一、随机变量的差的分布函数的积分表达式（论文文献综述）
王卓[1]（2021）在《非对称双跳混合RF/FSO中继系统模型构建与性能研究》文中研究说明自由空间光（Free Space Optical,FSO）通信具有大容量、高安全性、无电磁干扰、无需频段许可等特点,可以有效解决无线通信网络在容量与频谱资源方面的限制。但FSO通信技术也存在诸多问题,如:只支持视距传输,信号质量与传输距离受限于大气信道,不适合用户移动通信等。因此,为更好的发挥FSO通信技术的优势,研究人员利用中继辅助技术将射频（Radio Frequency,RF）通信技术与FSO通信技术相结合,提出非对称双跳混合RF/FSO中继系统。这种系统不仅可以提供更广泛的覆盖范围,还可以突破单一通信技术的局限,有效利用两种通信技术的优势,广泛应用于“最后一公里”、灾难恢复与回程网络中,在陆地各建筑间通信、星地通信、车联网等场景也得到了越来越多的关注与研究,是一种应用灵活、极具前景的混合通信系统,在未来异构网络中充当重要角色。目前,针对非对称双跳混合RF/FSO中继系统的研究主要围绕系统通信性能展开,存在如下问题:结合空间分集技术的系统性能研究大多未考虑存在直达链路时,同时利用直达链路与中继链路通信,提高系统可靠性的情况;考虑同频干扰时大多在同一系统中仅采用一种类型的中继且在双向通信系统中未充分考虑同频干扰的影响;均采用半双工模式的中继。针对上述问题,本文从设计具有更佳通信性能,更贴近实际应用场景的非对称双跳混合RF/FSO中继系统的角度出发,分别构建基于空间分集技术的系统模型、干扰受限的单向中继系统模型、干扰受限的双向中继系统模型、单向全双工中继系统模型以及双向全双工中继系统模型,并对系统的通信性能展开研究。本文正文中将非对称双跳混合RF/FSO中继系统简称为混合RF/FSO中继系统。主要研究工作与创新分为以下几方面:（1）在基于空间分集技术的混合RF/FSO中继系统中考虑同时存在直达链路与中继链路的情况,构建并行传输系统,提高系统可靠性。根据源节点与目的节点间是否存在直达链路分别建立协作通信系统模型与并行传输系统模型。针对协作通信系统模型,分别在固定增益放大转发（Amplify and Forward,AF）中继与可变增益AF中继下计算系统端到端信噪比,根据端到端信噪比的累积分布函数推导系统的中断概率、误码率以及遍历容量。针对并行传输系统模型,采用两种传输策略,在不同的传输策略下研究并行传输系统的通信性能,重点分析系统平均传输时隙与分集增益。仿真验证空间分集技术对系统性能的提升,对比不同系统模型的性能差异以及并行传输系统中不同传输策略的优劣。（2）为更贴近实际应用场景,建立系统模型时考虑混合RF/FSO中继系统中RF链路的同频干扰问题,并对系统性能展开研究。首先,建立干扰受限的单向中继系统模型,分别推导固定增益AF中继与可变增益AF中继下系统端到端信干噪比。其次,结合Rayleigh衰落模型与M分布,推导端到端信干噪比的累积分布函数,计算系统的中断概率、渐近中断概率与误码率。最后,在固定增益AF中继与可变增益AF中继下分别仿真分析干扰个数与干扰功率对系统性能的影响。（3）在多用户场景下,构建干扰受限的双向混合RF/FSO中继系统模型,研究系统性能,分析同频干扰对系统性能的影响。不同于单向中继系统,建立干扰受限的双向中继系统模型时,需在用户与中继处同时考虑同频干扰问题。结合用户选择策略,计算系统中断概率与渐近中断概率,并根据高斯拉盖尔求积公式推导系统误码率的近似表达式。仿真分析考虑同频干扰时双向中继系统性能,对比双向中继系统中上下行链路性能差异。（4）为提高混合RF/FSO中继系统频谱效率,将单向全双工中继应用在混合RF/FSO中继系统中,研究全双工中继系统性能。首先,建立考虑自干扰的单向全双工混合RF/FSO中继系统模型,基于此模型推导系统信干噪比。其次,根据信干噪比的累积分布函数,计算系统中断概率、渐近中断概率、误码率与遍历容量上界。再次,计算无同频干扰时半双工中继系统的遍历容量上界。最后,仿真分析考虑自干扰时系统性能,对比全双工中继系统与半双工中继系统性能差异。（5）在多中继场景下,构建双向全双工混合RF/FSO中继系统模型,提高系统频谱效率。在源节点与中继处同时自干扰问题,构建双向全双工中继系统模型。基于此模型,采用两种中继选择策略,推导两种中继选择策略下系统的中断概率与遍历容量上界。假设节点具有自干扰消除能力,推导系统在残余自干扰条件下的遍历容量上界。通过仿真对比不同中继选择策略的优劣,分析采用双向全双工中继时系统遍历容量性能。本文构建的系统模型与得到的相关结论可以为混合RF/FSO中继系统的实际应用提供理论支撑与指导作用。
马泽洋[2]（2021）在《含大规模风电的发—输—配电系统充裕性优化决策研究》文中指出以风电为代表的新能源发电是实现“碳达峰、碳中和”目标最现实的战略选择。“碳达峰、碳中和”目标下,风电新增装机容量将持续增加,风电并网规模日益增大。然而,由于风电具有随机性、波动性和反调峰特性,大规模风电并网将使得我国面对巨大的风电消纳压力。随着智能电网的发展,需求响应、储能系统及分布式可控电源等多种灵活性资源成为应对系统不确定性的重要手段;特高压输电技术的快速发展及应用,让输电网结构经历巨大变化的同时,也使得通过多区协调调度成为消纳风电的有效措施。风电发电容量的快速提高、电力系统的结构的日趋复杂,都为电力系统运行带来了更多的不确定性影响因素,对电力系统的稳定运行带来了新的挑战,增加了电力系统发、输、配各环节运行调控的难度和风险。电力系统充裕性优化决策是在电力系统中大量不确定性因素存在下确保系统运行安全、可靠的前提和手段。然而,仅靠确定性的充裕性优化决策方法无法计及系统的不确定性因素,难以满足电力系统运行及决策的需要。因此,考虑发电、输电和配电各环节的不确定性,研究含大规模风电消纳的发-输-配电系统充裕性优化决策方法具有重要的理论意义和实际价值。本文的主要研究内容如下:（1）针对发电系统充裕性评估问题,提出基于需求响应的含风电系统发电充裕性评估模型,该模型能够考虑用户对于需求响应的参与意愿及其行为不确定性对大规模风电并网系统发电充裕性的影响。首先,由于用户作为需求响应决策者是有限理性的,决策结果与其主观标准有关。为刻画用户的主观风险偏好,采用行为金融学中的前景理论价值函数来刻画用户的主观风险态度,给出用户参与需求响应的主观效用值计算公式;其次,考虑到需求响应对于用户用能感受产生的改变会影响用户未来参与需求响应项目的程度和策略,根据用户主观效用值,提出采用改进的Roth-Erev算法刻画用户的需求响应潜力及参与行为,给出系统需求响应可用容量的度量方法;进而,将需求响应可用容量引入到运行约束中,以系统运行成本最低为目标函数,构建需求响应调度模型。最后,基于需求响应可用容量的度量和需求响应调度模型,对经典基于状态持续时间模拟的发电充裕性评估方法进行了扩展,提出了考虑大规模风电消纳和需求响应的发电充裕性评估方法。通过算例分析,验证所提出方法的可行性和有效性。（2）针对发电充裕性调度优化问题,提出Sobol序列改进的拉丁超立方抽样方法,该方法能够提高考虑风电出力相关性的随机场景的生成效率;基于Glue-VaR提出可用发电容量不足指标,进而构建基于Glue-VaR的大规模风电并网系统发电充裕性调度优化模型。首先,为了考虑风电场实际出力的相关性,提出采用D-vine Copula对风速预测误差的相关性进行刻画;其次,为了克服经典简单随机抽样方法均匀性较差,且获得的D-vine Copula样本可能引入非预期的相关性的不足,提出将Sobol序列引入拉丁超立方抽样框架中,提出Sobol序列改进的拉丁超立方抽样方法;进而,考虑不同电力系统参与者的风险偏好,提出基于Glue-VaR的可用发电容量不足指标对发电充裕性进行评估;综合考虑运行成本和发电充裕性风险,建立多目标充裕性调度优化模型;最后,基于ε-约束方法得到帕累托前沿,提出采用熵权-加权聚合和积评价方法来寻找充裕性优化模型的理想有效解。通过算例分析,验证所提出模型的可行性和方法的有效性。（3）针对输电系统可用输电能力决策问题,基于联合累积量提出一种新的可用输电能力的概率评估方法,并据此提出基于期望分位数的风险可用输电能力的决策模型。首先,为解决累积量方法要求变量间相互独立,无法考虑风电出力相关性的问题,提出采用联合累积量结合FGM Copula函数刻画风电出力相关性;其次,针对可用输电能力的概率性评估问题,结合分区积分方法和Cornish-Fisher展开,建立可用输电能力概率评估模型;最后,针对基于风险价值的决策方法仅考虑概率分布尾部实现的概率,无法描述整个分布中产生的风险的问题,提出基于期望分位数的风险可用输电能力指标,并提出其评估流程。通过算例分析,验证所提出指标及模型的可行性和实用性。（4）针对配电系统风电接入充裕性优化问题,提出相对鲁棒GVaR风险度量,并据此提出配电系统风电接入充裕性指标。首先,针对传统鲁棒优化模型优化结果过于保守,且无法考虑配电系统不同参与者的风险偏好的问题,定义一种相对鲁棒GVaR风险度量指标,并对相对鲁棒GVaR指标的性质进行研究;其次,为反映配电系统保证风电接入的能力,结合相对鲁棒GVaR指标,提出配电系统弃风能量相对风险指标,并给出弃风能量相对风险指标的计算公式;进而,为反映历史数据中风电出力和负荷的对应关系,构建了风电-负荷分级功率模型,并基于该模型,以日前运行成本最低和弃风能量相对风险最低建立了随机-鲁棒混合优化模型;最后,采用列和约束生成算法求解随机鲁棒联合优化模型,并将其中难以处理的双线性项采用大M法化简,将模型转换为混合整数线性规划问题进行求解。通过算例分析,验证所提出指标及模型的可行性和有效性。
