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李刚,周春晓,曾岩,王熠煊,汪锐琼.一类改进最大熵方法的可调参数分析[J].计算力学学报,2019,36(6):707~712
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一类改进最大熵方法的可调参数分析
Adjustable parameter analysis of an improved maximum entropy method
投稿时间:2018-11-02  修订日期:2019-02-25
DOI:10.7511/jslx20181102002
中文关键词:  最大熵方法  可靠性分析  转换函数  概率守恒  失效概率估计
英文关键词:maximum entropy method  reliability analysis  transformation function  probability conservation  failure probability estimation
基金项目:国家重点基础研究发展计划(2014CB046506);国家自然科学基金(11872142;11672052)资助项目.
作者单位E-mail
李刚 大连理工大学 工业装备结构分析国家重点实验室, 大连 116024  
周春晓 大连理工大学 工业装备结构分析国家重点实验室, 大连 116024
北京宇航系统工程研究所, 北京 100076 
 
曾岩 大连理工大学 工业装备结构分析国家重点实验室, 大连 116024 zengyan@dlut.edu.cn 
王熠煊 大连理工大学 工业装备结构分析国家重点实验室, 大连 116024  
汪锐琼 北京宇航系统工程研究所, 北京 100076  
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中文摘要:
      在结构可靠性分析中,引入含可调参数的转换函数能对传统的最大熵方法进行改进,获得更高的失效概率预测精度。但是,此可调参数的最佳取值很难确定。针对这一问题,引入概率守恒方程,从功能函数转换前后所得概率密度函数出发,建立其最大熵值的变化关系,给出转换前后最大熵值之差的理论形式。通过对三种典型单调非线性转换函数开展算例研究,发现功能函数转换前后的最大熵值之差与转换函数的最佳可调参数值有关。改变可调参数值驱使最大熵值之差变化的同时,改进最大熵方法能遍历到更好的失效概率估计值。
英文摘要:
      In structural reliability analysis,the classical maximum entropy method can be improved to estimate the failure probability more accurately by introducing the transformation function with an adjustable parameter.But it is still difficult to determine the best value of the adjustable parameter.To solve this problem,in this paper the relationship between the maximum information entropies before and after the transformation is established from the probability density functions of the original and transformed performance functions by introducing the probability conservation equation.The theoretical form of the difference between the maximum entropy values before and after the transformation is also obtained.Three typical monotone nonlinear transformation functions are studied in numerical examples.It is found that the difference between maximum entropy values before and after transformation is related to the selection of the optimal adjustable parameters.When the difference between the corresponding maximum entropy values is modulated according to the changing of the adjustable parameter,a better estimation of the failure probability can be obtained by using the improved maximum entropy method with the transformation function.
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