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复杂数据驱动下的质量检测、监测与运维技术研究综述
1
作者 高园园 洪铦栋 +1 位作者 陶宝平 欧阳林寒 《中国管理科学》 北大核心 2026年第2期41-55,共15页
在制造业领域,产品质量管理是企业核心竞争力构建的关键环节。传统的质量管理手段先后关注结果质量、过程质量、全流程质量的相关方法。然而,随着21世纪后全球互联网的深度发展,以智能化、自动化为特色的“智能+”信息化技术开辟了质量... 在制造业领域,产品质量管理是企业核心竞争力构建的关键环节。传统的质量管理手段先后关注结果质量、过程质量、全流程质量的相关方法。然而,随着21世纪后全球互联网的深度发展,以智能化、自动化为特色的“智能+”信息化技术开辟了质量管理技术新阶段,因此,数据成为了新时代质量管理的基础,贯穿于产品从设计到退役的全生命周期之中。数据的表现形式多样,涵盖了文本记录、数值指标、图像分析、视频监控等多元化形态,不仅促使数据收集手段需不断创新与丰富,以满足多样化的数据捕获需求,同时也对数据分析理论的深度、模型的适用性提出了更为严苛的要求。然而,数据的不平衡、多源异构等复杂特性为质量管理新技术的应用带来了挑战。在此背景下,本文聚焦于制造业产品生产过程,以检测、监测、运维为导向,探究了复杂数据在制造业产品生产质量管理中的前沿技术,并总结了现有挑战,展望了未来研究的发展趋势。 展开更多
关键词 复杂数据 质量管理 质量检测 质量监测 运维管理
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基于QMU的时变结构系统可靠性分析方法
2
作者 李贵杰 何宜勉 +1 位作者 薛会民 王美琦 《计算力学学报》 北大核心 2026年第1期9-16,共8页
针对机械结构中普遍存在的随时间变化的可靠性分析问题,通过引入裕量与不确定性量化(QMU)理论,提出了一种通过结构关键性能的裕量与不确定度的比值,即为置信因子,来度量时变结构安全程度的可靠性新方法。该方法基于极值变换理论,将时变... 针对机械结构中普遍存在的随时间变化的可靠性分析问题,通过引入裕量与不确定性量化(QMU)理论,提出了一种通过结构关键性能的裕量与不确定度的比值,即为置信因子,来度量时变结构安全程度的可靠性新方法。该方法基于极值变换理论,将时变可靠性分析问题转换为求解关键性能函数极值分布的时不变可靠性问题。在此基础上,根据QMU定义计算得到裕度与不确定性,进而计算置信因子大小,工程设计人员便可根据该值判断结构安全程度。给出了基于Monte Carlo方法提出的时变可靠性度量方法的求解思路和步骤。最后,通过四连杆机构、航空发动机涡轮盘结构和悬臂管结构三个算例验证了所提方法的合理性和工程适用性,以及算法的可行性。 展开更多
关键词 裕度与不确定性量化 时变可靠性 置信因子 极值法 Monte Carlo方法
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区分度优先的综合评价方法研究 被引量:1
3
作者 许冠军 曾希君 《统计与决策》 北大核心 2025年第13期56-62,共7页
综合评价的结果是给每个评价对象一个量化值用于择优或排序,评价结果的区分度是衡量评价有效性的重要方面。针对常用综合评价方法的区分度不确定或稳定性不好的问题,文章提出了一种区分度优先的综合评价方法。基于信息熵能反映评价数据... 综合评价的结果是给每个评价对象一个量化值用于择优或排序,评价结果的区分度是衡量评价有效性的重要方面。针对常用综合评价方法的区分度不确定或稳定性不好的问题,文章提出了一种区分度优先的综合评价方法。基于信息熵能反映评价数据集变化剧烈程度的原理,给出了评价指标区分度量化分析方法,并证明了低区分度指标会降低综合评价区分度;结合Cohen’s Kappa一致性检验能反映评价结果的综合性,定义了加权指标、资格指标和无效指标;通过识别并剔除低区分度的资格指标和无效指标、保留加权指标来确保评价结果在具有较高区分度的同时兼顾评价的综合性;通过某高职院校2022—2023学年学生“五育”发展综合评价、浙江省2020—2024年高职院校产教融合综合评价和2000—2020年全球生态可持续发展综合评价三个不同领域的实例验证了所提方法的有效性和普适性。 展开更多
