检索结果-内蒙古大学图书馆

世界地震工程 2025年第1期41卷 49-57页

作者：刘名吉胡进军中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室黑龙江哈尔滨150080

第18届世界地震工程大会于2024年6月30日至7月5日在意大利米兰成功举行,本文综述了此交会议关于地震动模型的相关研究。地震动模型是评估地震危险性和进行结构抗震设计的关键工具。文中重点介绍了地震动数据库的更新、非遍历地震动模型... 详细信息

第18届世界地震工程大会于2024年6月30日至7月5日在意大利米兰成功举行,本文综述了此交会议关于地震动模型的相关研究。地震动模型是评估地震危险性和进行结构抗震设计的关键工具。文中重点介绍了地震动数据库的更新、非遍历地震动模型的发展、地震动模型的不确定性,以及竖向地震动模型的重要性。这些研究不仅提高了地震预测的准确性,也为地震工程实践提供了新的视角。

关键词：世界地震工程大会地震动模型新进展地震动数据库模型的不确定性竖向地震动

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多指标约束的动态系统容错控制

多指标约束的动态系统容错控制

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作者：王树彬南京理工大学

学位级别：博士

容错控制是为了提高系统的可靠性、安全性而提出的一种新的控制策略,其理论意义在于当动态系统发生故障时仍然可以稳定运行,并具有可以接受的动、静态性能。目前,针对多指标约束条件下的容错控制研究还处于起步阶段,所得到的一些成果还... 详细信息

容错控制是为了提高系统的可靠性、安全性而提出的一种新的控制策略,其理论意义在于当动态系统发生故障时仍然可以稳定运行,并具有可以接受的动、静态性能。目前,针对多指标约束条件下的容错控制研究还处于起步阶段,所得到的一些成果还局限在线性连续系统。基于以上的考虑,本文主要以广义系统、区间系统和非线性系统为研究对象,兼顾控制器的不确定性,考虑其在多指标约束条件下的容错控制问题,提出了以上系统的多指标约束条件下的满意容错控制方法,推导和论证了非脆弱满意容错控制器的设计方法和存在条件,以期建立更完善的满意容错控制理论和多指标约束容错控制方法,为其能更好地应用于工程实际做好理论铺垫,所取得的主要研究成果与创新点如下: （1）提出了不确定广义系统和不确定时滞广义系统在区域极点指标、H∞指标、方差上界指标及保成本指标约束条件下的满意容错控制器设计方法及滤波器设计方法。在执行器故障条件下,利用线性矩阵不等式（LMI,Linear matrix inequality）分析了相容指标的取值范围和多指标约束下容错控制器存在的充分条件,并给出控制器的设计方法。（2）针对不确定线性系统和线性系统族,提出了非脆弱容错控制设计方法。在考虑控制器不确定性的情况下,给出了一种综合区域极点约束、最小方差上界约束和H∞约束的非脆弱容错控制设计方法,并分析了三种指标的相容性;同时又提出了一种主动容错控制设计方法。通过神经网络对故障进行辨识、定位和诊断,结合多模型参考方法,给出了一种主动容错控制设计方法。（3）针对无时滞和带有时滞的两类区间系统,给出了各自的容错控制器设计方法。将带有执行器故障的不确定系统转化为区间系统,应用区间系统的相关理论解决了不确定系统的容错控制问题。应用LMI把相关性能指标约束对应的不等式问题转化为凸优化问题,最后通过解线性矩阵不等式,得到满足性能指标要求的控制器。（4）提出了两类T-S模糊系统的多指标约束容错控制设计方法。一类是T-S模糊状态时滞系统,并综合考虑全局模糊模型的不确定性和执行器故障,提出了一种模糊H∞保成本容错控制的思想,并利用LMI把相应的模糊控制问题转化成凸优化问题,给出了模糊H∞保成本容错控制器的表达式。另一类是针对T-S模糊广义系统,在保证其二次稳定的前提条件下,兼顾系统的H2和H∞性能混合指标约束下的容错控制器设计问题,保证了整个闭环模糊非线性广义系统的二次稳定性和良好的动态品质和稳态性能。（5）针对不确定部分具有范数有界约束,非线性部分满足线性有界约束的不确定非线性系统,提出了一种多指标约束条件下的容错控制器设计方法。利用LMI结合Lyapunov稳定性理论研究了一种复杂的不确定非线性时滞系统的H∞保成本容错控制问题。综合考虑了当系统的执行器发生故障和控制器参数发生摄动时,系统的非脆弱H∞保成本控制问题,给出了非脆弱H∞保成本容错控制律的存在条件和设计方法;同时应用有记忆状态反馈控制器,提出了多时滞混沌系统的H∞混沌同步控制设计方法,对于模型结构发生变化,输入改变的情况,又给出了一种非线性容错控制器的设计方法。最后,指出了本文中还存在的问题和需要进一步探讨的研究方向。

