基于特征正交分解的桥梁风场模拟

推导出了随机过程特征正交分解计算公式.为提高原型谱表示法的计算速度,将特征正交分解的强形式,即基于功率谱矩阵的随机过程特征正交分解(SPT)引入到谱表示法中,代替原有的对功率谱矩阵的Cho lesky分解,并给出了实用的模拟公式.该算法可用FFT加速.结合模态截断技术,POD的引进可节省谱表示法模拟的计算量.通过算例,定义了风的吹动模态,说明了风场SPT的明确的物理意义,同时模拟方法的有效性亦得到验证.     

时空信息多模式融合模型应用研究

给出了时空多模式融合模型(MM模型)的实用建模方法.利用华北地震和北京SARS 2个时空数据集对MM模型进行了建模应用和性能评价,与单纯神经网络模型相比,MM模型的预测准确性与预测趋势变化的能力均有所提高.分析表明,利用MM模型对不同类型时空过程建模时,不同分量信息所起到的作用并不相同.     

基于SVD的柴油机振动信号盲分离预处理

在利用独立分量分析对缸盖振动信号进行盲分离时,原始采样信号不满足独立分量分析的基本假设,而且缸盖振动信号信噪比较低,影响分离的速度和精度.采用小波阈值降噪的方法进行了降噪处理,提高了信噪比.采用奇异值分解的方法估计了缸盖振动的独立源数,并对缸盖振动信号进行了白化处理,为独立分量分析的应用建立了基础.     

需求响应的集装箱班列时刻表优化及 Benders分解算法

充分考虑集装箱货物与集装箱班列在时间和数量方面的匹配关系,以集装箱货物送达目的站的总延误最小为目标,构建集装箱班列时刻表优化的线性混合整数规划模型.采 用Benders分解算法将原问题分解为确定集装箱货物与班列匹配方案的主问题,以及优化班列时刻表的子问题,通过求解子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面.为克服割平面有效性较低的缺点,设计改进策略,使每次迭代产生多个割平面同时添加至主问题中.最后,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明：改进策略的运用有效提高了算法的计算效率,利用模型及算法得到的班列时刻表与集装箱货物的数量、时间分布之间具有较好的匹配性,制定的班列时刻表很好地响应了用户需求.     

基于FFT的MP信号稀疏分解算法的改进

针对基于FFT的MP信号稀疏分解算法中存在的计算量过大的问题,提出了改进算法.改进算法充分利用了当FFT算法的变换长度是2的整数次幂时运算速度最快的性质,用基2 FFF实现信号稀疏分解中的相关运算.理论分析显示,当数字信号长度为1 024采样点时,用FFT算法计算互相关的速度为直接计算的10.6倍.仿真实验结果表明,改进算法的计算速度为直接计算的8.05倍,为原基于FFT的MP算法的3.64倍.     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

关于一类二阶共轭矩阵方程的解

考虑一类二阶共轭矩阵方程B*X*AXB+B*X*C+C*XB+D=O其中,B∈Cp×m,A∈n×n,C∈Cn×m,D∈Cm×m,在A＞O及A≥O,C或B为列满秩阵两种情况下,此方程可解的充分必要条件,并在有解的情况下,给出了通解的显式表示。     

鹤大公路草炭土工程地质特性研究

草炭土是喜湿性植物群落在沼泽化环境中经过长期的自然地质作用沉积在一起,由于有机质得不到充分分解而不断积累的泥炭化过程所形成的。为了深入研究草炭土的工程地质特性,以吉林东部草炭土为研究对象,在室内试验的基础上分析总结了草炭土的特殊工程地质性质。研究表明草炭土具有高天然孔隙比、高含水率、高压缩性和低抗剪强度等性质。指出草炭土与普通泥炭土的区别,并在此基础上提出地基处理措施,为建筑施工提供科学依据和合理建议。     

Experimental study on dynamic response of a floating offshore wind turbine under various freak wave profiles

This study performed experimental investigation on the dynamic response of an in-place floating offshore wind turbine (FOWT) under freak wave actions. Based on the method of wave profile modulation, various freak wave profiles embedded in unidirectional Gaussian seas were generated in wave basin and the action of these waves on the FOWT was measured and analyzed, which has not been done before. The motions of FOWT were analyzed in time domain as well as time-frequency domain. The effect of freak wave parameters on FOWT motions was addressed, i.e., freak wave height, freak wave period, large crest, and deep trough. The dynamic response of FOWT was observed as a spike at the occurrence of freak wave in a conventional random wave, where the impact of freak wave can last for 17 spectral peak periods of wave. Data analysis shows that the motions of FOWT increased linearly with the freak wave height. In addition, the occurrence of freak wave induced the coupled effect on surge and pith, which was strengthen with the increase of freak wave height and wave period. Compared to a large crest, a deep trough of freak wave led to stronger motions and was supposed to be a key concern on the safety of the FOWT. The novel findings in this study provided a reference for the design of survival load on a FOWT and benchmarks for validating numerical models.     

基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical WaveletTransform,EWT)和奇异值分解(Singularvaluedecomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。