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World File Search System时不变的
根据平交道口预测疲劳寿命... - WIT Press
疲劳寿命预测中常用的模型基于以不同方式计数的循环。最常用的方法是基于雨流计数，它以非常特殊的方式处理应力历史。这种方法有三个主要缺点。这是一种从连续变化的应力曲线产生循环的临时方法。它以非常严格的方式在循环计数中引入记忆，并且算法相当复杂。另一方面，基于平交点的模型易于应用，但平交点谱不包含足够的应力历史信息。这里提出了一个模型，其中损伤累积取决于实际的平交点和压缩在状态变量中的应力历史。提出的模型具有以下属性。当总损伤超过给定值时，就会发生故障。每次应力变化都会导致非负损伤，这种损伤仅取决于实际应力、其变化和应力状态变量。在特定应用中，状态变量可以解释为裂纹的张开应力。该模型是时不变的，即如果时间尺度发生变化，损伤不会改变。因此，寿命由应力的最大值和最小值序列决定。通常，状态变量的动态必须是时不变的和稳定的，即平稳和遍历的随机应力函数应生成平稳和遍历的状态变量。在这种情况下，可以根据损伤强度来预测疲劳寿命，损伤强度是单位时间的预期损伤。
核非弹性散射的量子模拟
图 1：根据方程 (24)，在 N q 量子比特量子寄存器上，e U ( tf ; t 0 ) 的完整时间演化的量子电路设计示意图。电路从左到右运行。门 e U ( tk )，其中 tk = t 1 , t 2 , · · · , tn 且 tn = tf ，对应于散射时间 tk 处单个时间步长的时间演化算子。尽管 e U ( tk ) 随 tk 而变化，但它在每个短时间步长 [ tk − 1 , tk ] 内都被认为是时不变的。| q ⟩ ⊗ N q 表示 N q 量子比特寄存器。
根据平交道口预测疲劳寿命... - WIT Press
疲劳寿命预测中常用的模型基于以不同方式计数的循环。最常用的方法是基于雨流计数，它以非常特殊的方式处理应力历史。这种方法有三个主要缺点。这是一种从连续变化的应力曲线产生循环的临时方法。它以非常严格的方式在循环计数中引入记忆，并且算法相当复杂。另一方面，基于平交点的模型易于应用，但平交点谱不包含足够的应力历史信息。这里提出了一个模型，其中损伤累积取决于实际的平交点和压缩在状态变量中的应力历史。提出的模型具有以下属性。当总损伤超过给定值时，就会发生故障。每次应力变化都会导致非负损伤，这种损伤仅取决于实际应力、其变化和应力状态变量。在特定应用中，状态变量可以解释为裂纹的张开应力。该模型是时不变的，即如果时间尺度发生变化，损伤不会改变。因此，寿命由应力的最大值和最小值序列决定。通常，状态变量的动态必须是时不变的和稳定的，即平稳和遍历的随机应力函数应生成平稳和遍历的状态变量。在这种情况下，可以根据损伤强度来预测疲劳寿命，损伤强度是单位时间的预期损伤。
正交时间频率空间调制 - 第三部分
摘要 — 本教程关于正交时频空间 (OTFS) 调制的前两部分讨论了延迟多普勒 (DD) 域通信的基本原理以及一些先进的收发器设计技术。在本文中，我们将介绍一种基于 OTFS 的集成传感和通信 (ISAC) 系统，该系统被视为下一代无线通信的一项使能技术。特别是，我们说明了 OTFS-ISAC 系统的传感和通信模型。接下来，我们表明，得益于时不变的 DD 信道，传感参数可用于推断通信信道，从而实现高效的传输方案。由于这两种功能都是在同一个 DD 域中实现的，我们简要讨论了基于 OTFS 的 ISAC 系统的几个有希望的优势，这些优势尚未完全揭晓。最后，我们将重点介绍 OTFS 在未来无线网络中的一系列潜在应用。
地面振动测试理论
2.1.2 模态分析假设模态分析源于结构动力学理论，该理论提供了获取振型和参数的条件和要求。以下一组假设是模态分析的基本假设 [7]：• 系统是线性的• 系统是时不变的• 系统是可观测的如果系统是线性的，则结构对任何输入力组合的响应等于每个单独输入力的响应之和。为了使系统具有时不变性，模态参数（固有频率、阻尼和振型）必须与时间无关或为常数。如果系统是可观测的，则输入和输出测量值包含足够的信息来准确表征系统的行为 [8]。由于非线性行为，具有松散部件的结构不是完全可观测的。如果这些假设对结构成立，则 GVT 将产生线性结构动力学理论预测的结果，并且可以找到模态参数和振型。