孙江峰[3]（2021）在《无线衰落信道的物理层安全研究》文中进行了进一步梳理相对于有线通信网络,无线通信的优势在于其具有成本低廉、组网用时短、更适用于恶劣环境的铺设、接入性强和后期维护方便等优点,因此近年来其得到了大力的推广及应用,但无线通信开放性、便携性的特点决定了其为本身带来便利性的同时,也更容易遭受其他通信实体的干扰和窃听。传统的防窃听的方法是在传输协议的上层添加密码,虽然复杂的密钥算法可以带来破解的困难,从而保证数据的安全传输,然而,随着计算机技术的飞速发展,窃听端的超强的计算能力会使信息解密成为可能,此外,移动环境下,预设的终端设备往往会有体积小,处理能力较弱的特点,这会造成网络信号传输时延的增加。基于此,防截获的物理层安全技术应运而生,物理层安全在物理层利用信道自身的衰落规律通过提升安全容量来达到防窃听的效果,其理论依据为香农的瞬时信道容量计算公式和Wyner的三实体窃听网络模型。物理层安全是经典的防窃听方案的有效补充,近年来也得到大量学者的青睐。本文主要针对的是复杂衰落信道（κ-μ shadowed）的网络建模及其物理层保密性能的理论多项式推导和安全保密性能研究。κ-μ shadowed衰落信道是一种广义衰落的复合信道,它可以同时描述直射径不均匀散射和阴影衰落的情景,并且其形状约束参数取值不同时,可以转化为Rician、Gamma shadowed,单侧 Gaussisan、Nakagami-m 和κ-μ 分布等。因此,κ-μ shadowed衰落可以模拟很多的实际通信场景,比如物联网（Internet of things）通信、水下通信、5G及卫星通信等,对此信道的安全性讨论非常必要,相关的科研成果如下:第一,最先开展对κ-μ shadowed衰落信道的安全性能研究。本文研究了关于κ-μ shadowed的经典维纳模型的防截获性能,推导和仿真了 SOP和SPSC的闭合多项式。第二,探索了基于κ-μ shadowed衰落的SIMO系统安全性能。SIMO技术可以通过分集接收获取更大的信道容量,提高了传输速率,增加了频谱利用效率,同时还不需要额外基础设施的建设。因此,在很多实际传输环境中得到了广泛的部署。推导和仿真了 SOP和SPSC的准确和近似闭合多项式,仿真结果揭示了提升和损害系统安全性能的因素。开发了主动窃听场景下的基于κ-μ shadowed衰落的SIMO系统的保密性。主动窃听是指窃听终端主动发起窃听,这样发送端可以通多信道估计等方法获取窃听信道的信道状态信息（CSI）,此种情境下,平均安全保密容量（ASC）是更为适合的安全评估基准,因此,推导并仿真了 ASC的闭合理论式。第三,完成了基于中继的单发多收认知无线电系统的安全性能分析。本文提出从安全中断容量的定义的方式出发,结合合法端和窃听端天线数量的不同,把SOP和SPSC的计算分为四种组合,分别计算,然后通过合并获得SOP和SPSC的闭合理论多项式。并且,信道参数和天线数量对系统的安全的影响也通过统计仿真和理论仿真的曲线得到分析和总结。第四,分析了认知无线电网络的多窃听协作的单发多收网络的保密性。本文推导底层型认知无线电网络的单发多收情境下的SOP和SPSC的理论分析多项式,并做了提升和降低系统安全性能的信道环境的分析。综上所述,本文研究的主要的内容是对无线衰落信道网络的物理层安全性能进行建模和分析,结合采用的不同策略,推导不同通信系统模型下的理论安全性能指标的闭合表达式,并通过仿真获取提升系统保密性的方法。当本文探索的实际场景的信道参数和形状参数经过测量确定后,其安全性能的评估可以由接下来的理论分析结果确定。因此,本文的研究成果对于无线通信中实际场景的分析和设计都有较好的理论参考意义。
陆为华[4]（2021）在《考虑光伏出力与负荷时序相关性的概率潮流计算方法研究》文中研究指明随着光伏、风电等清洁能源在电力系统中所占发电比例不断提高,电力系统运行状态的不确定性与波动性不断增加,可能导致电力系统部分线路过载或部分节点电压越限。概率潮流计算作为电力系统不确定性分析的重要方法,对衡量光伏发电等新型清洁能源对电力系统运行状态的影响具有重要意义。为准确衡量电力系统的运行状态,本文进行了考虑光伏出力与负荷时序相关性的概率潮流计算方法研究。首先,针对光伏出力的随机性和波动性,建立了一种自适应扩散核密度估计模型。对比分析了现有光伏出力概率分布模型的优缺点,将傅里叶热方程与线性扩散理论应用于非参数核密度估计模型中,利用线性扩散偏微分方程代替传统非参数模型的高斯核函数,建立适用于光伏出力的扩散核密度估计模型。通过渐进积分均方误差法选取自适应带宽,提高模型局部适应性,改善概率分布模型的拟合效果。其次,综合考虑光伏出力与负荷的相关性和时序变化特性,提出一种考虑二者时序相关性的概率潮流计算方法。将光伏出力与负荷功率分为24个时区,利用Copula理论建立光伏出力与负荷的时序联合概率分布模型,抽样后进行时序概率潮流计算;以系统运行成本最低为目标函数,进一步提出了时序概率最优潮流计算方法。仿真表明所提方法能有效缩小概率潮流计算结果变化范围,为调度提供更精确的参考信息。最后,为提高时序概率潮流计算的求解速度,基于聚类算法提出了一种时序概率潮流快速计算方法。以K均值聚类算法与模糊C均值聚类算法为基础,对时序光伏出力与负荷相关样本进行聚类分析,利用聚类中心与各场景发生概率替代蒙特卡洛模拟过程,基于全概率原理进行时序概率潮流快速计算。结合IEEE 30节点系统进行仿真分析,结果表明所提方法能大幅减少时序概率潮流计算时间。
王志华[5]（2021）在《不确定性下的仿生扑翼飞行器机构设计》文中认为仿生扑翼微型飞行器,是一种通过模仿自然界飞行生物飞行机理实现扑翼飞行的小型飞行机器人。由于仿生扑翼飞行方式相比于人类熟知的固定翼和旋翼飞行方式所具备的多种优势,例如尺寸小、灵活性、隐蔽性以及仿生性等优势,使得仿生扑翼微型飞行器在民用探查、军事侦察和打击等领域具有广泛的应用前景,因此仿生扑翼微型飞行器已经成为未来无人飞行器研究和发展的热点。仿生扑翼微型飞行器主要是通过扑翼机构,将电机驱动的旋转运动转化为仿生扑翼的飞行运动。扑翼机构是仿生扑翼微型飞行器实现预定仿生扑翼飞行中至关重要的环节,其运行的可靠性已成为决定仿生扑翼微型飞行器安全性的重要因素。同时,扑翼机构的传动效率将决定整个仿生扑翼微型飞行器系统的运行效率。而扑翼机构在设计、制造和运行过程中存在着众多无法避免的不确定性因素,这些不确定性因素会对扑翼机构的运动输出产生重要影响,并可能直接导致扑翼机构运动失效,最终导致扑翼微型飞行器任务失败。为了保证扑翼机构运行的可靠性并提高仿生扑翼微型飞行器的能量利用效率,开展了不确定性因素下的扑翼机构时变可靠性分析及优化设计研究。本文的创新性研究内容主要包括:（1）提出不确定性下仿生扑翼机构的分析与设计模型通过对自然界鸟类扑翼飞行运动进行分析,提出了不确定性下仿生扑翼机构的分析与设计模型。首先,总结了仿生扑翼运动对扑翼机构的设计要求,为扑翼机构设计提供了启发和设计目标;其次,通过仿生扑翼机构设计和运动分析,建立了扑翼机构运动模型,进而构建了不确定性下的扑翼机构运动误差模型;最终,根据扑翼机构设计要求构建了扑翼机构的动态性能指标,提出了不确定性下扑翼机构的分析与设计模型。（2）提出考虑相关性的扑翼机构时变可靠性分析方法提出了不确定性下的机构时变可靠性分析模型,开展了仿生扑翼机构时变可靠性分析,提出了两种考虑相关性的机构时变可靠性分析方法。第一种方法在考虑多种分布类型不确定性因素下,通过对机构输出变量之间的相关性分析来估计扑翼机构的时变可靠度。第二种方法考虑了变化幅度较大的不确定性因素,提出了基于时间域和空间域多维极值相关性的机构时变可靠性分析方法。通过上述两种分析方法,对仿生扑翼微型飞行器扑翼机构开展时变可靠性分析,为扑翼机构的可靠性设计提供理论基础。（3）提出考虑机构关节间隙不确定性的扑翼机构时变可靠性分析方法为了分析扑翼机构关节间隙对扑翼机构性能的影响,提出了一种考虑机构关节间隙不确定性的扑翼机构时变可靠性分析方法,研究了对扑翼机构高效率且高精度的时变可靠性分析算法。在此基础上,提出了一种基于机构性能退化的扑翼机构时变可靠性分析方法,将关节间隙磨损的累积过程考虑在对扑翼机构动态性能的全寿命周期分析过程中,开展了扑翼机构的全寿命可靠性分析,为扑翼机构全寿命周期优化设计提供理论基础。（4）构建时变可靠度为约束的扑翼机构传动效率优化模型为了提升扑翼机构的传动效率,在扑翼机构时变可靠性分析的基础上,构建了以扑翼机构动态传动效率为目标的扑翼机构优化设计模型。其中以实现机构扑翼运动为基本约束,以保证扑翼机构安全运行的时变可靠度为约束,以最大化动态传动效率为优化目标,对扑翼机构杆件尺寸进行优化设计。通过基于扑翼机构传动效率的扑翼机构可靠性优化设计,实现了对仿生扑翼微型飞行器的能量利用率和续航能力的提升。
