伯恩斯坦多项式在收敛区间上的逼近度

在伯恩斯坦多项式的基础上，定义了伯恩斯坦多项式在收敛区间上的一种新的形式，并采用估值逼近的方法，给出了一个较为简明的对函数的逼近度的结果．     

基于响应面法的桥面结构可靠度近似计算

结合南城大桥工程背景,在利用大型有限元计算程序对桥面结构进行受力分析的基础上,应用响应面法的理论和方法对桥面结构的可靠度进行近似计算。     

连续斜梁桥受竖向荷载时的内力近似计算

应用斜梁桥与正梁桥之间夹角的余弦关系，找到了一种求解连续斜梁桥赘余未知力的近似方法。它把一个连续斜梁桥的力学问题转化为连续正梁桥的力学问题。通过几个算例的验证，其计算结果不但具有较高的精度，而且其计算过程可以应用一般平面杆系有限元法的计算程序来完成。因此，它给设计人员带来很大的方便。     

运输船舶在波浪中失速的近似估算

如何准确、快速、简便地估算船舶在波浪中的失速,已成为船舶研究、设计人员及航运界有关人员共同关心的一个重要课题。文中给出了近似估算运输船舶在波浪中失速的2个方法。对处于初步设计阶段且尚未做过静水快速性能模型试验的运输船舶,可直接应用第2个方法。该方法提出的近似估算公式应用方便,也不用编程便可直接人工计算,且与模型试验结果相当吻合。     

A new estimation approach for the multiple discrete–continuous probit (MDCP) choice model

This paper develops a blueprint (complete with matrix notation) to apply Bhat’s (2011) Maximum Approximate Composite Marginal Likelihood (MACML) inference approach for the estimation of cross-sectional as well as panel multiple discrete–continuous probit (MDCP) models. A simulation exercise is undertaken to evaluate the ability of the proposed approach to recover parameters from a cross-sectional MDCP model. The results show that the MACML approach does very well in recovering parameters, as well as appears to accurately capture the curvature of the Hessian of the log-likelihood function. The paper also demonstrates the application of the proposed approach through a study of individuals’ recreational (i.e., long distance leisure) choice among alternative destination locations and the number of trips to each recreational destination location, using data drawn from the 2004 to 2005 Michigan statewide household travel survey.     

考虑稳健性的汽车结构耐撞性优化设计

本文中基于C-NCAP中40%重叠度的偏置碰撞工况对某轿车进行结构耐撞性优化。为提高输出响应的预测精度,使用基于粒子群算法优化的支持向量回归模型来拟合设计变量与输出响应之间的关系,并利用非支配排序多目标遗传算法Ⅱ获得该优化问题的Pareto前沿。在确定性优化的基础上,并考虑产品性能在不确定因素影响下的波动,对其进行稳健性优化设计。最后,对优化结果进行有限元仿真验证。结果表明:优化后,结构质量减轻,耐撞性能明显提升,同时保障了稳定的产品性能。     

浅海信道宽带信号波形快速预报方法

随着信号处理技术的发展,对浅海信道传输特性的研究与利用日益受到重视。文章研究了浅海典型环境中水下宽带信号波形的快速数值预报方法。基于波束位移射线简正波（BDRM）理论,利用傅立叶方法求解宽带传播模型,在宽带模型计算过程中,通过宽带模型频域近似展开和模型并行化两种方式,实现快速准确的宽带信号波形预报。     

基于Monte Carlo抽样方法的随机离散化在分组数据中的应用

对一种基于Monte Carlo抽样方法的随机离散化做了改进,并将改进后方法应用于分组数据的统计推断中,用来计算未知参数的近似极大似然估计和区间估计.改进后的方法弥补了原方法有时不能满足Sn(f)≈S(f)的缺点.该方法思想简单,易于执行,并且是非迭代,任意维的.所以,通过实例模拟,还可以看出该方法运行速度快,远优于Gibbs抽样、EM算法等其它几种方法.而且运算结果精度高,尤其表现在未知参数的区间估计上.因此提供了一种计算未知参数估计的简单方法.     

用微粒群算法求解多元非线性方程组

分析了将多元非线性方程组的求解问题转化为求多元函数极值的优化问题的原理和方法;利用微粒群算法在连续空间中的优化能力求得极值点,得到方程组的近似解;给出了优化算法的具体流程;通过两个算例说明算法的可行性和有效性,实验结果表明此算法具有较高的效率和精度．     

载人潜器非耐压结构多目标优化设计

基于近似模型技术和多目标优化理论开展框架结构优化设计。针对传统优化方法不能实现自动计算和连续优化的问题,采用APDL参数化语言实现了框架结构的参数化建模,并将Ansys与ISIGHT集成搭建了框架结构的优化设计流程。基于试验设计,根据灵敏度分析完成了框架结构设计变量的筛选,通过近似模型的精度分析构建了框架结构响应面近似模型。采用响应面近似模型进行数值计算,使用智能优化算法完成框架结构单目标和多目标优化设计,并将结果与有限元计算值对比,验证基于近似模型优化的准确性。