地面振动测试理论
2.1.2 模态分析假设 模态分析源于结构动力学理论，该理论提供了获得模态形状和参数的条件和要求。以下一组假设是模态分析的基本假设 [7]： • 系统是线性的 • 系统是时不变的 • 系统是可观测的 如果系统是线性的，则结构对任何输入力组合的响应等于每个单独输入力的响应之和。为了使系统具有时不变性，模态参数（固有频率、阻尼和模态形状）必须与时间无关或为常数。如果系统是可观测的，则输入和输出测量包含足够的信息来准确表征系统的行为 [8]。由于非线性行为，具有松散组件的结构无法完全观测。如果这些假设对结构有效，则 GVT 将产生线性结构动力学理论预测的结果，并且可以找到模态参数和模态形状。
人工智能的工程应用
本文构建了一个具有时变基强度的霍克斯过程来对压缩机站的故障序列即故障事件进行建模，并结合生存分析和基于霍克斯过程的点过程模型对压缩机站的各种故障事件进行研究。据我们所知，到目前为止，几乎所有的霍克斯点过程相关文献都假设条件强度函数的基强度是时不变的。这种假设显然过于苛刻，难以验证。例如，在实际应用中，包括财务分析、可靠性分析、生存分析和社会网络分析，故障发生的基强度随时间的真实变化并不是恒定的。恒定的基强度不会反映故障发生的基强度随时间的变化趋势。因此，为了解决这个问题，本文提出了一种新的时变基强度，例如，将其视为服从威布尔分布。首先，我们将基强度引入到服从威布尔分布的霍克斯过程中，然后提出一种基于最大似然估计的有效学习算法。在恒定基强度合成数据、时变基强度合成数据和真实数据上的实验表明，该方法可以同时且稳健地学习霍克斯过程的触发模式和时变基强度。在真实数据上的实验还揭示了不同类型故障的格兰杰因果关系以及基失效概率随时间的变化。根据实验结果，我们提出了一些实际生产建议。
飞机贷款和租赁组合建模 - GE Capital
简介 在评估飞机贷款时，通常要考虑初始贷款金额的支付、本金偿还、利息和保证金支付、费用产生的现金流，并计算净现值 (NPV) 或内部收益率 (IRR)。在经营租赁中，我们采用飞机的初始购买价格、租金支付、利息、维护储备金支付和费用以及租赁期结束时假定残值的销售收益来计算 NPV 或 IRR。还可以考虑税收、再融资条款和资本规则。根据内部目标，可以构建条款以满足接受或拒绝拟议交易的标准。这种方法的局限性在于：1）当航空公司违约时，合同债务或租金支付有时会中断；2）期限结束时或发生违约时的飞机价值不一定是最初假设的价值；3）利率可能随时间变化，从而影响净现值。这些不确定性会产生风险 - 违约风险、飞机价值风险和利率风险。因此，NPV 和 IRR 不是静态数字，而是可能结果的范围或概率分布。本文将讨论如何估计航空公司生存、飞机价值和利率中的这些不确定性，如何建立 NPV/IRR 分布，以及如何使用此分布作为构建、定价、接受或拒绝拟议交易的指南，如何衡量风险贷款或租赁的价值，或如何衡量风险以设定损失准备金或分配资本。我们首先讨论具有单一交易对手和单一飞机的独立交易。讨论多架飞机和航空公司交易、交叉抵押、投资组合、多样化和集中度等问题，其中飞机价值、航空公司违约和利率的相互依赖性发挥作用。从根本上讲，未来的违约事件、飞机价值和利率都是我们做出的猜测。历史可以作为参考，但我们生活在一个不断变化的世界，经济、政治和社会模式是由人类而不是时不变的物理定律塑造的。喷气时代的历史如此短暂，过去的事件不可能涵盖未来的所有可能情景。经验、判断和直觉必须补充历史数据，才能对未来结果做出有意义的假设。金融资产的市场价格也可以作为参考。信用违约掉期或利率衍生品的价格可以帮助我们假设违约预期或利率的演变。EETC 的价格可以揭示市场对飞机价值的预期，尽管违约风险和利率也会影响价格。经营租赁条款可以帮助估计飞机价值。但是，即使拥有最好的数据和假设，仅靠模型也不足以在飞机融资中取得成功。我们将指出可以使我们超越静态分析（其中风险和回报仅以直观的方式考虑）的工具和概念，并帮助我们做出更快、更好、更连贯的决策。此类模型将帮助我们在 1) 交易过程中保持一致，即我们如何看待特定的航空公司或飞机类型；它们将帮助我们在 2) 交易过程中保持一致，即我们如何权衡一个特征对另一个特征的影响，信贷质量、贷款价值比、飞机质量、定价和期限结构，并将交易的所有活动部分融合成一个连贯的画面；最后，它们将帮助我们在 3) 时间范围内保持一致，希望能抑制从众行为。