王颖[6]（2020）在《基于随机几何理论的异构蜂窝网络建模与性能分析研究》文中提出随着通信数据业务需求的迅猛增长,移动蜂窝网络由传统的单层宏蜂窝网络向多层异构化发展,宏基站的业务也被逐渐卸载到周围的小基站上。蜂窝网络的异构化造成的干扰更复杂,传统的网格模型并不能胜任对异构蜂窝网络的干扰建模分析,如何对异构蜂窝网络进行更准确的建模对于异构网络的设计与部署非常重要。随机几何作为一个强大的数学工具可用于对异构蜂窝网络的建模分析,通过将网络节点建模为特定的点过程,利用点过程的特性与概率论的相关知识,求解得到网络的平均性能。泊松点过程（Poisson Point Process,PPP）由于其简易性而成为最常使用的点过程,但在实际场景中,小基站会倾向于成簇分布在热点区域内,因此假设基站为完全均匀地分布并不准确。同时,单纯基于随机几何进行建模一般会忽略讨论数据包的到达过程,不能刻画网络中实际业务的动态变化。本文针对异构蜂窝网络场景,基于泊松簇过程（Poisson Cluster Process,PCP）中Matern簇过程（Matern Cluster Process,MCP）对异构网络进行建模分析,以符合小基站成簇分布的实际特性,对网络的平均覆盖率和空间频谱效率性能进行分析求解。另外考虑业务动态变化的情况,将随机几何与排队论相结合,对网络的平均包吞吐量、平均时延及其分布的性能进行分析求解。本文的主要研究内容与创新点如下:（1）针对由宏基站和小基站组成的两层异构蜂窝网络场景,基于MCP过程对异构网络进行建模分析。将宏基站分布建模为PPP过程,小基站分布建模为MCP过程,以描绘小基站在热点区域成簇分布的实际场景,用户位置建模为独立的PPP过程,同时考虑到小基站更加倾向于远离宏基站分布,引入宏基站排斥区域的概念,小基站不允许分布在此区域内。对无宏基站排斥区域（即层间独立分布）和有宏基站排斥区域（即层间非独立分布）两种场景的网络性能进行分析,分别推导了典型用户位于不同位置处,服务距离的分布函数,基于PPP及MCP的概率生成函数,求得干扰的拉普拉斯变换变化,最终,基于全概率公式,得到两种场景下网络的平均覆盖率和空间频谱效率。仿真结果表明,相比于层间独立的两层异构网络,层间非独立的两层异构网络能更好地均衡平均覆盖率和空间频谱效率的性能。（2）基于MCP过程对D2D网络进行建模与性能分析。采用MCP过程对成簇的D2D网络进行建模,D2D接收端（D2D Receiver,DR）基于均匀（从相同的簇中均匀地选择）和最近（簇中距离典型用户最近的）两种选择策略选择其服务D2D发射端（D2D Transmitter,DT）,分别求得两种选择策略下,服务距离和干扰距离的分布函数,以及簇内干扰和簇间干扰的拉普拉斯变化,并最终推导得到网络的平均覆盖率和空间频谱效率。仿真结果表明,对于均匀选择策略,存在一个最优的平均簇内活跃DT数,使得网络的空间频谱效率最大,而对于最近选择策略,空间频谱效率将随着平均簇内活跃DT数的增加而线性增加。对两种选择策略而言,都存在一个最优的信干比门限使得网络的空间频谱效率最大。（3）针对业务动态变化场景,基于时空网络模型对异构网络包吞吐量进行分析,将随机几何与排队论相结合,构建了一种K层异构蜂窝网络的时空模型。每层异构网络基站的分布被建模为相互独立的PPP过程,用户的分布也服从独立PPP过程,每层有各自的偏置接入系数,用户与能提供最大平均偏置接收功率的基站相连。考虑正交频率复用（即各层使用相互正交的频谱资源）和全频率复用（即各层共用所有频谱资源）两种复用模式,用户的业务到达服从相互独立的伯努利过程,且不同用户的业务到达率不同,分别采用随机调度（Random Scheduling,RS）和轮询调度（Round Robin,RR）策略对业务进行管理,对成功传输概率和基站活跃概率两个参数进行解耦合,推导了两种频率复用情况下的网络平均包吞吐量。仿真结果显示,存在最优的偏置系数使得网络的平均包吞吐量最优。（4）基于时空网络模型对小基站网络中多种调度策略的时延性能进行分析。将随机几何与排队论相结合,分别对采用RS、RR和FIFO（First Input First Output）三种调度策略的小基站网络时延性能进行分析。将小基站建模为PPP过程,假设每个小区内有多个用户,基站在每个时隙采用某种调度策略选择其服务的用户,用户的业务包到达服从独立的伯努利过程,考虑失败重传机制。基于马尔科夫链,分别推导得到三种调度策略下网络的平均时延及基站活跃度的准确表达式,并最终求解得到各个平均时延的累积分布函数。仿真结果表明,当业务负载较轻时,采用FIFO策略可得到最小的平均时延,而对于业务负载较重场景,采用RR的时延性能最佳,该分析结果可以在不同业务负载情况下,为网络选择合适的调度策略提供参考与指导。
郭正阳[7]（2020）在《动车组传动齿轮多失效模式的可靠性分析》文中提出动车组传动齿轮作为牵引传动系统中的重要组成部分,其主要作用是传递电机产生的运动和转矩,用以驱动列车行驶。在此过程中,由于列车长期服役在复杂随机-载荷环境中,致使传递齿轮极易产生失效,并最终对其安全可靠运行产生一定影响。此外,在当前传动齿轮设计与分析中虽然考虑了各种失效模式及其可靠性,但仅对失效导致的直接后果进行分析,如:接触应力增大、齿轮振动加剧、传递效率降低等,较少地研究失效模式及其相关性对可靠性的影响,以致对失效引起的齿轮可靠度变化认识不够。为此,本文从多失效模式下的静态可靠性和失效相关性下动态可靠性两个角度出发,探究了传动齿轮的主要失效模式及其相关性对可靠性的影响,以期深入了解静/动态可靠性的变化趋势。在此基础上,考虑传动齿轮多工况特性对其失效模式的影响,提出了多工况下的齿轮修形优化设计方法,进一步提升了传动齿轮的可靠性。主要工作如下:首先,为探究传动齿轮在多失效模式下的结构性能,提出一种基于多失效模式的传动齿轮静态可靠性分析方法。通过对传动齿轮各失效模式的分析,确定对其危害较大的失效模式。在此基础上,建立相应的结构功能函数,运用Monte Carlo抽样得到其概率分布。基于MATLAB计算失效模式间的相关性矩阵,构建多失效模式相关的可靠性模型,计算传动齿轮可靠度,并进一步对失效模式及其随机变量进行了灵敏度分析。研究表明:失效模式相关性对传动齿轮可靠性有重要影响,其中齿面接触疲劳及其相关随机变量对传动齿轮可靠度影响最大。其次,考虑失效模式间的相关性和时间对可靠度的影响,研究了基于失效相关性的传动齿轮动态可靠性。依据实际载荷工况建立传动齿轮的动力学仿真模型,计算齿轮接触应力-时间历程,并利用雨流计数法对其进行统计处理。通过编制12级载荷谱,计算了随机载荷多次作用下的等效载荷,并对其概率密度分布进行了对比分析。此外,利用Frank Copula函数描述接触疲劳和弯曲疲劳失效模式间的相关性,并综合上述分析,建立了传动齿轮的动态可靠性分析模型,并对其进行了求解。研究表明:单失效模式下,接触疲劳失效随时间变化导致的可靠度降低程度高于弯曲疲劳失效;考虑失效相关性下的可靠度值随时间的变化高于不考虑相关失效,说明不考虑失效相关性时的可靠性分析结果偏于保守。最后,为降低失效发生概率,对多工况下的传动齿轮进行修形优化设计。以扭矩为载荷指标将传动齿轮实际运行工况转化为多工况载荷进行加载,分析得到齿面接触应力、齿面载荷分布及传动误差。选取齿廓和齿向并行的综合修形方法,将修形参数和扭矩作为试验因素,通过正交试验获得16组试验方案,构建修形参数与接触应力间的响应面函数,利用遗传算法寻优得到各修形参数最佳值。通过对比分析修形优化前后的齿轮啮合性能,验证了优化方案的合理性。研究表明:修形优化降低了传动齿轮齿面接触应力和传动误差,齿面载荷分布也得到同步改善,从而达到了减小失效发生概率的目的。
张乙[8]（2020）在《多失效模式下的工业机器人谐波减速器时变可靠性分析》文中研究指明工业机器人作为高端制造装备的重要组成部分,广泛应用于汽车装配制造、电子电器和食品加工等行业。国产工业机器人普遍存在平均故障间隔时间（Mean Time Between Failure,MTBF）短、死机、精度保持性不好等问题。谐波减速器是工业机器人的关键零部件之一,通过与伺服电机联接,起到减速增扭的作用,并直接承受复杂工况下的扭矩载荷,其可靠性直接影响着工业机器人的性能与安全。因此,对工业机器人谐波减速器开展可靠性研究有着十分重要的意义。目前,关于谐波减速器可靠性的研究多是针对单一失效模式的静态可靠性分析,没有考虑多失效模式相关下的系统可靠性及可靠度随时间变化的问题。因此,有必要开展工业机器人谐波减速器在多失效模式相关下的时变可靠性研究,从而科学地评估其可靠性,为优化设计指明方向。针对上述不足,本文以工业机器人常用的短筒谐波减速器为研究对象,主要开展了以下研究工作:（1）应用失效模式、影响及危害性分析（Failure Mode,Effects and Criticality Analysis,FMECA）方法,对工业机器人谐波减速器的失效模式进行分析,通过风险优先数（Risk Priority Number,RPN）确定系统的薄弱环节和主要失效模式。并基于失效物理分析,建立主要失效模式的功能函数。（2）基于Vine Copula函数开展多失效模式相关下的静态可靠性分析方法研究,将多失效模式相关下的静态可靠性问题转化为单失效模式下的静态可靠性和失效模式之间关联性的求解问题。确定了工业机器人谐波减速器各功能函数中随机变量的分布类型和参数,采用Copula函数刻画失效模式间的相关关系。通过与蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation,MCS）结果对比,验证了该方法的有效性和考虑多失效模式相关的必要性。（3）在多失效模式相关下的静态可靠性分析方法的基础上,提出了一种用于多失效模式相关下时变可靠性的分析方法,将多失效模式相关下的时变可靠性问题转化为单失效模式下的时变可靠性和失效模式之间的时变相关关系的求解问题。考虑工业机器人谐波减速器中载荷的时变特征和材料性能的退化特征,建立了各主要失效模式的时变功能函数,采用时变Copula函数描述了失效模式间的时变相关关系。通过与MCS结果进行比较,验证了该方法的有效性。
