相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。      

含椭圆分层复合材料层板三维问题的三角级数能量解法

根据叠加原理将含有椭圆形内部分层的层板在横向载荷作用下的受力状态进行分解 ,从而将分层问题归结为在分层表面上的附加剪切载荷作用下层板附加位移与附加应力的分析 ,并据此建立了一个仅包含分层区的力学模型。然后利用双三角级数构造满足层板分层区位移边界条件的位移模态。最后 ,应用最小势能原理确定位移解。计算结果收敛 ,挠度收敛尤为迅速。     

求解具有多层试验数据成败型单元混联系统可靠性近似限的信息论方法

研究了求解具有多层成败型试验数据时,系统可靠性置信下限近似解的信息论方法,给出了各层试验数据综合的方法和步骤,推导了各层数据信息论方法折合及综合的计算公式。根据单元试验信息提供的信息量与系统折合试验应提供的信息量相等的原则,将多层试验数据逐级折合为系统的等效成败型数据,导出了等效成败型数据信息论方法折合的基本公式;结合可靠性工程的基本原理,根据单个成败型单元可靠性评定的经典精确置信限方法,给出了系统可靠性置信下限的近似解。并以实例形式说明了该方法的具体应用。     

燃气轮机转子动力特性分析的旋转对称有限元模型

本文给出了燃气轮机转子临界转速和不平衡响应计算分析的旋转对称有限元模型,付立叶级数的引入可以使得三维转子只在一个基础扇区上使用三维单元建立有限元模型。与梁单元相比,实体单元能准确描述转子的几何形状。文中给出了一个验证性算例和一个工程实例。      

纤维缠绕结构的一种可靠性优化设计方法研究

将纽曼级数展开的蒙特卡罗随机有限元应用于具有随机因素的纤维缠绕结构的应力求解;然后利用蒙特卡罗直接比较法和蔡希布（Ｔｓａｉ－Ｈｉｌｌ）失效判据给出该结构的可靠性算式,最后建立了此类结构的可靠性优化设计迭代法,并给出了一算例。     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

CHAMP卫星加速度计标校参数序列的谱分析

给出了利用能量守恒方法求定CHAMP卫星加速度计标校参数的基本原理和算法．对2001年8月-2003年12月共约两年半的CHAMP卫星加速度计数据进行了标校,导出了尺度、偏差和偏差漂移参数的时间序列,分别采用最小二乘谱分析和抗差谱分析对这些时间序列进行了分析．结果表明,尺度、偏差和偏差漂移参数都有明显的周期变化,但各主周期项略有差异．尺度的主周期是441d、220d、126d和13．4d的周期变化,其中220d和441d的周期变化的贡献相对较大．偏差中有明显的220d、126d和13．4d周期变化,各周期变化的贡献几乎相当;偏差漂移的主周期是220d、13．4d和9d的周期变化,其中13．4d的周期变化最为显著,几乎比其他周期项变化高出一个数量级．另外尺度和偏差参数还有明显的长期变化,而偏差漂移参数的长期变化不明显．     

Object-based rice mapping using time-series and phenological data

Remote sensing techniques are often used in mapping rice, but high quality time-series remote sensing data are difficult to obtain due to the cloudy weather of rice growing areas and long satellite revisit interval. As such, rice mapping is usually based on mono-temporal Landsat TM/ETM+ data, which have large uncertainties due to the spectral similarity of different vegetation types. Moreover, conventional pixel-based classification method is unable to meet the required accuracy for rice mapping. Therefore, this study proposes a new strategy for mapping rice in cloud-prone areas using fused data of Landsat-8 OLI time-series and phenological parameters, based on the object-based method. We determine the critical growth stages of paddy rice from observed phenological data and MODIS-NDVI time-series data. The spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM) is used to blend the MODIS and Landsat data to obtain a multi-temporal Landsat-like dataset for classification. Finally, an object-oriented algorithm is used to extract rice paddies from the Landsat-like, time-series dataset. The validation experiments show that the proposed method can provide high accuracy rice mapping, with an overall accuracy of 92.38% and a kappa coefficient of 0.85.     

空气动力二阶核函数辨识方法

采用截断三阶Volterra级数模型来研究空气动力二阶核函数的辨识问题,选取一簇正交化的切比雪夫多项式对二阶核函数进行参数化处理,并将非参数辨识问题转化成参数辨识问题。相比于其他方法,本文模型能有效降低对激励信号幅值的敏感程度,保证辨识出的核函数具有较好的保真度;只针对三阶Volterra降阶模型中的一阶、二阶核函数进行辨识,即可提升原系统一阶、二阶核函数的辨识精度,却不会显著增加辨识过程的工作量;参数化辨识方法属于整体性辨识,根据已有的部分数据对(输入、输出数据)就能完成系统辨识,且能达到较好的辨识精度,从而有效地减少了执行计算流体力学(CFD)代码程序的总次数,节约了大量的时间成本。算例表明,与目前流行的非参数化方法相比,本文提出的切比雪夫函数辨识方法,精度上达到预期要求,辨识过程消耗的CFD总时间量至少可降低一个数量级。     

交错级数的审敛法

本文给出交错级数及双项交错级数的一种类型的审敛法，并分别给出判定交错级数及双项交错级数绝对收敛的一种方法。