关键词 区分度 综合评价 信息熵 指标分类 Cohen's Kappa一致性检验
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融合主题模型与文本特征的汽车质量多维动态监测与诊断
4
作者 宋贽 王晗 +1 位作者 张久军 胡雪龙 《控制与决策》 北大核心 2025年第9期2879-2890,共12页
汽车产业是国民经济的重要支柱产业之一,其质量安全问题备受瞩目.汽车质量反馈信息延迟性较高,汽车用户在线投诉成为汽车制造商发现质量缺陷的重要信息途径.现有研究主要关注汽车质量缺陷的静态提取,如缺陷识别与类型划分,较少研究汽车... 汽车产业是国民经济的重要支柱产业之一,其质量安全问题备受瞩目.汽车质量反馈信息延迟性较高,汽车用户在线投诉成为汽车制造商发现质量缺陷的重要信息途径.现有研究主要关注汽车质量缺陷的静态提取,如缺陷识别与类型划分,较少研究汽车质量问题的动态变化.鉴于此,针对网络上汽车质量投诉文本特点,应用潜在狄利克雷分配模型提取质量缺陷主题,将投诉文本按照主题分类,计算各缺陷主题下投诉文本的时间间隔和情感得分,从频率和强度两个维度同时刻画投诉的变化趋势.由于时间间隔和情感得分的联合分布难以确定,基于秩检验和经验Copula提出一种二元稳健控制图(记为BEWMA-LC),对于不同投诉主题同时在线监测投诉文本的时间间隔、情感得分以及相关性,并在报警后能够进一步识别异常原因.以大众速腾汽车为实证对象,基于车质网2010年~2021年在线投诉文本数据,通过与已有非参数控制图的对比分析,验证所提出方法在实时监测和诊断汽车质量变化方面的有效性. 展开更多
关键词 汽车质量监控 网络投诉 潜在狄利克雷分配 时间间隔 情感分析 统计质量控制
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基于改进可变容差法的结构可靠性分析方法
5
作者 夏雨 汤峰 +1 位作者 余颖烨 经承贵 《应用力学学报》 北大核心 2025年第1期117-124,共8页
HL-RF(Hasofer-Lind and Rackwitz-Fiessler)法在处理高非线性结构功能函数时会出现振荡、不收敛的问题。可变容差法能够有效解决上述问题,但该方法的反射点选取缺乏方向引导性。针对此,该论文提出基于权重分析改进反射基点的可变容差... HL-RF(Hasofer-Lind and Rackwitz-Fiessler)法在处理高非线性结构功能函数时会出现振荡、不收敛的问题。可变容差法能够有效解决上述问题,但该方法的反射点选取缺乏方向引导性。针对此,该论文提出基于权重分析改进反射基点的可变容差法。该方法先计算非最差点到标准正态空间原点的距离,并增大距离原点更近的点的权重,由此增强反射基点的方向引导性,促使迭代点能更快靠近失效点。通过数值算例验证,本研究提出的方法能够有效解决反射点缺乏方向引导性问题,并且在求解速度上具有显著优势。 展开更多
关键词 可靠度 可变容差法 权重分析 距离 方向引导性
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“生产过程中的决策问题” 的问题解析 被引量:1
6
作者 薛毅 《数学建模及其应用》 2025年第1期67-78,共12页
本文给出2024年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛B题“生产过程中的决策问题”的求解方法,并针对学生在参赛论文中出现的问题作了简要的说明与点评.为保证求解的连贯性,论文的前一部分是问题的求解,后一部分是参赛论文的点评.