田全[9]（2020）在《基于相关熵与循环相关熵的波达方向估计方法研究》文中认为波达方向（DOA）估计作为被动无线监测定位的重要步骤,一直以来都是阵列信号处理领域研究的热点问题。现有研究大多建立在高斯噪声假设基础上,但实际应用中,诸如低频大气噪声、雷达反向散射回波以及海浪和山脉不连续性的影响,使阵列接收信号中普遍存在脉冲噪声。另一方面,经典DOA估计算法都以点信源模型为基础,当信源与观测阵列之间存在视距传播且直射波信号强度足够大时,点信源模型能够有效近似信号的实际传播环境。然而,随着空间电磁环境越来越复杂,无线信号传播过程中经常受到车辆、建筑物等的散射、反射以及衍射,使阵列接收信号的能量在空间某一范围内呈现一定分布,点信源模型无法合理描述这种情况。因此,本文主要选取脉冲噪声环境下点信源DOA估计问题、脉冲噪声环境下分布式信源中心DOA和扩散角联合估计问题,以及通过优化信号接收阵列结构增加可估计信源数量问题进行了深入系统地研究。主要贡献如下:（1）深入研究了脉冲噪声环境下点信源DOA估计问题。首先,采用Alpha稳定分布对噪声进行建模,在分析分数低阶矩抑制脉冲噪声优势和不足的基础上,以相关熵作为理论工具,提出分数低阶相关熵的概念,与多重信号分类（MUSIC）方法相结合,提出一种适合于脉冲噪声环境的鲁棒性DOA估计新方法。其次,对于脉冲噪声环境下计算分数低阶统计量和相关熵复杂度较高的问题,定义广义相关熵来达到抑制脉冲噪声的目的。结合Toeplitz变换和酉变换,将广义相关熵从复数域变换为实值稀疏矩阵,进而提出一种新的适合强脉冲噪声、低广义信噪比环境的低复杂度DOA估计算法。上述两种算法丰富了相关熵的理论与应用,提高了脉冲噪声环境下DOA估计的性能。（2）深入研究了脉冲噪声环境下分布源中心DOA和扩散角联合估计问题。首先,基于相关熵能够度量随机变量局部相似性原理,提出广义自相关熵算子的概念。为了提升广义自相关熵算子核函数的鲁棒性,基于信号局部熵理论,推导了仅依赖阵列输出信号的自适应核长函数。进一步,与分布源参数估计（DSPE）方法结合,提出一种适合脉冲噪声环境的分布源中心DOA和扩散角联合估计新算法。其次,针对脉冲噪声环境下现有循环平稳信号处理方法性能退化的问题,提出了复循环相关熵的概念。为减少复循环相关熵对先验知识的依赖,基于标准正态累积分布函数推导了 CDFB核函数,进一步将复循环相关熵与DSPE方法结合,提出了 CCCS-DSPE算法,有效实现了脉冲噪声与同频干扰并存环境下相干分布源中心DOA和扩散角联合估计。（3）深入研究了脉冲噪声环境下增加阵列可估计信源数量的问题。首先,提出共轭互质阵列,增加了可估计的信源数量。以共轭互质阵列为基础,基于误差函数导数推导了一种具有脉冲噪声抑制能力的统计量,结合DSPE技术,提出一种针对强脉冲噪声环境,具有高鲁棒性的非相干分布源中心DOA和扩散角估计新算法。其次,为增加扩展互质阵列的应用范围,重建其虚拟输出信号。针对脉冲噪声环境下应用低秩分解技术计算信号子空间方法性能退化问题,推导了基于误差函数导数的代价函数迭代加权因子。进一步,基于交替迭代优化求解方法,提出两种脉冲噪声环境下相干分布源中心DOA和扩散角联合估计算法。仿真结果表明,与现有算法相比,上述算法不但增加了阵列可估计的信源数量,而且在强脉冲噪声环境下具有非常明显的优势。
杜娟[10]（2020）在《基于神经网络的结构可靠度计算方法的研究与应用》文中指出现代化的工程、机械、技术装备等趋于复杂,在它们提供着优质性能的同时,也对其结构可靠性提出了更高的要求。在进行结构可靠性分析时,由于结构的复杂性、概率信息的不完备性、认知的局限性、实验样本实验数据的不充分性及失效曲面的高度非线性等原因,都会给结构可靠度的计算带来困难。针对当前可靠性分析中存在的困难,探索新的求解途径对结构可靠度进行准确地计算,具有重要的理论意义和实际的应用价值。本文将围绕在考虑不同因素的条件下对结构可靠度计算展开研究,力求为结构可靠性的分析提供新的方法和思路。主要研究内容如下:（1）针对具有多维相关性变量结构可靠度求解问题进行了研究。通过选取Copula函数结构类型及求解相关参数,构造相关性变量联合概率密度函数,从而克服了其难以直接获取的局限性。利用直接积分方法构造计算结构可靠度的积分形式,提出了一种对偶神经网络方法用于多重积分的计算,其中一个网络逼近被积函数,另一个网络逼近原函数。训练时只针对被积函数神经网络进行训练,通过两个网络间网络参数的关系,得到原函数网络,实现多重积分的计算,有效地解决了直接积分方法计算可靠度过程中多重积分难以计算的困难。在考虑结构中变量间相关性的条件下,实现了多维相关复杂结构可靠度问题的高效、高精度求解。（2）针对固体火箭发动机药柱固化降温过程中的可靠性进行分析。通过有限元ANSYS软件对药柱进行三维参数化建模,根据降温条件下的瞬态与动态热固耦合分析,得到危险点和危险时刻并提取最大等效应变和温度值。基于Copula函数及具体参数的概率分布建立对偶神经网络模型,计算得到药柱固化降温过程中的瞬时可靠度,从而实现了动态可靠性分析,验证了所提方法在工程实际问题中的实用性。（3）针对考虑模糊失效准则条件下的结构可靠度问题展开研究。给出了基于Akaike Information Criterion准则去衡量统计所估计的隶属函数与实际结构数据间的拟合优良性,以此确定具体结构的隶属函数。根据模糊集、隶属函数及模糊随机事件的概率,构建计算结构模糊可靠度的数学模型。将对偶神经网络的直接积分方法拓展到该数学模型的计算中,通过对模糊失效准则与变量概率密度函数所组成的被积函数网络进行训练,对原函数网络进行计算,进而得到结构模糊可靠度。结合药柱材料力学性能实验及有限元ANSYS软件仿真,分析了药柱点火时的结构模糊可靠度,结果表明所提方法具有解决实际问题的能力。（4）针对隐式功能函数的问题,提出了一种基于自定义神经网络的响应面法分析其结构可靠度。该方法以指数函数作为神经网络的隐层激活函数,并利用一个多层神经网络可以以任意精度逼近任意非线性函数的性质,构造自定义神经网络结构。训练后的神经网络在实现了结构功能函数显示表达的同时,提高了功能函数的拟合精度。与多项式响应面法相比,该方法对高维、高非线性结构的隐式功能函数具有更好的拟合效果,为解决复杂结构系统可靠度的计算提供了一种有效的建模及分析方法。（5）针对小样本条件下固体火箭发动机药柱结构性能参数的区间量化和瞬时可靠度计算展开研究。通过实验,获得了药柱材料的两个重要力学性能参数——松弛模量和泊松比。由于所获得参数的数据为小样本情况,提出了采用灰色理论方法对实验数据进行挖掘,实现对药柱材料性能参数的不确定性量化分析,进而获得性能参数的量化区间。鉴于证据理论可以直接对集合或者区间赋予概率质量的特征,提出了基于证据理论方法对药柱结构瞬时可靠度进行分析。通过建立药柱结构失效面与辨识框架的关系,并利用信任函数和似然函数获得结构可靠度和失效概率的上下界概率分布,进而求得药柱结构瞬时可靠度概率区间。
二、随机变量的差的分布函数的积分表达式（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、随机变量的差的分布函数的积分表达式（论文提纲范文）
（1）非对称双跳混合RF/FSO中继系统模型构建与性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 OWC技术与FSO通信技术 |
| 1.1.2 非对称双跳混合RF/FSO中继系统 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 不同信道模型下混合RF/FSO中继系统性能研究 |
| 1.2.2 基于空间分集技术的混合RF/FSO中继系统性能研究 |
| 1.2.3 干扰受限的混合RF/FSO中继系统性能研究 |
| 1.2.4 基于多用户与不同中继类型的混合RF/FSO中继系统性能研究 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 |
| 第2章 基于空间分集技术的混合RF/FSO中继系统模型构建与性能研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统与信道模型 |
| 2.2.1 系统模型构建 |
| 2.2.2 RF链路信道模型 |
| 2.2.3 FSO链路信道模型 |
| 2.3 固定增益AF中继下协作通信系统性能研究 |
| 2.3.1 端到端信噪比 |
| 2.3.2 累积分布函数 |
| 2.3.3 系统性能推导 |
| 2.3.4 系统性能仿真 |
| 2.4 可变增益AF中继下协作通信系统性能研究 |
| 2.4.1 端到端信噪比 |
| 2.4.2 累积分布函数 |
| 2.4.3 系统性能推导 |
| 2.4.4 系统性能仿真 |
| 2.5 并行传输系统性能研究 |
| 2.5.1 中断概率 |
| 2.5.2 平均传输时隙 |
| 2.5.3 误码率 |
| 2.5.4 遍历容量 |
| 2.5.5 渐近中断概率与分集增益 |
| 2.5.6 系统性能仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 干扰受限的单向混合RF/FSO中继系统模型构建与性能研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统与信道模型 |
| 3.2.1 系统模型构建 |
| 3.2.2 信道模型 |
| 3.3 固定增益AF中继下系统性能研究 |
| 3.3.1 中断概率 |
| 3.3.2 误码率 |
| 3.3.3 渐近中断概率 |
| 3.3.4 系统性能仿真 |
| 3.4 可变增益AF中继下系统性能研究 |
| 3.4.1 中断概率 |
| 3.4.2 误码率 |
| 3.4.3 渐近中断概率 |
| 3.4.4 系统性能仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 干扰受限的双向混合RF/FSO中继系统模型构建与性能研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统与信道模型 |
| 4.2.1 系统模型构建 |
| 4.2.2 信道模型 |
| 4.3 系统性能推导 |
| 4.3.1 中断概率 |
| 4.3.2 渐近中断概率 |
| 4.3.3 误码率 |
| 4.4 系统性能仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 单向全双工混合RF/FSO中继系统模型构建与性能研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统与信道模型 |
