本文選題：模糊變量　切入點(diǎn)：隨機(jī)變量　出處：《北京航空航天大學(xué)學(xué)報》2017年08期

【摘要】：在同時包含隨機(jī)不確定性和模糊不確定性結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中,為了分別度量隨機(jī)輸入變量和模糊輸入變量對輸出響應(yīng)的統(tǒng)計特征的影響,提出了隨機(jī)輸入變量和模糊輸入變量的全局靈敏度新指標(biāo)。在模糊變量可能性矩定義的基礎(chǔ)上,分析了混合不確定性下輸出響應(yīng)的特征。從輸出響應(yīng)可能性矩的角度出發(fā),以輸出響應(yīng)的可能性期望為例,通過比較輸出響應(yīng)有條件和無條件可能性期望的概率密度函數(shù)(PDF)的平均差異,分別建立了隨機(jī)輸入變量和模糊輸入變量關(guān)于輸出響應(yīng)的可能性期望的靈敏度指標(biāo)。討論了所提指標(biāo)的性質(zhì),并采用Kriging代理模型來提高混合不確定性全局靈敏度指標(biāo)的計算效率。最后通過算例驗(yàn)證了本文所提方法的準(zhǔn)確性和高效性。
[Abstract]:In order to measure the effects of random input variables and fuzzy input variables on the statistical characteristics of output responses in structural systems with both stochastic uncertainties and fuzzy uncertainties, A new index of global sensitivity for random input variables and fuzzy input variables is proposed. Based on the definition of probability moments of fuzzy variables, the characteristics of output responses under mixed uncertainty are analyzed. Taking the possibility expectation of output response as an example, this paper compares the average difference of probability density function (PDF) between conditional and unconditional probability expectation of output response. The sensitivity indexes of random input variables and fuzzy input variables for the probability expectation of output response are established, respectively, and the properties of the proposed indexes are discussed. The Kriging agent model is used to improve the computational efficiency of the global sensitivity index with mixed uncertainty. Finally, the accuracy and efficiency of the proposed method are verified by an example.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(3102015BJ(Ⅱ)CG009)~~
【分類號】：TB114

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本文編號：1660316