关键词 假设检验 区间估计 序贯概率比检验 声称质量水平 操作特性曲线
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基于趋势面分析及贝叶斯优化建模的房地产批量估价研究
7
作者 杨楠 亓旻昊 《工程数学学报》 北大核心 2025年第3期473-489,共17页
房地产价格受到区位异质、区位自相关和区位分布非线性的影响,使得快速、大量、精准地进行我国城市复杂区位下的住宅价格评估极具挑战。基于趋势面分析和贝叶斯优化,设计构建BO-TSA-XGBoost模型,将估价问题转换为属性空间划分问题,以实... 房地产价格受到区位异质、区位自相关和区位分布非线性的影响,使得快速、大量、精准地进行我国城市复杂区位下的住宅价格评估极具挑战。基于趋势面分析和贝叶斯优化,设计构建BO-TSA-XGBoost模型,将估价问题转换为属性空间划分问题,以实现复杂数据环境中房地产批量估价区位信息的识别与学习。选取2020~2021年上海市16个行政区的34 460条二手房交易数据进行实证分析,研究结果表明:BO-TSAXGBoost模型能在复杂数据环境中准确识别并学习区位信息,有效解决由复杂区位特征导致的评估精度下降问题,并在多种价格区间、多种复杂区位下具有评估效果一致性;趋势面分析和贝叶斯优化算法可显著提升集成学习模型的评估精准度和评估稳健性;BO-TSA-XGBoost模型精准评估的关键在于住宅区位信息的学习。 展开更多
关键词 批量评估 趋势面分析 贝叶斯优化 XGBoost
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一种结合有监督分类器和MEWMA的控制图
8
作者 周茂袁 邱静 +1 位作者 周茂凯 钱琨 《应用概率统计》 北大核心 2025年第1期28-42,共15页
在过程监控中,使用现代工业系统中的变量进行准确有效的监控诊断仍然是一个具有挑战性的任务.本文以多元指数加权移动平均(MEWMA)策略结合一种有监督分类器(“one plus epsilon”,简称OPE分类器),提出OPE-MEWMA控制图.在考虑不同模型、... 在过程监控中,使用现代工业系统中的变量进行准确有效的监控诊断仍然是一个具有挑战性的任务.本文以多元指数加权移动平均(MEWMA)策略结合一种有监督分类器(“one plus epsilon”,简称OPE分类器),提出OPE-MEWMA控制图.在考虑不同模型、偏移模式和偏移大小的情况下,探究了控制图对均值偏移的检测能力,通过比较平均运行长度等多个指标衡量控制图的性能表现.仿真结果表明,所开发的OPE-MEWMA控制图能够快速检测到均值偏移,灵敏度较高. 展开更多
关键词 统计过程控制 多元指数加权移动平均控制图 交叉熵损失 蒙特卡洛模拟
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地方本科院校大学生学习性投入与学习收获的实证研究——基于H高校的调查分析
9
作者 纪志荣 路春燕 王立婷 《赤峰学院学报(自然科学版)》 2025年第8期80-85,共6页
基于修正NSSE-China问卷,结合H高校理工科本科生调查数据,采用高阶验证性因素分析,构建并验证了包含学业挑战度、主动合作学习、生师互动水平、教育经历丰富度与校园环境支持度五个维度的学习性投入结构模型,系统探讨其对学习收获的影... 基于修正NSSE-China问卷,结合H高校理工科本科生调查数据,采用高阶验证性因素分析,构建并验证了包含学业挑战度、主动合作学习、生师互动水平、教育经历丰富度与校园环境支持度五个维度的学习性投入结构模型,系统探讨其对学习收获的影响机制,并分析性别、生源地与班干部身份等个体背景变量的调节效应。研究发现,学生整体学习性投入水平处于中等偏上,协作学习参与度相对较低,五个维度表现不均衡;不同背景学生在学习性投入上存在显著差异,而学习收获方面差异不显著,反映出高校教育环境的公平性。多元回归分析表明,五个投入维度对学习收获均具有显著正向预测作用,其中校园支持度与教育经历丰富度为主要影响因素。基于此,提出优化课程挑战度、强化协作学习机制、拓展高影响教育经历、完善个性化支持及推进精细化教学管理等建议,为地方高校构建科学的学习质量监测体系与精准育人机制提供理论支撑与实践路径。 展开更多
关键词 学习性投入 学习收获 地方本科高校 NSSE-China问卷 结构方程模型
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大样本下基于空间向量聚类的非概率证据融合方法研究
10
作者 曹黎侠 王嘉鑫 毛春妮 《内蒙古师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期221-228,共8页
