摘要：在实际数据收集中,不同敏感值的敏感度有很大差异,隐私保护需求也不相同.然而,现有的基于随机响应的本地化隐私保护模型针对所有敏感值都执行同样程度的隐私保护,从而可能造成某些低敏感度的敏感值过度保护,而某些高敏感度的敏感值却保护不足.基于此,本文在常规随机响应(Conventional Randomized Response,CRR)模型的基础上,考虑个性化的隐私需求,引入敏感值权重,并将其引入到随机响应的决策中,提出一种面向多敏感值的个性化随机响应(Personalized Randomized Response,PRR)机制,该机制能够确保不同的敏感值群体均能达到各自期望的隐私保护程度,实现个性化的隐私保护.理论分析和仿真实验表明,在机制的主观隐私泄露程度一定时,相比于CRR模型,本文所提的PRR机制统计估计误差更小,即获得的统计数据的质量更高,同时又保证了个性化的隐私保护.

摘要：在边坡稳定可靠度分析中,通常采用确定性分析方法计算安全系数从而衡量边坡的稳定性,但传统的确定性分析方法无法充分考虑以及描述岩体天然存在的空间变异性,而导致对边坡的失效概率计算不够准确。基于Hoek-Brown准则和随机有限差分法(RFDM),将单轴抗压强度σci和完整岩石材料常数mi视为随机场变量,地质强度指标GSI视为随机变量,开展考虑岩体参数空间变异性的抗滑桩加固前后边坡可靠度分析和桩体随机响应研究。结果表明,岩体参数的空间变异性对边坡的失效概率及抗滑桩响应有显著影响,忽略岩体参数的空间变异性将高估边坡的失效概率和抗滑桩体的最大弯矩均值,同时将低估桩顶位移均值。研究结果可为抗滑桩加固边坡工程的可靠度分析与优化设计提供技术参考。

摘要：本文把地震作为非平稳随机过程考虑,用觋代控制理论的时域方法对对称线性变截面高耸结构进行了竖向地震响应分析。讨论了忽略振型耦合反应引起的误差。还提出了绝对加速度均方差反应谱,以便分析计算和对反应谱理论进一步研究。

摘要：本文根据二阶非线性系统的特点,对作者过去提出的利用Hermite多项式展开得到的极值分布密度公式作了合理的简化。尔后较系统地对各种类型的二阶非线性系统的模型试验(CALM系统等)结果进行了分析比较,证明了简化公式的正确性。

摘要：对实际结构作减振设计时,经常遇到结构激励源未知的情况。本文研究利用结构的动力特性和实测的随机响应数据,设计动力吸振器的问题。利用频响函数综合技术,导出了结构安装动力吸振器前后的响应之间的关系,运用优化方法,确定动力吸振器的最优设计参数。计算结果表明,最优设计参数与原结构的响应有关,所提出的方法是可行的。

摘要：本文通过把级数展开法与Kac－Siegert方法相结合，克服两者的不足之处，得到了精确的（包括渐近情况）极值分布表达式，并在此基础上得到了在某一时间内对应于某一概率的最大值的估算式，此外还得到了在一次观测中最有可能出现的最大值的估算式。通过模拟计算，证明公式是可靠的，且线性理论已不再适用于这类非线性系统。

摘要：将车辆系统在随机轨道谱激励下的动力响应与疲劳强度理论结合起来，以客车及ＲＤ３轴为例，进行了客车的随机响应计算与车轴响应谱的建立，并在此基础上，运用局部应力应变法和累积损伤理论进行了车轴疲劳寿命估算和可靠性分析，为新型车辆结构的随机疲劳寿命估算和可靠性设计提供了一种有应用意义的方法和途径。

摘要：目的研究地震方向和转子不平衡与水平地震耦合随机激励对悬臂双盘转子系统随机振动的影响,对转子系统的动力参数的合理确定及随机振动控制提供了依据.方法应用虚拟激励法,通过计算机数值模拟,分析了悬臂双盘转子系统的随机响应.结果分析结果表明,水平方向地震时转子系统的随机响应相对比较强烈;地震和转子不平衡耦合随机激励对转子系统的随机振动的影响不相悖,但也不是线性叠加的关系;由于悬臂端圆盘所受到的约束相对比较差,故随机振动的响应较为强烈,主要的随机振动能量发生于低频,应该提起注意.结论利用虚拟激励的方法分析双盘转子系统的随机振动响应是可行的,分析结果对转子系统的进一步研究及提出转子系统工程实用的简化设计方法,既具有科学意义又具有实用价值.

摘要：以一种新颖钢管混凝土拱桥-斜拉钢管混凝土拱组合桥为研究对象,通过建立空间结构有限元模型,利用子空间迭代法得到结构的自振特性,并运用随机响应理论分别对该桥在纵向激励、纵+竖向激励、纵+横向激励、纵+竖+横向激励等4种工况作用下的地震响应与相同跨径的中承式钢管混凝土拱桥进行了对比分析。分析结果表明,地震横向激励对斜拉拱桥的响应特性有较大的影响,在多维随机地震激励作用下,由于斜拉索的存在使得斜拉拱桥的横向抗震性能优于相同跨径的中承式钢管混凝土拱桥,这为大跨度斜拉拱桥的抗震设计和研究提供了理论依据。

摘要：本文对结构在地震载荷下的非平稳随机响应作了研究，把地震载荷用不同频率虚拟激励替代，采用精细时程积分进行分析，着重研究了这一算法的并行性，设计了高效并行算法，并在ＴＲＡＮＳＰＵＴＥＲ并行机上实现了该算法。