| 5.2.1 系统模型构建 |
| 5.2.2 信道模型 |
| 5.3 中断概率、渐近中断概率与误码率 |
| 5.3.1 中断概率 |
| 5.3.2 渐近中断概率 |
| 5.3.3 误码率 |
| 5.4 遍历容量上界 |
| 5.4.1 全双工中继系统遍历容量上界 |
| 5.4.2 半双工中继系统遍历容量上界 |
| 5.5 系统性能仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 双向全双工混合RF/FSO中继系统模型构建与性能研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统与信道模型 |
| 6.2.1 系统模型构建 |
| 6.2.2 信道模型 |
| 6.3 中断概率与渐近中断概率 |
| 6.3.1 选择最大信干噪比中继时中断概率 |
| 6.3.2 选择最小干噪比中继时中断概率 |
| 6.3.3 渐近中断概率 |
| 6.4 遍历容量上界 |
| 6.4.1 选择最大信干噪比中继时遍历容量上界 |
| 6.4.2 选择最小干噪比中继时遍历容量上界 |
| 6.4.3 残余自干扰条件下遍历容量上界 |
| 6.4.4 双向半双工中继系统遍历容量上界 |
| 6.5 系统性能仿真 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介及攻读博士期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）含大规模风电的发—输—配电系统充裕性优化决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 发电充裕性评估模型 |
| 1.2.2 发电充裕性优化模型 |
| 1.2.3 输电系统可用输电能力决策 |
| 1.2.4 配电系统充裕性评估 |
| 1.3 研究内容及结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究结构 |
| 1.4 论文的主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 发电充裕性评估理论 |
| 2.1.1 发电充裕性指标概述 |
| 2.1.2 发电充裕性指标的计算 |
| 2.1.3 基于蒙特卡洛法的发电充裕性评估 |
| 2.2 拟蒙特卡洛法 |
| 2.3 随机优化与场景分析理论 |
| 2.3.1 随机优化的基本概念与模型 |
| 2.3.2 场景分析理论 |
| 2.4 相关性分析理论 |
| 2.4.1 相关系数 |
| 2.4.2 Copula理论 |
| 2.4.3 藤Copula理论 |
| 2.5 风险度量 |
| 2.5.1 风险与风险度量概述 |
| 2.5.2 VaR和CVaR的定义及性质 |
| 2.5.3 VaR和CVaR的计算方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于需求响应的含风电系统发电充裕性评估模型 |
| 3.1 发电机组特性建模 |
| 3.1.1 发电机组出力特征建模 |
| 3.1.2 发电机组的可靠性模型 |
| 3.2 用户负荷特征建模 |
| 3.2.1 刚性负荷 |
| 3.2.2 可中断负荷 |
| 3.2.3 可转移负荷 |
| 3.3 用户参与需求响应策略分析 |
| 3.3.1 前景理论中的价值函数 |
| 3.3.2 用户主观效用值的计算 |
| 3.3.3 基于改进Roth-Erev算法的用户行为意愿模型 |
| 3.4 考虑大规模风电消纳的需求响应调度模型 |
| 3.5 发电充裕性评估模型 |
| 3.5.1 发电充裕性指标的计算 |
| 3.5.2 发电充裕性评估模型 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.6.1 测试系统与基本数据 |
| 3.6.2 发电充裕性评估结果及分析 |
| 3.6.3 对比分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于Glue-VaR的大规模风电并网系统发电充裕性调度优化模型 |
| 4.1 基于Sobol序列改进拉丁超立方抽样的随机场景生成方法 |
| 4.1.1 风速预测误差的非参数分布模型 |
| 4.1.2 基于D-vine Copula的风速预测误差相关性分析模型 |
| 4.1.3 Sobol序列改进的拉丁超立方抽样方法 |
| 4.1.4 基于SaLHS的随机场景生成方法 |
| 4.2 基于Glue-VaR的发电充裕性评估指标 |
| 4.3 考虑发电充裕性风险的调度优化模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.3.3 基于熵权-加权聚合和积评价的多目标求解方法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 基于SaLHS的风速预测误差场景生成 |
| 4.4.2 多目标日前随机调度结果及分析 |
| 4.4.3 对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于期望分位数的含风电系统可用输电能力的决策模型 |
| 5.1 考虑大规模风电消纳的可用输电能力决策问题分析 |
| 5.1.1 可用输电能力评估框架 |
| 5.1.2 考虑相关性的多风电场联合出力不确定性建模 |
| 5.1.3 考虑大规模风电消纳的可用输电能力评估模型 |
| 5.2 基于联合累积量的可用输电能力概率评估模型 |
| 5.3 基于期望分位数的风险可用输电能力决策模型 |
| 5.3.1 期望分位数 |
| 5.3.2 基于期望分位数的风险可用输电能力评估指标 |
| 5.3.3 基于期望分位数的风险可用输电能力决策步骤 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 测试系统与基本数据 |
| 5.4.2 可用输电能力评估结果及分析 |
| 5.4.3 对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章基于相对鲁棒GVaR的配电系统风电接入充裕性优化模型 |
| 6.1 基于相对鲁棒GVaR的风电接入充裕性指标 |
| 6.1.1 风电接入充裕性 |
| 6.1.2 相对鲁棒GVaR风险评估模型 |
| 6.1.3 基于相对鲁棒GVaR的配电系统风电接入充裕性指标 |
| 6.2 风电-负荷分级功率模型 |
| 6.3 考虑风电接入充裕性的随机-鲁棒混合优化模型 |
| 6.3.1 目标函数 |
| 6.3.2 约束条件 |
| 6.4 随机-鲁棒混合优化模型转换与求解 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 测试系统与基本数据 |
| 6.5.2 优化结果及分析 |
| 6.5.3 对比分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）无线衰落信道的物理层安全研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文简写及符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 无线通信理论基础 |
| 1.2.1 面临的挑战无线信道中的衰落 |
| 1.2.2 无线信道中的多天线接收技术 |
| 1.2.3 无线通信中的中继转发协议 |
| 1.3 国内外研究现状,热点及研究动机 |
| 1.3.1 经典Wyner窃听模型研究的国内外现状 |
| 1.3.2 基于SIMO系统的安全性研究的国内外现状 |
| 1.3.3 基于中继的SIMO系统的安全性研究国内外现状 |
| 1.3.4 基于认知无线电网络的保密性能分析 |
| 1.4 研究内容与创新性 |
| 1.5 论文章节结构 |
| 第二章 基于SISO的无线衰落信道安全研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型及κ-μ shadowed随机变量的统计特性 |
| 2.2.1 系统模型 |
| 2.2.2 κ-μ shadowed随机变量分布的统计特性 |
| 2.3 SOP和SPSC的精确闭式解 |
| 2.3.1 SOP分析 |
| 2.3.2 SPSC分析 |
| 2.4 近似的SOP下界和SPSC |
| 2.5 仿真结果分析 |
| 2.6 本章结论 |
| 第三章 基于无线衰落信道的SIMO网络的安全性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于相关κ-μ shadowed子信道的SIMO网络的建模及安全性分析 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 相关及独立的κ-μ shadowed子信道特征 |
| 3.2.3 历经相关κ-μ shadowed衰落的SIMO系统的SOP分析 |
| 3.2.4 历经相关κ-μ shadowed衰落的SIMO系统的SOP分析 |
| 3.2.5 经历独立同分布κ-μ shadowed衰落的SIMO系统的SOP分析 |
| 3.2.6 经历独立同分布κ-μ shadowed衰落的SIMO系统的SPSC分析 |
| 3.2.7 仿真结果分析 |