针对大样本情况下的冲突证据融合问题,综合考虑证据之间的支持关系和证据本身的不确定性,提出了一种基于空间向量Jousselme距离聚类的证据融合新方法,用于处理大样本情况下的证据融合问题,并降低证据冲突带来的影响。基于逐步融合的理念... 针对大样本情况下的冲突证据融合问题,综合考虑证据之间的支持关系和证据本身的不确定性,提出了一种基于空间向量Jousselme距离聚类的证据融合新方法,用于处理大样本情况下的证据融合问题,并降低证据冲突带来的影响。基于逐步融合的理念,先通过聚类分析计算出证据间的距离对证据进行分类,再采用Murphy方法对同一类证据进行融合,然后对初步融合后的新证据运用D-S(Dempster-Shafer)组合规则实现排序和决策;最后将该方法用于高校在校生心理社会性发展问题的研究。实证分析表明,新方法有效可行,实证结果可为心理社会性发展预测、评估等研究提供参考。 展开更多
关键词 证据冲突 大样本 向量空间聚类 心理社会性发展
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基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测 被引量:1
11
作者 杨薪玉 刘玉敏 王宁 《统计与决策》 北大核心 2025年第13期70-75,共6页
数据的高维度和非线性是影响多变量生产过程在线质量预测的瓶颈。文章将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和蚁群优化算法(ACO)相结合,提出了一种基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测新方法。首先,对生产过程数据采用模糊C均值聚类... 数据的高维度和非线性是影响多变量生产过程在线质量预测的瓶颈。文章将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和蚁群优化算法(ACO)相结合,提出了一种基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测新方法。首先,对生产过程数据采用模糊C均值聚类进行数据降维,有效地减少了模糊推理系统的规则数,提高了ANFIS模型的泛化能力;其次,采用ACO算法对ANFIS模型参数进行优化,提高了模型的预测精度;最后,运用所提方法对青霉素发酵过程进行实证分析,并与GA-ANFIS和PSO-ANFIS预测模型进行对比,验证了所提方法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 多变量生产过程 质量预测 自适应神经模糊推理系统 蚁群优化算法
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离散时间冷贮备可修重试系统可靠性建模 被引量:1
12
作者 马梦饶 胡林敏 于晓芸 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期177-188,共12页
研究了离散时间冷贮备可修重试系统,该系统考虑了失效部件的两阶段维修行为和Bernoulli休假机制。系统中所有失效部件都进行第一阶段基本维修,经过基本维修之后的部件会以一定概率进行第二阶段可选维修。修理工每完成一个阶段的维修均... 研究了离散时间冷贮备可修重试系统,该系统考虑了失效部件的两阶段维修行为和Bernoulli休假机制。系统中所有失效部件都进行第一阶段基本维修,经过基本维修之后的部件会以一定概率进行第二阶段可选维修。修理工每完成一个阶段的维修均会以一定的概率进行休假或继续留在系统中。针对离散时间多个事件可能会同时发生的情形,定义了多个事件同时发生的先后次序。基于两类优先级规则,提出了两种不同的模型。利用差分方程迭代解法和母函数法等推导出了系统可用度、可靠度和首次失效前平均时间等关键可靠性指标。通过数值算例,演示了各个参数的变化对系统性能指标的影响,得到了成本效益比最小值所对应的两类维修率的最优值,比较了两种模型瞬态可靠性指标的数值结果。 展开更多
关键词 重试 冷贮备 两阶段维修 BERNOULLI休假 可靠度 可用度
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基于改进乘性一致HFLPRs-TOPSIS的FMEA风险分析 被引量:1
13
作者 刘子辉 方艳红 锁斌 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期178-187,共10页
在可靠性评估的故障模式与影响分析(FMEA)中,专家评分的不确定性和群决策的冲突性显著影响了风险分析结果的准确性。提出了一种基于改进的乘性一致犹豫模糊语言偏好关系集(HFLPRs)与逼近理想解(TOPSIS)的风险分析方法。首先,引入HFLPRs... 在可靠性评估的故障模式与影响分析(FMEA)中,专家评分的不确定性和群决策的冲突性显著影响了风险分析结果的准确性。提出了一种基于改进的乘性一致犹豫模糊语言偏好关系集(HFLPRs)与逼近理想解(TOPSIS)的风险分析方法。首先,引入HFLPRs,系统捕捉指标偏好度;其次,通过改进乘性一致公式并构建HFLPRs的去模糊最优化模型,结合IOWA算子修正专家权重,完成群决策信息的有效提取与聚合;最后,采用改进的TOPSIS对各故障模式进行风险排序。以列车裙板的风险分析作为实例,完成所提方法的敏感性分析与对比性分析。结果表明,所提方式能够更有效地保存专家原始信息,降低来自群体不确定性与冲突性对结果的影响,获得更为准确、客观、稳定的风险分析结果。 展开更多
