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搜索结果: 1-6 共查到航空、航天科学技术 重要抽样相关记录6条 . 查询时间(0.106 秒)
结构可靠度分析计算通常采用多项式响应面拟合隐式极限状态函数,但对于复杂航空航天机械结构产品极限状态方程往往表现出高度非线性,此时多项式响应面的模拟精度不够就会造成计算不收敛。为了提高结构可靠度计算的精度、效率和收敛性,提出了基于优化Kriging模型和重要抽样法的结构可靠度计算方法。首先,利用人工蜂群算法对Kriging模型的参数进行优化;再用优化后的模型模拟隐式极限状态函数,结合重要抽样法不断修...
系统关键故障的发生,会导致系统处于各种离散性能降级状态.针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于连续变量系统的不足,提出考虑混合变量的基于MCMC的自适应重要抽样法,以支持系统性能可靠性的高效仿真.该方法首先将由关键故障产生的不同失效域组成失效空间,并通过初始样本点在失效空间中随机游走构造马尔可夫链模拟样本;然后综合考...
系统关键故障的发生,会导致系统处于各种离散性能降级状态.针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于连续变量系统的不足,提出考虑混合变量的基于MCMC的自适应重要抽样法,以支持系统性能可靠性的高效仿真.该方法首先将由关键故障产生的不同失效域组成失效空间,并通过初始样本点在失效空间中随机游走构造马尔可夫链模拟样本;然后综合考...
针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系...
基于自适应重要抽样(AIS,Adaptive Importance Sampling)的可靠性分析方法,能够克服基于蒙特卡洛方法分析小概率事件时存在的效率低、精度差问题.为解决显性失效方程不存在时寻找失效点困难问题,首先利用条件递归寻找失效点,并使之尽可能在失效面附近;以该失效点为采样中心,抽取失效样本,并不断调整采样中心,使失效样本不断靠近设计点;然后利用这组失效样本估计重要抽样函数的参数,再执...
提出了一种新的适用于具有多个设计点的安全边界方程失效概率计算的重要抽样函数,其抽样估计值的方差小于现有方法,收敛速度也较现有方法快,抽样效率为50%左右,且估计值收敛于真实值。

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