| 3.2.8 多窃听存在的κ-μ shadowed的SIMO网络的ASC分析 |
| 3.3 本章结论 |
| 第四章 基于复合信道的中继SIMO系统的安全性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型和信道特性 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 信道统计特征 |
| 4.3 SOP分析 |
| 4.4 SPSC分析 |
| 4.5 理论及统计仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于广义衰落信道的认知无线电网络的安全性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 物联网系统模型和广义衰落信道特性 |
| 5.2.1 物联网系统模型 |
| 5.2.2 广义衰落信道特性 |
| 5.3 SOP分析 |
| 5.3.1 P_1的计算 |
| 5.3.2 P_2的计算 |
| 5.4 SPSC分析 |
| 5.5 实验仿真结果分析 |
| 5.6 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 后续展望 |
| 参考文献 |
| 附录A (APPENDIX A) |
| 致谢 |
| 攻读学位期间学术论文目录 |
（4）考虑光伏出力与负荷时序相关性的概率潮流计算方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 光伏概率模型研究现状 |
| 1.2.2 随机变量相关性处理研究现状 |
| 1.2.3 概率潮流研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 基于自适应扩散核密度估计的光伏出力概率分布模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 随机变量的概率模型 |
| 2.2.1 光伏出力参数概率模型 |
| 2.2.2 负荷参数概率模型 |
| 2.2.3 非参数估计模型 |
| 2.3 基于非参数估计法的自适应扩散核密度估计模型 |
| 2.3.1 傅里叶热方程 |
| 2.3.2 自适应扩散核密度估计模型 |
| 2.4 仿真分析 |
| 2.4.1 准确性验证 |
| 2.4.2 时序性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 考虑随机变量时序相关性的概率潮流计算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光伏出力与负荷时序联合概率模型 |
| 3.2.1 联合概率分布 |
| 3.2.2 时序相关样本抽样 |
| 3.3 考虑时序相关性的概率潮流计算 |
| 3.3.1 概率潮流计算模型 |
| 3.3.2 时序概率潮流计算 |
| 3.3.3 时序概率最优潮流计算 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 光伏出力与负荷时序联合概率分布仿真 |
| 3.4.2 时序概率潮流仿真 |
| 3.4.3 时序概率最优潮流仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于聚类算法的时序概率潮流快速计算方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 聚类分析方法 |
| 4.2.1 K均值聚类 |
| 4.2.2 模糊C均值聚类 |
| 4.3 时序概率潮流快速计算 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 K均值聚类算法仿真 |
| 4.4.2 模糊C-均值聚类仿真 |
| 4.4.3 时序概率潮流快速计算仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（5）不确定性下的仿生扑翼飞行器机构设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 仿生扑翼微型飞行器的研究现状 |
| 1.2.1 仿生扑翼微型飞行器国外研究现状 |
| 1.2.2 仿生扑翼微型飞行器国内研究现状 |
| 1.3 可靠性优化设计方法研究现状 |
| 1.3.1 可靠性分析方法研究现状 |
| 1.3.2 可靠性优化设计算法研究现状 |
| 1.4 本文的主要贡献与创新 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 仿生扑翼微型飞行器扑翼机构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 仿生扑翼微型飞行器扑翼机构设计 |
| 2.2.1 仿生扑翼运动分析 |
| 2.2.2 仿生扑翼微型飞行器的扑翼机构设计 |
| 2.3 扑翼机构动态性能分析 |
| 2.3.1 扑翼机构性能指标分析 |
| 2.3.2 不确定性下扑翼机构误差函数构建 |
| 2.3.3 不确定性下的扑翼机构动态输出性能分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 考虑不确定性相关的扑翼机构时变可靠性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不确定性下的仿生扑翼机构时变可靠性分析模型 |
| 3.3 基于机构误差包迹函数和Vine-copula函数的机构可靠性分析方法 |
| 3.3.1 基于机构误差包迹函数的时变可靠性分析 |
| 3.3.2 基于Copula函数的机构输出误差相关性分析 |
| 3.3.3 基于机构误差包迹函数和Vine-copula函数的机构可靠性分析 |
| 3.3.4 实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于时间和空间域多维极值的扑翼机构时变可靠性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于时间域和变量空间多维极值的时变可靠性分析方法 |
| 4.2.1 基于机构变量空间多维极值分布的机构时变可靠性分析 |
| 4.2.2 基于时间域和空间域内多维极值相关性的机构时变可靠性分析 |
| 4.3 扑翼机构时变可靠性分析 |
| 4.3.1 扑翼机构单周期内的时变可靠性分析 |
| 4.3.2 不同安全范围下的扑翼机构时变可靠性分析 |
| 4.3.3 不同方差不确定性下的扑翼机构时变可靠性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 考虑关节间隙不确定性的扑翼机构时变可靠性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑关节间隙不确定性因素的扑翼机构运动学分析 |
| 5.2.1 扑翼机构关节间隙不确定性分析 |
| 5.2.2 考虑关节间隙的扑翼机构运动分析 |
| 5.3 考虑关节间隙不确定性的扑翼机构单周期时变可靠性分析 |
| 5.3.1 基于时间区间离散的扑翼机构时变可靠性分析模型 |
| 5.3.2 基于Kriging代理模型的扑翼机构时变可靠性分析方法 |
| 5.3.3 基于Co-Kriging代理模型的扑翼机构时变可靠性分析方法 |
| 5.4 基于性能退化的扑翼机构时变可靠性分析 |
| 5.4.1 考虑关节间隙的扑翼机构性能退化分析 |
| 5.4.2 基于性能退化的扑翼机构时变可靠性分析方法 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于传动效率的扑翼机构时变可靠性优化设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于传动效率的扑翼机构优化设计模型 |
| 6.2.1 扑翼机构传动效率分析及动态传动效率模型 |
| 6.2.2 基于传动效率的扑翼机构优化设计模型 |
| 6.3 基于传动效率的扑翼机构可靠性优化设计方法 |
| 6.3.1 基于传动效率的扑翼机构时变可靠性优化设计模型 |
| 6.3.2 基于进化算法的扑翼机构可靠性优化设计方法 |
| 6.3.3 基于传动效率的扑翼机构可靠性优化设计 |
| 6.4 优化结果对比分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果及参与的科研项目 |
（6）基于随机几何理论的异构蜂窝网络建模与性能分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 异构蜂窝网络基本概念 |
| 1.3 蜂窝网络性能分析模型概述 |
| 1.4 研究现状 |
| 1.4.1 泊松点过程研究现状 |
| 1.4.2 泊松簇过程研究现状 |
| 1.4.3 业务时空模型研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 本文结构安排 |
| 第二章 相关理论基础概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 随机几何基础知识 |
| 2.2.1 随机点过程 |
| 2.2.2 泊松点过程基本概念 |
| 2.2.3 泊松点过程基本特性 |
| 2.2.4 泊松簇过程基本概念 |
| 2.2.5 泊松簇过程基本特性 |
| 2.3 排队论基础知识 |
| 2.4 常用概率分布与函数 |