关键词 故障模式与影响分析(FMEA) 乘性一致 群决策 犹豫模糊语言偏好关系集(HFLPR) 逼近理想解(TOPSIS)
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非单调IG过程运算放大器剩余寿命预测 被引量:1
14
作者 殷如心 锁斌 杨少华 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第2期127-134,共8页
针对运算放大器退化数据不满足单调递增情况下的剩余寿命预测问题,提出一种结合倒挂数据处理和IG过程(逆高斯过程)的寿命预测新方法。首先利用Bayes后验期望对倒挂退化数据进行修正,然后建立每个样本的IG过程退化轨迹,利用加速模型实现... 针对运算放大器退化数据不满足单调递增情况下的剩余寿命预测问题,提出一种结合倒挂数据处理和IG过程(逆高斯过程)的寿命预测新方法。首先利用Bayes后验期望对倒挂退化数据进行修正,然后建立每个样本的IG过程退化轨迹,利用加速模型实现正常应力下IG过程的参数估计后,利用非参核密度拟合参数的密度函数并用bootstrap求出其均值,进而得到运算放大器不同性能参数的IG过程模型。最后,利用多参数性能退化竞争失效求出运算放大器在不同时刻的剩余寿命。通过运算放大器加速退化数据的评估,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 运算放大器 倒挂数据 逆高斯过程 剩余寿命 核密度估计
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正态逼近与基于覆盖宽度的EM估计 被引量:2
15
作者 韩立岩 蔡明生 尹力博 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期655-659,共5页
提出了非正态分布的有限混合正态分布的逼近思路.为了解决混合正态分布中正态分布个数的确定问题,针对基于极大似然估计的期望最大化(EM,Expectation Maxi-mization)算法,提出了最大覆盖宽度的定阶原则.实证结果表明该方法的可行性.在... 提出了非正态分布的有限混合正态分布的逼近思路.为了解决混合正态分布中正态分布个数的确定问题,针对基于极大似然估计的期望最大化(EM,Expectation Maxi-mization)算法,提出了最大覆盖宽度的定阶原则.实证结果表明该方法的可行性.在阶数确定上,最大覆盖准则要优于赤池信息准则,而在宽度计算中,对于最大均值和最小均值的基于标准差的权重调整是必要的. 展开更多
关键词 混合正态分布 非正态分布 分布逼近 EM算法 覆盖宽度
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基于物理信息神经网络及子集模拟的可靠度分析方法
16
作者 宋超林 张弛 +1 位作者 孙斌 肖汝诚 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期1656-1663,共8页
工程结构服役过程中会面临多种影响结构完整性和功能性的不确定性因素,可靠度分析通过评估结构失效概率量化服役安全性。随着机器学习技术的发展,诸多学者开始研究建立评估更加高效的代理模型,更好实现计算精度和效率的平衡。通过偏微... 工程结构服役过程中会面临多种影响结构完整性和功能性的不确定性因素,可靠度分析通过评估结构失效概率量化服役安全性。随着机器学习技术的发展,诸多学者开始研究建立评估更加高效的代理模型,更好实现计算精度和效率的平衡。通过偏微分方程或者常微分方程等具有物理意义的方程定义损失函数,物理信息神经网络具有通用函数逼近器的能力。已有学者提出了在物理信息神经网络中考虑随机变量输入,从而无需外部调用有限元分析软件等求解器,进行高效的可靠度分析。但是已有方法多基于均匀采样设计训练配点,并利用蒙特卡洛方法求解失效概率,方法难以适用于极小概率问题。为此提出基于子集模拟自适应训练物理信息神经网络,并展开可靠度分析,从而提升神经网络的训练效果和求解可靠度问题的计算效率。若干数值和工程案例验证了提出方法的性能。 展开更多
关键词 可靠度 代理模型 物理信息神经网络 自适应训练 子集模拟
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基于含工况影响维纳过程模型的剩余寿命预测方法
17
作者 顾昊言 李勇 +2 位作者 狄广强 周心洁 温建锋 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期722-730,共9页
