利用消去刚度法进行剪切型系统物理参数识别     

王树青  李华军 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2004,34(6):1085-1089

提出了 1种能够比较准确地识别剪切型体系的结构参数 (各层质量和层间刚度 )的方法———消去刚度法。该方法从剪切型结构体系的特征值问题出发 ,利用剪切型结构系统质量矩阵和刚度矩阵的特殊形式 ,通过消去各层的刚度系数 ,得到了结构系统的各层质量比表达式。在结构总质量已知的情况下 ,仅利用系统的任意两阶模态信息就可以确定出各层质量 ,并进而计算出层间刚度 ,实现了结构物理参数的递推识别。数值模拟结果表明 ,该方法识别精度较高 ,便于工程应用 ,可以用于类似结构体系的物理参数的初步估计。  相似文献   

代数系的FUZZY理想(英文)     

刘文斌 《中国海洋大学学报(自然科学版)》1991,(1)

作者曾给出了模糊代数系的统一定义和一个代数系上的模糊子集是模糊子代数的充要条件。本文是以上结果的继续,给出了一个模糊子代数系是模糊理想的统一定义和充要条件,是诸文献上模糊正规子群,环的模糊理想等概念的统一和推广。  相似文献   

两类双结构矩阵的标准型及其应用     

余多  刘新国 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2007,37(1):47-52

给出2类双结构矩阵的标准型。作为应用,还利用新得出的标准型对这2类双结构矩阵特征值问题发展了结构算法,其中对第一类双结构矩阵特征值问题发展了只用实运算的结构算法。  相似文献   

海洋调查数据的可视化建模及实现方法     

孙菁  杨冠杰 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2001,31(4):579-585

科学计算可视化作为新一代的分析工具 ,正在进入物理海洋学领域。文中介绍对海洋调查数据进行可视化的关键问题——数据建模 ,并从分析海洋调查数据的特点出发提出针对海洋研究中可视化建模的原则和有效途径 ,给出相关的实现方法。其中 ,重点讨论局部体样条建模中必须面对的区域分割优化问题 ,引入遗传算法并给出较好的解决方案。  相似文献   

基于模拟退火算法的饲料配方设计     

陈世希  李翠华  王渊源 《台湾海峡》2001,20(Z1):142-147

本文在饲料配方设计中首次引入新颖、高效的组合优化算法--模拟退火算法，并获得理想的数值结果，说明了在传统的饲料配方设计中高技术的应用可以获得更高的效益.  相似文献   

利用地下水水位资料推求水文地质参数     

李巍然  姜效典 《中国海洋大学学报(自然科学版)》1993,(Z1)

依据模糊集合理论,提出了反求水文地质参数的一种新方法,即用模糊模式识别评价计算水位与观测水位的拟合程度,依模糊ISODATA聚类法的原理建立目标函数,以相应的聚类中心作为要求的水文地质参数。  相似文献   

应用遗传神经网格方法分析赤潮监测数据   总被引：1，自引：1，他引：1  

杨建强  高振会  孙培艳  石强  李钦亮 《海洋科学进展》2002,20(2):77-82

简要介绍了遗传神经网络方法的原理 ,探讨了应用遗传神经网络方法研究辽东湾海域丹麦细柱藻 (Leptocylindrusdanicus)赤潮与其环境因子之间的关系 ,计算了各环境因子对丹麦细柱藻赤潮的贡献。结果表明 ,温度、盐度、DIN的变化对研究海域丹麦细柱藻种群密度的增长有比较重要的影响 ,DIN是营养限制因子。遗传神经网络是分析赤潮监测数据的有效方法 ,值得进一步探索  相似文献   

珠江三角洲地质灾害的模糊综合评价     

詹文欢  钟建强 《热带海洋学报》1995,(1)

珠江三角洲地质灾害种类的多样性与其所处的复杂地质环境和多变的气候条件密切相关。文章选用了地震活动、活动断裂、地壳升降运动、软土地基、地面塌陷以及冲、淤积等６个主要因素作为评价指标，并用模糊数学方法对珠江三角洲内１７个小区作了计算，结果表明该区大部分地区属于轻灾害区，只有滨海沿岸地区属于较重灾害区。  相似文献   

一种新型混沌遗传优化算法的研究     

张海燕  潘成欣 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2006,36(4):555-558

在对遗传算法交叉、变异后结果的处理方法进行改进并在将进化过程分段的基础上,提出1种新的混沌遗传算法。该算法利用混沌运动的遍历性择优产生初始群体,对每一轮遗传操作所得到的部分当前最优个体进行变尺度混沌搜索。仿真结果表明,该算法具有较高的优化效率,并能求得全局最优解。  相似文献   

Neural network for wave forecasting among multi-stations     

Ching-Piao Tsai  Chang Lin  Jia-N Shen 《Ocean Engineering》2002,29(13):1685-1695

Unlike in the open sea, the use of wind information for forecasting waves may encounter more ambiguous uncertainties in the coastal or harbor area due to the influence of complicated geometric configurations. Thus this paper attempts to forecast the waves based on learning the characteristics of observed waves, rather than the use of the wind information. This is reported in this paper by the application of the artificial neural network (ANN), in which the back-propagation algorithm is employed in the learning process for obtaining the desired results. This model evaluated the interconnection weights among multi-stations based on the previous short-term data, from which a time series of waves at a station can be generated for forecasting or data supplement based on using the neighbor stations data. Field data are used for testing the applicability of the ANN model. The results show that the ANN model performs well for both wave forecasting and data supplement when using a short-term observed wave data.  相似文献