率分布的随机结构屈曲特征值问题,当参数变异性较大时,即使只采用前4阶非正交多项式展式,逼近的结果仍然较好.计算结果还表明,如果把非高斯分布的随机参数模型用高斯分布模型进行分析,将给研究带来相当大的误差,而且这种误差随参数变异性的增大而增大.     

铁路轨道不平顺随机过程的数值模拟

分析了目前广泛应用的几种轨道不平顺模拟方法,构造了基于频域功率谱等效的一种新的算法,分别求出频谱的幅值和随机相位,再通过傅立叶逆变换是到轨道平顺时域模拟样本。数值模拟试验表明,这种模拟方法较其它模拟方法更为简洁有效。