拉丁超立方抽样在非能动系统可靠性分析中的应用与发展

发布时间：2019-04-21 14:33

【摘要】：拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling,LHS)方法具有较好的空间填充特性和良好的概率性质,广泛应用于计算机仿真领域,以解决复杂系统计算机仿真的巨大运算代价问题和复杂系统的精确替代模型建立问题。本文介绍了LHS方法在非能动系统可靠性分析中的优势,综述了LHS的改进方法、优化方法及样本扩展方法,给出LHS方法在核能领域的应用及存在的问题。最后,指出LHS方法应用于非能动系统可靠性分析中的发展趋势与方向。
[Abstract]:Latin hypercube sampling (Latin Hypercube Sampling,LHS) method is widely used in computer simulation because of its good properties of space filling and probability. In order to solve the problem of huge operation cost of computer simulation of complex system and the establishment of accurate substitute model of complex system. In this paper, the advantages of LHS method in reliability analysis of passive systems are introduced. The improved method, optimization method and sample expansion method of LHS are reviewed. The application of LHS method in nuclear energy field and the existing problems are given. Finally, the development trend and direction of the application of LHS method in reliability analysis of passive systems are pointed out.
【作者单位】： 海军工程大学核能科学与工程系;
【分类号】：TB114.3

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本文编号：2462293