机械设备运行工况的变化不仅更容易诱发零部件性能退化,还会影响退化过程的稳定性,为零部件的剩余寿命预测带来了挑战。针对工况因素对机械设备退化的影响,本文提出一种含工况影响的维纳过程模型,通过引入幂律形式的工况相关项捕捉退化... 机械设备运行工况的变化不仅更容易诱发零部件性能退化,还会影响退化过程的稳定性,为零部件的剩余寿命预测带来了挑战。针对工况因素对机械设备退化的影响,本文提出一种含工况影响的维纳过程模型,通过引入幂律形式的工况相关项捕捉退化过程与工况之间的关系,并采用单元极大似然估计算法估计模型参数;然后,采用卡尔曼-粒子滤波算法更新单元可变参数;根据构建的模型,推导剩余寿命概率密度函数的解析表达式。最后,利用合金和轴承退化数据集进行实验验证。结果表明,所提出模型在两种数据集中的赤池信息准则为-185.64和-537.76,优于传统模型;所提出预测方法在两种数据集中的平均累积相对精度为0.93和0.86,平均总体均方误差为25.74和28.34,均优于基于粒子滤波和基于贝叶斯原理的预测方法。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 维纳过程模型 运行工况 集成卡尔曼滤波 粒子滤波
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桥梁时变可靠性的概率密度演化分析方法
18
作者 周衡 樊学平 刘月飞 《振动工程学报》 北大核心 2025年第7期1538-1547,共10页
在役桥梁在服役过程中经历时变荷载效应和抗力退化过程,荷载复杂多变以及失效模式多样等使得桥梁面临着服役风险,通常需要进行时变可靠性评估。经典时变可靠性分析方法随着随机变量个数的增加,分析次数和计算量显著增加。本文引入概率... 在役桥梁在服役过程中经历时变荷载效应和抗力退化过程,荷载复杂多变以及失效模式多样等使得桥梁面临着服役风险,通常需要进行时变可靠性评估。经典时变可靠性分析方法随着随机变量个数的增加,分析次数和计算量显著增加。本文引入概率密度演化理论解决上述问题,该理论对于包含多个随机变量的复杂结构时变可靠性求解有明显优势。通过考虑桥梁抗力退化、荷载效应增加、收缩以及徐变效应等时变因素,分析了在役桥梁正常使用极限状态和承载力极限状态下的动态可靠性,其中概率密度演化方程的求解采用Dirac序列解法。将该方法的准确性和计算效率与蒙特卡洛方法进行了比较,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 概率密度演化理论 时变可靠性 在役桥梁 Dirac序列解
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基于近似失效点的多源异构数据融合可靠性评估模型 被引量:3
19
作者 杨童博 魏政 周坤 《机械强度》 北大核心 2025年第3期136-142,共7页
为解决多源异构数据的融合问题,提高可靠性评估的精度,根据D-S(Dempster-Shafer)理论和最小二乘法相结合的思想,提出一种基于近似失效点的多源异构数据融合方法。首先,针对单一数据源构造概率分配并进行加权融合得到概率包络,建立基于... 为解决多源异构数据的融合问题,提高可靠性评估的精度,根据D-S(Dempster-Shafer)理论和最小二乘法相结合的思想,提出一种基于近似失效点的多源异构数据融合方法。首先,针对单一数据源构造概率分配并进行加权融合得到概率包络,建立基于近似失效点的分布拟合模型。其次,采用最小二乘法得到参数估计值并构造面积度量指标确定真实的失效分布函数,进而完成可靠性评估。最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性,相较于Bayes方法精度更高。 展开更多
关键词 多源异构数据 D-S证据理论 近似失效点 最小二乘估计 面积度量指标
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考虑参数空间变异性的边坡稳定可靠性分析方法及应用
20
作者 刘福海 李志轩 +1 位作者 王洪志 易平 《计算力学学报》 北大核心 2025年第4期548-556,共9页
边坡稳定可靠性分析的难度不仅体现在涉及的功能函数为高度非线性的隐式函数,还在于土性参数通常具有空间变异性,因采用隐含众多随机变量的随机场模型,导致计算量急剧增加,造成维度灾难.针对这些困难,本文提出基于维度距离策略的主动学... 边坡稳定可靠性分析的难度不仅体现在涉及的功能函数为高度非线性的隐式函数,还在于土性参数通常具有空间变异性,因采用隐含众多随机变量的随机场模型,导致计算量急剧增加,造成维度灾难.针对这些困难,本文提出基于维度距离策略的主动学习Kriging可靠性分析方法,通过维度距离约束避免样本点彼此邻近而造成信息冗余,提高计算效率;多个数值算例表明,在高维问题中该方法的效率优势尤其明显.将改进的主动学习Kriging方法与物质点强度折减法相结合,建立起一种基于随机场的边坡稳定可靠性分析方法,通过对一个两层边坡的基于平稳随机场和非平稳随机场的稳定可靠性分析,表明所提方法有效减少了计算量,同时也表明考虑土性参数随深度变化的非平稳随机场边坡的失效概率要明显高于平稳随机场边坡的失效概率. 展开更多
关键词 边坡稳定 可靠性分析 KRIGING 空间变异性 随机场
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