等式约束的严格凸二次规划问题一个新算法

根据广义乘子法的思想，将等式约束的凸二次规划转化为针约束问题，再利用正交校正共轭梯度的法来求解，得到等式约束严格凸二次规划的新算法，不用求逆矩阵，这样可用来解大规模稀疏问题，数值结果表明，在微机４８６／３３上就能解较大规模的随机凸二次规划。     

8月份乘用车市场排行分析

1．销售下降 产销衔接不理想.除MPV、SUV略有增长外，8月份乘用车销量较7月份下降7．35％，其中轿车下降8．76％。8月份，是传统的销售淡季，持币待购现象也有所抬头。     

梯度功能材料在绿色内燃机上的应用研究

在绿色内燃机运动摩擦副上采用自蔓延技术，从而形成陶瓷—金属梯度功能材料。通过对比研究，分析陶瓷—金属梯度功能材料对内燃机性能的影响，从机理上对比其外特性。结果表明，绿色内燃机的动力性、燃油消耗率和耐久性能均得到明显改善，并且可显著改进绿色内燃机的耐磨性、润滑性和密封性，从而明显降低内燃机的摩擦损失、漏气损失和漏气量。材料结构所具有的优良的减磨性、缓热性对内燃机功率、扭矩的提高，油耗的下降有重要作用。     

随机梯度遗传算法在船舶尾流目标识别中的应用

通过识别船舶尾流可以有效地反映出船舶的自身参数,从而能帮助海军航空兵的侦察工作。随机梯度遗传算法是在传统的遗传算法的基础上,融合了局部搜索,这样更有利于种群的收敛性。本文将此算法应用于船舶尾流识别,通过最后的实验结果可以看出,随着迭代次数的增大,不同航速下的船舶尾流目标识别率会增大,但是并不是匀速的增大。     

梯形载荷作用下功能梯度简支梁弯曲的解析解

基于应力函数法,对梯形分布载荷作用下、材料属性在厚度上任意变化的功能梯度简支梁弯曲问题的解析解进行了研究。首先引入了一个应力函数,根据平面应力问题的基本方程,得出了功能梯度梁的应力函数应满足的偏微分方程,并根据应力边界条件得出了应力函数及各向应力的表达式;进而根据功能梯度材料的本构方程和位移边界条件,得出了各向应变与位移的显式解析表达式。在算例中,分别采用文中方法和经典理论对均质各向同性梁进行求解,验证了文中方法的正确性;并求解了材料组分呈幂律分布的功能梯度梁的应力和位移分布,分析了上下表层材料的弹性模量比λ与组分材料体积分数指数 n 对应力和位移分布的影响。     

框架可靠度计算的新方法

基于随机有限元的梯度优化算法引入拥有随机参数的框架可靠度分析.并编制计算程序与精确解Monte-Carlo法的计算结果进行了对比,证明该文方法用于框架结构可靠度分析是可行、可靠的,既避免了Monte-Carlo法计算量过大的缺点,又比传统的定值分析方法更合理,更贴近实际.     

LightGBM算法在发动机开发中的应用研究

新型汽车发动机的开发过程包含有前期功能标定阶段和后期耐久性验证阶段。功能标定阶段需要布置大量各类传感器,而耐久性验证阶段则很少布置,因此在耐久性验证阶段出现故障时,会出现因传感器数据不足而无法准确分析故障原因的情况。基于某型号发动机开发前期的功能标定数据,应用轻量梯度提升机（LightGBM）算法,建立并训练合适的模型,并对模型进行特征过滤、丰富训练集等优化,用于预测温度特征。结果表明：该模型精度和预测结果良好,可以很好地解决由于传感器数据不足而无法准确分析故障原因的问题;同时,可以将该模型预测功能应用到其他发动机开发过程中。     

基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法

基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法（ADASYN-XGBoost）。其中,为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律,构建了初始特征变量组合,引入自适应合成过采样方法（adaptive synthetic oversampling method,ADASYN）来平衡事故类与非事故类的样本数量,以增强训练数据的质量;其次,为提高检测效果,构建了基于XGBoost的交通事故检测模型,利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选;最后,为获取最佳参数组合,采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明：与先进的基准模型相比,ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优,其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800,500(18%的初始样本量),150(5%的初始样本量)...