不确定概率分布下的重要性测度及其稀疏网格解

发布时间：2019-11-17 05:04

【摘要】：针对基本输入变量概率分布信息不可准确预知的情况,对基本变量基于方差的重要性测度进行分析,建立了随机不确定性分布参数,区间不确定性分布参数以及随机和区间混合不确定性参数条件下的3种重要性测度指标.该指标体系能够反映3种不确定性分布参数条件下,输入变量对结构系统输出性能的影响.由于基于方差的重要性测度计算量大,文中采用稀疏网格方法在每一分布参数实现值处进行计算.针对3种不确定性分布参数情况,分别利用稀疏网格方法和稀疏网格方法结合遗传算法对所提的重要性测度指标进行计算.通过数值算例和工程算例说明所提指标的合理性和所采用方法的高效性.
【图文】：

中国科学:技术科学2013年第43卷第10期1099图1屋架结构示意图表6屋架结构基本变量分布参数Variablesq(N/m)l(m)AS(m2)AC(m2)ES(N/m2)EC(N/m2)Codex1x2x3x4x5x6Mean123456Coefficient0.070.010.060.120.060.06均值具有随机不确定性,其概率分布的均值见表7,所有均值的变异系数为0.01.情况2:假设弹性模量CE和SE的均值具有区间不确定性而其他输入变量均值仍具有表7中的随机不确定性,CE和SE的取值区间分别为[0.94×1011,1.06×1011]和[1.88×1010,2.12×1010].表8给出了情况1随机不确定性概率分布下的重要性测度结果,表9给出了情况2混合不确定性下的重要性测度结果.由于屋架结构功能函数的非线性程度较大,所以稀疏网格方法的精度水平取k2.由表8可以看出,稀疏网格法的计算结果和MonteCarlo法的计算结果基本一致,而稀疏网格法的计算量要远小于MonteCarlo法.表9中稀疏网格结合MonteCarlo法的计算结果和稀疏网格结合遗传算法的计算结果也基本一致,这说明相对于MonteCarlo法,遗传算法能够高效的得到区间问题的上下界.对于随机不确定性概率分布的情况,表8中的重要性测度排序结果为:135426,这与文献[15]中不考虑分布参数不确定性时的重要性排序结果一致.这说明随机不确定性概率分布对输入变量的重要性测度影响较小.此外可以看到,载荷q的不确定性对输出响应的不确定性影响最大,钢杆的横截面积SA和弹性模量SE的影响次之,而杆长l和混凝土杆的弹性模量的影响最小.因此,在屋架表7随机不确定均值的分布参数Parameters123456Mean20000129.82×1040.041×10112×1010表8情况1随机

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2562193