采用增量形式的平衡方程,建立了有限索单元平衡迭代列式.对一个张拉整体结构中所采用的预应力索梁结构模型进行了全过程数值模拟,并对该结构的受力特点及张拉过程中荷载效应进行了分析.其重点是结构中关键结点的初位移的施加方法以及整体性能的控制.结果表明,该结构中梁形成一定程度的反拱对结构的整体稳定性及形成较为均匀的内力分布有一定的积极贡献

采用简化的双线性纤维增强聚合物(FRP)约束混凝土应力-应变曲线模型,对地震荷载作用下的混杂FRP约束完好混凝土圆柱进行了近似的截面延性分析,再从钢筋有效截面面积的减少、钢筋力学性能的降低和钢筋-混凝土黏结界面的弱化三个方面考虑钢筋腐蚀对截面延性的影响,建立了计算混杂FRP加固腐蚀混凝土圆柱潜在塑性铰区延性的简单适用模型,并编写了无需迭代的混杂FRP加固腐蚀混凝土柱基于位移性能的抗震设计程序

研究对象：求解高等数学、线性代数、工程实践中相关数学模型的数值方法. 主要内容：误差理论，插值与曲线拟合，线性方程组的数值解法，非线性方程的迭代解法，数值积分和数值微分，常微分方程初值问题的数值解法，矩阵特征值问题的数值计算等． 1.1 数值分析的内容与特点 1.2 误 差及有效数字 1.3 数值运算的误差估计 1.4 数值计算的注意事项

本文通过分析机器人多指手爪的静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦等非线性因素,推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型;针对多指手爪的非线性影响,提出了一种位置离散学习控制方法,并给出了这种方法的收敛性定理.仿真结果表明,离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置

第1节 线性规划问题及其数学模型 1.1 问题的提出 1.2 图解法 1.3 线性规划问题的标准形式 1.4 线性规划问题的解的概念 第2节 线性规划问题的几何意义 2.1 基本概念 2.2 几个定理 第3节 单纯形法 3.1 举例 3.2 初始基可行解的确定 3.3 最优性检验与解的判断 3.4 基变换 3.5 迭代（旋转运算） 第4节 单纯型法的计算步骤 4.1 单纯型表 4.2 计算步骤 第5节 利用MATLAB求解线性规划问题 5.1 优化工具箱(optim)简介 5.2 标准形式 5.3 linprog函数 5.4 应用举例

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分;然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响;最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正-稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82%降低到1.17%、从5.87%降低到4.73%.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果