| 2.4.1 泊松分布 |
| 2.4.2 指数分布 |
| 2.4.3 伽马函数 |
| 2.4.4 拉普拉斯变换 |
| 2.4.5 累积分布函数 |
| 2.4.6 概率密度函数 |
| 2.4.7 概率质量函数 |
| 2.5 本文相关假设 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于MCP过程的异构蜂窝网络建模与性能分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 层间独立的两层异构网络 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 数学基础 |
| 3.2.3 覆盖率和ASE |
| 3.3 层间非独立的两层异构网络 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 覆盖率和ASE |
| 3.4 仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于MCP过程的D2D网络建模与性能分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 覆盖率和ASE |
| 4.3.1 簇外干扰的拉普拉斯变换 |
| 4.3.2 簇内干扰的拉普拉斯变换 |
| 4.4 仿真与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于时空模型的异构蜂窝网络包吞吐量分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.3 平均包吞吐量 |
| 5.3.1 数学基础 |
| 5.3.2 用户数据包到达率不同场景 |
| 5.3.3 用户数据包到达率相同场景 |
| 5.4 仿真与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 小基站网络调度策略的时延分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统模型 |
| 6.3 时延性能分析 |
| 6.4 仿真与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文内容总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）动车组传动齿轮多失效模式的可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机械结构静态可靠性分析现状 |
| 1.2.2 机械结构动态可靠性分析研究现状 |
| 1.2.3 相关失效下的机械结构可靠性分析现状 |
| 1.2.4 齿轮修形优化研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.3.1 论文的主要内容 |
| 1.3.2 论文的技术路线 |
| 本章小结 |
| 第二章 结构静/动态可靠性分析及优化设计理论基础 |
| 2.1 结构静态可靠性分析理论基础 |
| 2.1.1 静态可靠性分析基本概念 |
| 2.1.2 可靠性分析基本方法 |
| 2.2 结构动态可靠性分析理论基础 |
| 2.2.1 考虑载荷作用次数的动态可靠度理论 |
| 2.2.2 考虑强度退化的动态可靠度理论 |
| 2.3 结构优化设计理论基础 |
| 2.3.1 结构优化设计基本概念 |
| 2.3.2 结构优化设计方法 |
| 本章小结 |
| 第三章 基于多失效模式的传动齿轮静态可靠性分析 |
| 3.1 传动齿轮失效模式分析 |
| 3.2 传动齿轮可靠性分析 |
| 3.2.1 基于齿面接触强度的可靠性建模 |
| 3.2.2 基于齿根弯曲强度的可靠性建模 |
| 3.2.3 基于齿面胶合的可靠性建模 |
| 3.2.4 可靠度计算 |
| 3.3 灵敏度分析 |
| 3.3.1 失效模式可靠性灵敏度分析 |
| 3.3.2 随机变量可靠性灵敏度分析 |
| 3.4 实例分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 考虑失效相关性的传动齿轮动态可靠性分析 |
| 4.1 传动齿轮应力-时间历程计算及其统计分析 |
| 4.1.1 基于Recurdyn的传动齿轮动力学分析 |
| 4.1.2 应力-时间历程的统计分析 |
| 4.2 随机载荷作用下的等效载荷 |
| 4.2.1 载荷谱的编制 |
| 4.2.2 随机载荷等效及其概率分布 |
| 4.3 基于Copula函数的传动齿轮失效相关性分析 |
| 4.3.1 Copula函数的定义和性质 |
| 4.3.2 传动齿轮失效相关性Copula函数的确定 |
| 4.4 传动齿轮的动态可靠性分析 |
| 4.4.1 传动齿轮结构功能函数的建立 |
| 4.4.2 传动齿轮动态可靠性分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 多工况下传动齿轮的修形优化设计 |
| 5.1 齿轮修形原理 |
| 5.1.1 齿廓修形 |
| 5.1.2 齿向修形 |
| 5.2 最佳修形参数的确定方法 |
| 5.2.1 正交试验设计 |
| 5.2.2 多项式响应面模型 |
| 5.2.3 遗传算法 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.3.1 多工况下传动齿轮啮合性能分析 |
| 5.3.2 传动齿轮修形优化 |
| 5.3.3 优化结果评估 |
| 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）多失效模式下的工业机器人谐波减速器时变可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 谐波减速器的研究现状 |
| 1.2.2 多失效模式下的可靠性研究现状 |
| 1.2.3 时变可靠性的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 Copula函数相关理论简介 |
| 2.1 Copula函数简介 |
| 2.1.1 Copula函数的基本概念 |
| 2.1.2 Copula函数的基本性质 |
| 2.2 相关性测度 |
| 2.3 常用的二维Copula函数 |
| 2.4 Copula函数的参数估计与模型选择 |
| 2.4.1 Copula函数的参数估计 |
| 2.4.2 模型评价和选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 工业机器人谐波减速器的失效模式分析与建模 |
| 3.1 谐波减速器结构功能和工作特点 |
| 3.1.1 谐波减速器基本结构和工作原理 |
| 3.1.2 谐波减速器工作特点 |
| 3.2 工业机器人谐波减速器的FMECA |
| 3.2.1 失效模式及失效机理 |
| 3.2.2 FMECA实施过程 |
| 3.2.3 FMECA分析结果 |
| 3.3 主要失效模式的功能函数 |
| 3.3.1 柔轮疲劳断裂的功能函数 |
| 3.3.2 柔性轴承疲劳点蚀的功能函数 |
| 3.3.3 柔轮齿面磨损的功能函数 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考虑多失效模式相关的谐波减速器静态可靠性分析 |
| 4.1 基于优化算法的FORM法 |
| 4.2 多失效模式系统的结构 |
| 4.3 基于Vine Copula函数的可靠性分析方法 |
| 4.3.1 Vine Copula函数概念 |
| 4.3.2 多维Copula函数的D-Vine分解 |
| 4.3.3 可靠性分析步骤 |
| 4.4 Copula函数的样本容量 |
| 4.5 多失效模式相关下的静态可靠度 |
| 4.5.1 随机变量的不确定性量化 |
| 4.5.2 失效模式间的相关性 |
| 4.5.3 计算结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 考虑多失效模式相关的谐波减速器时变可靠性分析 |
| 5.1 时变可靠性概念 |
| 5.2 单失效模式下的时变可靠性分析 |
| 5.2.1 单失效模式下的时变可靠性分析方法 |
| 5.2.2 单失效模式下的时变失效概率 |
| 5.3 时变Copula函数 |
| 5.4 多失效模式相关下的时变可靠度 |
| 5.4.1 随机过程的离散 |
| 5.4.2 失效模式间的时变相关性 |
| 5.4.3 计算结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（9）基于相关熵与循环相关熵的波达方向估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要缩略语表 |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 波达方向估计的研究现状 |
| 1.2.2 分布源参数估计的研究现状 |
| 1.2.3 互质阵列信号处理的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 |
| 2 基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 典型的脉冲噪声分布模型 |
| 2.2.1 Alpha稳定分布 |
