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FM-代表点 被引量:1
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作者 周永道 方开泰 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2019年第7期1009-1020,共12页
本文提出一种寻找连续性随机变量代表点的新准则:FM-准则。该准则在前n-1样本矩等于相应的总体矩的约束条件下,最小化经验分布函数与总体分布之间差异的L2-范数。本文证明该准则对很多分布都是有意义的。当约束条件不满足时,该准则被推... 本文提出一种寻找连续性随机变量代表点的新准则:FM-准则。该准则在前n-1样本矩等于相应的总体矩的约束条件下,最小化经验分布函数与总体分布之间差异的L2-范数。本文证明该准则对很多分布都是有意义的。当约束条件不满足时,该准则被推广至伪FM-准则。一些例子表明, FM-代表点比其他类型的代表点更优。 展开更多
关键词 f-偏差 均方误差 代表点
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结构可靠度分析的概率密度演化理论——自适应代理模型方法 被引量:9
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作者 周通 彭勇波 李杰 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1035-1043,共9页
为提高结构可靠度分析的精度和效率,发展了自适应代理模型与概率密度演化理论组合的一类高效可靠度求解方法。由于候选点集分布对于目标代理模型的导出速率具有关键作用,考察了GF偏差点集与常用MCS点集对代理模型构建的影响,确定了GF偏... 为提高结构可靠度分析的精度和效率,发展了自适应代理模型与概率密度演化理论组合的一类高效可靠度求解方法。由于候选点集分布对于目标代理模型的导出速率具有关键作用,考察了GF偏差点集与常用MCS点集对代理模型构建的影响,确定了GF偏差点集作为优选点集.为验证优选点集及自适应代理模型与概率密度演化理论组合可靠度分析方法的有效性,以径向基函数为基础,开展了解析函数的代理模型构建与随机非线性结构抗震可靠度评估。结果表明:GF偏差候选点集增强了代理模型的构建效率,进一步提高了自适应代理模型与概率密度演化理论组合可靠度分析方法的精度和效率。 展开更多
关键词 结构可靠度 概率密度演化理论 自适应代理模型 Gf偏差点集 MCS点集
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不同分布随机参数结构非线性地震反应的概率密度演化 被引量:5
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作者 杨俊毅 陈建兵 李杰 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1047-1054,共8页
为了准确把握实际工程结构在地震作用下的整体性能,需要合理考虑结构参数的随机性.本文采用概率密度演化理论,结合以广义F-偏差最小化为准则的点集优选策略,实现了含有数十个随机参数的多自由度结构非线性随机反应分析.在此基础上,重点... 为了准确把握实际工程结构在地震作用下的整体性能,需要合理考虑结构参数的随机性.本文采用概率密度演化理论,结合以广义F-偏差最小化为准则的点集优选策略,实现了含有数十个随机参数的多自由度结构非线性随机反应分析.在此基础上,重点考察了基本随机参数的不同分布类型和不同变异系数对结构非线性反应特性的影响.研究表明,由于结构随机参数不同分布类型的影响,结构反应的二阶矩差异可达±30%;当基本变量变异系数很小和很大时,不同分布类型对二阶矩的影响程度均较大但影响趋势相反,因而存在结构反应二阶矩对不同分布类型不敏感的变异系数值域.随机参数的分布类型对结构反应的概率密度函数影响显著,甚至可能导致定性性质的改变. 展开更多
关键词 随机结构 地震反应 非线性 广义f-偏差 概率密度演化理论
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滞回结构随机地震反应概率密度演化分析
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作者 杨俊毅 陈建兵 李杰 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2014年第S1期328-332,共5页
在工程实际中,要合理地评估复杂结构在地震作用下的整体性能,需要考虑结构参数的随机性。概率密度演化理论可以直接获取随机结构动力反应的概率密度函数及其演化过程。本文以广义F-偏差最小化作为代表点选取准则,采用扩展的Bouc-Wen滞... 在工程实际中,要合理地评估复杂结构在地震作用下的整体性能,需要考虑结构参数的随机性。概率密度演化理论可以直接获取随机结构动力反应的概率密度函数及其演化过程。本文以广义F-偏差最小化作为代表点选取准则,采用扩展的Bouc-Wen滞回模型,对具有随机参数的滞回非线性多自由度结构进行了地震动反应概率密度演化分析。结果表明,随机结构的动力反应具有显著且复杂的演化特征,这些特征可以通过概率密度演化理论进行精细化分析。 展开更多
关键词 随机结构 扩展Bouc-Wen滞回模型 地震反应 广义f-偏差 概率密度演化方法
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基于F代表点的高斯过程矩匹配滤波
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作者 姚智颖 刘冬 《宇航计测技术》 CSCD 2011年第5期70-75,共6页
提出了一种基于F偏差代表点的高斯过程矩匹配滤波方法。该方法通过高斯过程学习系统的过程函数和观测函数,在高斯矩匹配滤波的框架下利用F偏差代表点进行数值计算。在单变量非线性模型及静基座初始对准中进行的仿真实验表明,该方法的精... 提出了一种基于F偏差代表点的高斯过程矩匹配滤波方法。该方法通过高斯过程学习系统的过程函数和观测函数,在高斯矩匹配滤波的框架下利用F偏差代表点进行数值计算。在单变量非线性模型及静基座初始对准中进行的仿真实验表明,该方法的精度不低于解析计算的高斯过程假设密度滤波(GP-ADF),远高于高斯过程无迹卡尔曼滤波(GP-UKF)。 展开更多
关键词 f偏差代表点 高斯过程回归 贝叶斯估计 矩匹配滤波
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