关键词：容错控制复杂系统多指标约束非脆弱控制器区间系统模型的不确定性非线性控制器

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不稳定环境下基于深度网络的视频修复和强化学习方法研究

不稳定环境下基于深度网络的视频修复和强化学习方法研究

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作者：魏俣童中国科学技术大学

学位级别：硕士

作为人工智能领域的重要概念,深度学习的研究已经引发了国内外学者的广泛关注和热情。深度学习的发展目标是使机器拥有与人类似的感知和决策等能力,来帮助或代替人类解决很多工作和生活上的难题,如自动驾驶、AI医疗诊断、智能客服等。... 详细信息

作为人工智能领域的重要概念,深度学习的研究已经引发了国内外学者的广泛关注和热情。深度学习的发展目标是使机器拥有与人类似的感知和决策等能力,来帮助或代替人类解决很多工作和生活上的难题,如自动驾驶、AI医疗诊断、智能客服等。考虑到现实场景一般都是复杂多变的,因此将深度学习方法拓展到不稳定环境中,就具有重要的理论研究价值和实际应用意义。由于不稳定环境的制约,视频质量在传输中难以得到保证,目前对于该问题的研究大多集中于传输阶段,其效果受到客观条件的限制,无法保证视频的无损传输。同时,目前适用于复杂环境中策略求解的深度强化学习方法一般带有环境稳定的默认假设,然而在不稳定环境中该假设也难以满足,这就导致决策策略的有效性无法得到保证;并且深度强化学习方法本身也存在着探索利用平衡、超参数选择等棘手的问题。针对上述情况,本文的具体工作如下:(1)不稳定环境下的传输视频缺损问题。以视频传输数据为例,本文考虑了一个非常一般的带有完全随机性的视频缺损情况,并且提出了不稳定传输下低延时的视频修复方法:首先通过引入光流图将复杂的三维RGB图像中运动轨迹的提取问题降低到两维,再基于运动轨迹在时间维度上的连续性建立线性预测模型,来对受损的视频帧进行粗略修复;然后提出了一个编码-解码器结构的部分卷积神经网络,结合粗略修复的结果以及原始的参考帧来完成受损视频帧的精细修复。(2)不稳定环境下的强化学习问题。针对决策过程中环境发生改变的情况,本文提出了一个自适应的深度强化学习方法:首先,通过引入深度网络模型的不确定性,将深度网络对于状态动作值的确定预测转化为预测分布,该分布反映了智能体对环境的学习进度,并且通过比较采样得到的状态动作值可以对动作进行选择。当环境发生变化时,深度网络的训练数据分布将发生变化,其预测分布也会出现相应的变化,从而对动作的选取作出调整。其次,提出了一个深度强化学习中深度网络设置的合理性判据,并且基于大偏差原理将误判概率最小化,利用该判据可以在网络训练完成之前对其设置的合理性作出预判。经实验验证,低延时的视频修复方法不仅在多种信息丢失的情况下实现了比基线高4.0%～12.7%的修复质量,还有效减少了视频修复模型启动前的等待时间;自适应的深度强化学习方法在稳定和不稳定环境中都能实现自动的探索利用平衡及策略更新,并且有效节约了深度网络超参数设置过程的时间和成本。本文所提出的方法拓宽了深度学习的应用场景,有效提高了视频传输和强化学习方法的实用性和稳定性。

关键词：不稳定环境视频修复部分卷积神经网络深度强化学习模型的不确定性大偏差原理

来源：评论

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通过模拟输电线EPS风荷载对规范进行评价

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钢结构(中英文) 2012年第10期 88-88页

IEC 60826对长期荷载(EPS)作用下输电铁塔响应的某些不确定性做了规定,该文采用数值模拟方法对3D风荷载下规范预测的结构的动力响应进行了评价。评价过程中,为描述模型的不确定性,建模时考虑了多种脉动风速功率谱和相关函数。由动力特... 详细信息

IEC 60826对长期荷载(EPS)作用下输电铁塔响应的某些不确定性做了规定,该文采用数值模拟方法对3D风荷载下规范预测的结构的动力响应进行了评价。评价过程中,为描述模型的不确定性,建模时考虑了多种脉动风速功率谱和相关函数。由动力特性分析得到的值与规范得到的值相吻合,估计误差为5%～10%。作者此前研究了铁塔和输电线模型不确定性的影响,该文对此进行了进一步的研究。

关键词：规范 EPS风荷载模型的不确定性输电线结构动力特性分析

来源：评论

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