| 2.2.2 高斯混合分布 |
| 2.2.3 广义高斯分布 |
| 2.3 分数低阶统计量 |
| 2.3.1 分数低阶矩 |
| 2.3.2 共变 |
| 2.3.3 分数低阶协方差 |
| 2.3.4 分数低阶相关 |
| 2.3.5 相位分数低阶协方差 |
| 2.4 相关熵与循环相关熵 |
| 2.4.1 相关熵 |
| 2.4.2 相关熵诱导距离 |
| 2.4.3 循环相关熵与循环相关熵谱 |
| 2.5 误差函数 |
| 2.5.1 误差函数的定义 |
| 2.5.2 误差函数的性质 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 脉冲噪声环境下基于均匀线性阵列的DOA估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 均匀线性阵列的结构与信号模型 |
| 3.2.1 均匀线性阵列的结构 |
| 3.2.2 均匀线性阵列的信号模型 |
| 3.3 经典MUSIC算法 |
| 3.4 基于分数低阶相关熵的DOA估计 |
| 3.4.1 分数低阶相关熵 |
| 3.4.2 FLOCR-MUSIC算法 |
| 3.4.3 仿真实验与结果分析 |
| 3.5 基于广义相关熵的低复杂度DOA估计 |
| 3.5.1 广义相关熵 |
| 3.5.2 广义相关熵与均方误差的对比 |
| 3.5.3 COBU-MUSIC算法 |
| 3.5.4 Alpha稳定分布下DOA估计的克拉美罗界 |
| 3.5.5 仿真实验与结果分析 |
| 3.5.6 计算复杂度分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 脉冲噪声环境下分布源参数估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于特征子空间的分布源参数估计 |
| 4.3 基于复循环相关熵的相干分布源参数估计 |
| 4.3.1 复循环相关熵 |
| 4.3.2 基于累积分布函数的核函数 |
| 4.3.3 CCCS-DSPE算法 |
| 4.3.4 仿真实验与结果分析 |
| 4.4 基于广义自相关熵的相干分布源参数估计 |
| 4.4.1 Hampel鉴别器 |
| 4.4.2 广义自相关熵 |
| 4.4.3 自适应核长函数 |
| 4.4.4 GCO-DSPE算法 |
| 4.4.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 脉冲噪声环境下基于互质阵列的分布源参数估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 互质阵列信号处理的基本原理 |
| 5.2.1 互质阵列的结构 |
| 5.2.2 扩展互质阵列的信号模型 |
| 5.2.3 虚拟域信号构造原理 |
| 5.3 基于共轭互质阵列的非相干分布源参数估计 |
| 5.3.1 共轭互质阵列 |
| 5.3.2 DEOP-DSPE算法 |
| 5.3.3 仿真实验与结果分析 |
| 5.3.4 计算复杂度分析 |
| 5.4 基于虚拟信号重建技术的相干分布源参数估计 |
| 5.4.1 虚拟信号重建技术 |
| 5.4.2 ERSVD算法 |
| 5.4.3 ERGS算法 |
| 5.4.4 仿真实验与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 定理3.2的证明 |
| 附录B 定理4.4的证明 |
| 附录C 定理5.1的证明 |
| 附录D 定理5.2的证明 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于神经网络的结构可靠度计算方法的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的目的和意义 |
| 1.2 结构可靠性分析方法的研究现状 |
| 1.2.1 一阶及高阶矩法 |
| 1.2.2 采样方法 |
| 1.2.3 响应面法 |
| 1.2.4 随机有限元方法 |
| 1.2.5 直接积分方法 |
| 1.2.6 非概率方法 |
| 1.2.7 神经网络方法计算结构可靠度 |
| 1.3 结构可靠度计算的基础知识 |
| 1.3.1 极限状态 |
| 1.3.2 可靠度与失效概率 |
| 1.3.3 可靠度计算的基本表达式 |
| 1.4 神经网络基础知识 |
| 1.4.1 神经元模型 |
| 1.4.2 人工神经网络类型及算法 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 求解具有多维相关性变量结构可靠度问题的对偶神经网络Copula方法 |
| 2.1 Copula函数 |
| 2.1.1 Copula函数的基本定理和性质 |
| 2.1.2 Copula函数的类型 |
| 2.1.3 相关参数的求解及Copula函数的选取 |
| 2.2 基于对偶神经网络的直接积分方法求解具有相关性变量结构的可靠度 |
| 2.3 基于Nataf逆变换的蒙特卡洛方法 |
| 2.4 算例 |
| 2.4.1 算例1 |
| 2.4.2 算例2 |
| 2.4.3 算例3 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 固体火箭发动机药柱结构固化降温可靠度计算 |
| 3.1 药柱固化降温实例描述 |
| 3.2 药柱结构有限元建模 |
| 3.3 药柱固化降温可靠度计算 |
| 3.3.1 构建Copula函数及训练样本 |
| 3.3.2 对偶神经网络直接积分方法求解可靠度 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 求解具有模糊失效准则结构的可靠度 |
| 4.1 模糊集合的基本知识 |
| 4.1.1 模糊子集的直观描述与定义 |
| 4.1.2 隶属函数的种类 |
| 4.1.3 确定隶属函数的方法 |
| 4.2 结构模糊可靠度 |
| 4.2.1 结构的模糊失效准则 |
| 4.2.2 结构模糊可靠度计算的数学模型 |
| 4.2.3 基于AIC准则确定隶属函数 |
| 4.3 基于对偶神经网络方法求解具有模糊失效准则结构可靠度 |
| 4.4 算例 |
| 4.4.1 算例1 |
| 4.4.2 算例2 |
| 4.4.3 算例3 |
| 4.5 药柱点火时的结构模糊可靠度计算 |
| 4.5.1 实验部分 |
| 4.5.2 可靠度计算及结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于自定义神经网络的响应面法计算具有隐式功能函数结构的可靠度 |
| 5.1 多项式响应面法 |
| 5.2 基于自定义神经网络的响应面法 |
| 5.2.1 自定义神经网络模型 |
| 5.2.2 自定义神经网络学习过程及算法 |
| 5.2.3 结构可靠度计算的过程及实现 |
| 5.3 算例 |
| 5.3.1 算例1 |
| 5.3.2 算例2 |
| 5.3.3 算例3 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 小样本条件下药柱结构性能参数区间量化及瞬时可靠度计算 |
| 6.1 粘弹性材料基本理论 |
| 6.1.1 粘弹性模型 |
| 6.1.2 蠕变和松弛 |
| 6.1.3 粘弹性本构关系 |
| 6.2 药柱结构模型及实验数据 |
| 6.3 基于灰色理论方法进行药柱结构性能参数的区间量化 |
| 6.3.1 灰色系统理论相关的基本概念 |
| 6.3.2 基于灰色理论进行区间量化的基本步骤 |
| 6.3.3 药柱结构性能参数的区间量化 |
| 6.4 基于证据理论方法求解药柱结构的瞬时可靠度 |
| 6.4.1 证据理论基本原理 |
| 6.4.2 信任函数和似然函数 |
| 6.4.3 不确定性量化的表示 |
| 6.4.4 药柱结构瞬时可靠度分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、随机变量的差的分布函数的积分表达式（论文参考文献）
- [1]非对称双跳混合RF/FSO中继系统模型构建与性能研究[D]. 王卓. 吉林大学, 2021(01)
- [2]含大规模风电的发—输—配电系统充裕性优化决策研究[D]. 马泽洋. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]无线衰落信道的物理层安全研究[D]. 孙江峰. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]考虑光伏出力与负荷时序相关性的概率潮流计算方法研究[D]. 陆为华. 东北电力大学, 2021(09)
- [5]不确定性下的仿生扑翼飞行器机构设计[D]. 王志华. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]基于随机几何理论的异构蜂窝网络建模与性能分析研究[D]. 王颖. 南京邮电大学, 2020(03)
- [7]动车组传动齿轮多失效模式的可靠性分析[D]. 郭正阳. 大连交通大学, 2020(06)
- [8]多失效模式下的工业机器人谐波减速器时变可靠性分析[D]. 张乙. 电子科技大学, 2020(01)
- [9]基于相关熵与循环相关熵的波达方向估计方法研究[D]. 田全. 大连理工大学, 2020(01)
- [10]基于神经网络的结构可靠度计算方法的研究与应用[D]. 杜娟. 内蒙古工业大学, 2020(01)