双变量区间过滤法进行事故多发段判别

事故多发段的判别在安全管理中十分重要,判别方法很多,但一些方法难于操作或精度不够.笔者通过对大量事故样本的观察和分析,发现应用双变量区间过滤法,即变步长变区间过滤法进行事故多发段判别更符合样本特性并具有良好的精度.实例分析说明,该方法操作简单,同时有较高的精度.文章最后对应用双变量区间过滤法进行事故多发段的判别过程进行了总结.     

全液压电动叉车

本发明涉及一种全液压电动叉车。现有的平衡重式电动叉车大多数采用三电机配置方案和复杂的电调速技术，使叉车内部结构拥挤，装配不易，维修困难，操作三电机所需的电开关、继电器数量多。本发明包括车身，双油箱，电机，与电机相连的变量泵，多路阀，转向装置，倾斜升降装置，行走驱动装置，其特征是所述的电机为单电机；所述的多路阀包括倾斜阀、起升阀、行走阀和控制阀，四阀由连接件连为一体，     

一个船体分段运输车行走液压驱动控制系统原理分析

动力平板运输车是造船厂钢结构船体分段在工序之间转运的主要设备，介绍了动力平板运输车行走液压系统，分析了基于DA控制阀的恒功率调节液压伺服系统及电液比例阀液压控制变量马达的工作原理，阐述了车辆在不同工况下行驶时，整车调速控制、差速控制及差力控制的实现方法。     

基于神经网络的模糊推理车辆跟驰模型

根据BP神经网络自学习的特点，通过训练使模糊变量和隶属函数隐含在网络内部，并用模糊逻辑推理模拟驾驶员对车辆进行控制的过程，可以使模型更接近于真实的跟驰行为，最后用该模型进行了仿真，证明其可行性。     

混凝土斜拉桥施工期的时变可靠度计算

针对斜拉桥施工期的可靠度分析中不存在显式的极限状态函数的问题,提出了一种改进的虚拟中间变量法,在标准正态空间内重构极限状态曲面;在现场调查和室内试验的基础上,分析了混凝土斜拉桥施工期的设计变量的时变规律;结合现有的桥梁施工控制分析程序,提出了混凝土斜拉桥施工期的时变可靠度的计算方法。算例结果表明:改进的虚拟中间变量法具有高效性和精确性,并且可以利用现有的桥梁施工控制计算程序,对于斜拉桥施工期的安全性评价具有重要意义。     

相关变量下失效概率的计算机模拟

岩土工程中基本变量大多数都为互相关，因此在计算其可靠度指标时要考虑其相关性。Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ模拟法是求解失效概率Ｐｆ和可靠度指标β较为精确的方法，但只能对自相关的随机向量进行抽样；对于互相关的不同分布随机变量，则只能根据其联合概率分布求出其边缘分布和条件分布，化为独立的变量分布，然后在独立空间中抽样，但大多数情况下无法知其联合概率分布。     

On the Computation of Noether Normalization

This paper considered the Noether normalization of a finitely generated algebra over an algebraically closed field. It gives a necessary and sufficient condition as well as an algorithm for the identification of those algebraically independent variables, then uses these elements to construct the Noether normalization of this algebra.     

具有成对有序观测数据的两种诊断过程的比较

利用大样本理论研究了具有成对有序观测数据诊断过程的比较问题.提出了诊断试验的诊断精度不低于传统诊断过程诊断精度的标准及定义,构造了假设检验问题,给出了Score检验统计量,随机模拟取得了满意的结果.     

基于稀疏高斯过程混合模型的短时交通流预测

交通流预测在智能交通系统中起重要作用.由于短时交通流的时变性,传统预测模型效果较差.将稀疏高斯过程混合(SGPM)模型用于短时交通流预测,并研究了隐变量后验硬划分学习算法,该算法依据最大后验估计矫正样本划分,不断迭代实现最优分组.将SGPM模型与核回归(K-R)、最小最大概率机回归(MPMR)、线性回归(L-R)以及高斯过程(GP)的预测结果对比.同时将新的学习算法与传统variational和LooCV学习算法比较.结果 表明,基于新算法的SGPM模型不仅能够分模态展示预测结果、输出置信区间,且短时交通流预测均方误差可达0.047 6,训练耗时达7.121 4 s,均优于其他模型.      

基于量子行为遗传算法的船体局部结构优化设计

采用遗传算法解决船舶复杂结构中混合设计变量优化问题时,其效果很有效,且能获得全局最优可行解。然而,简单遗传算法局部搜索能力差且易于早熟。为了提高对船舶复杂结构设计变量解空间的搜索能力,该文设计了一种基于二进制编码的适用于混合变量的量子行为遗传算法,比较适合于复杂函数的全局寻优,且搜索能力优于标准遗传算法。通过三个算例对算法的寻优能力进行测试,实验结果表明,采用量子行为遗传算法进行的船体局部结构优化设计具有较好的计算质量与计算效率。