基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

Statistical Approaches to Mapping QTL of Dynamic Traits

Dynamic traits are those that change with timein the development process of life or other quanti-tative factor (e. g. environmental condition).These traits also are called infinite-dimensionalcharacters by Kirkpatrick and Heckman[1]andfunction-valued traits by Pletcher and Geyer[2], be-cause they can be expressed as a function of someindependent and continuous variables. Dynamictraits are collected at many time points during thecourse of life. Therefore, studies of dynamic traitsare regarded…     

基于模糊可靠性理论的高速线材轧辊优化设计研究

工作时受交变应力的作用,高速线材轧辊断裂问题时有发生.文章利用模糊可靠性理论,探讨在随机变量和模糊变量组合时轧辊的模糊可靠性设计方法.设计实例和生产实践证实了该方法具有优化设计的效果,使轧辊使用寿命显著提高.     

基于虚拟样机技术的机车车辆钢弹簧疲劳寿命研究

机车车辆在轨道上运行时,线路的不平顺及车轮的变形会使悬挂装置受到各种有害冲击。断裂和应力松弛是机车车辆钢弹簧最常见的失效形式,有研究证明弹簧断裂绝大部分都是因疲劳引起的。发生松弛失效的弹簧没有及时更换,会给列车的安全运行埋下隐患,引发严重的行车事故。运用多体动力学软件SIMPACK建立整车模型．提取弹簧随机载荷谱,通过疲劳分析软件FE—Safe对某电力机车二系悬挂钢弹簧进行随机疲劳寿命分析,对轨道车辆钢弹簧寿命预测及确定更换周期具有一定的工程实用价值。     

A new model for temporal–spatial stochastic analysis of vehicle–track coupled systems

The vehicle–track coupled system has a random nature in the time–space domain. This paper proposes a computational model to analyse the temporal–spatial stochastic vibrations of vehicle–track systems, where the vehicle–track system is divided into a vehicle subsystem, track subsystem, and interfacial subsystem between the wheel and rail. In this model, the time-varying randomicity of dynamical parameters of the vehicle system, correlation, and randomness of the track structural parameters in the time–space joint dimensions, and randomness of the track random irregularities are considered. A probability dimension-reduction method was used to randomly combine different random variables. Furthermore, the probability density evolution method was applied to solve the delivery problem of probabilities between excitation inputs and response outputs. The temporal–spatial stochastic vibrations of the vehicle–track system with different coefficients of variation were studied, in which we assumed that the dynamic parameters obeyed the normal distribution, and the stochastic simulation method of the track random irregularities is probed into. The calculated results from this model are consistent with the actual measured results and physical conceptions. Thus, the temporal–spatial stochastic evolutionary mechanism can be explored, and the limits of dynamic indices can be formulated by using this developed model.     

经验过程的一般加权大数定律

研究了经验过程中加权系数具有某些较弱性质的加权和收敛问题.利用经验过程中已有的几个概率不等式与一般加权和的对称化不等式,得到了经验过程中的独立同分布随机元序列的这类加权和的强、弱大数定律成立的充分条件(E‖f(X0)‖1/αG<∞).同时,对经验过程中的Cesaro大数定律和欧拉弱大数定律进行了推广.     

路面对四轮汽车的输入谱矩阵

通过理论分析,导出了前后轮距不同以及后轮双胎时路面对四轮车辆的输入谱矩阵。与试验数据对比证明,本文提出的模型更为符合实际情况,而且具有很大的通用性,因此可为汽车随机振动及平顺性的的理论分析和试验工作提供了较为合理的谱矩阵数学模型。     

基于频率法的索力测量系统

为了在工程现场快速方便地检测斜拉桥的拉索索力,依据随机振动法索力检测原理,开发了一种新型的索力测量系统。通过对随机振动法索力检测方法的概述,介绍了该系统的性能、硬件结构和软件模块,并重点阐述了通过数字滤波抑制快速傅里叶分析(FFT)的混频现象、自动扫描确定主振频率和提高索力计算精度的方法和措施。索力测量系统以AT89C55WD单片机(SCM)为平台,集成了电荷放大器、信号分析仪和计算器的相关功能。在工程现场,只需输入少量参数,拉索振动信号采集、信号的快速傅里叶分析和对应的索力计算即可在线自动完成。     

车辆随机动态荷载的多层次分析

根据影响车辆随机动态荷载的主要因素，在设定的多层次指标体系的基础上，将层次分析法（AHP）用于随机动态荷载的评定中。该方法将复杂的车辆随机动态荷载问题分解成若干层次，在各层次上对随机动态荷载进行定量分析。根据分析结果,建立了随机动态荷载的分级标准，为合理荷载模型的确定提供了依据。