本文選題：多維極值參數(shù) + 廣義極值分布　； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術》2015年01期

【摘要】：結合極值理論與多因素耦合系統(tǒng)建模仿真思路,提出了一種基于Copula的多維極值風險評估方法。針對飛行過程中的復雜隨機性,基于蒙特卡羅法提取所需要的三維極值參數(shù),驗證了所提取極值參數(shù)具有和試驗數(shù)據相同的分布形式,并構建了飛行風險發(fā)生的判定條件。在對一維極值參數(shù)符合廣義極值分布的假設進行證明的基礎上,提出了三維極值參數(shù)的四參數(shù)變權重(four adaptive weight parameters,FAWP),Copula模型利用自適應粒子群算法對一維和三維目標函數(shù)中的未知參數(shù)進行了辨識,對多種Copula辨識出的三維極值分布進行了擬合優(yōu)度檢驗,結果表明FAWP Copula對三維極值參數(shù)分布形式的描述最為精確。利用FAWP Copula模型對尾流遭遇情形下的飛行風險概率進行了量化計算,所得指標可用來研究尾流場內的風險規(guī)避策略及算法。
[Abstract]:Combining extremum theory with multi-factor coupling system modeling and simulation, a multi-dimensional extreme risk assessment method based on Copula is proposed. In view of the complex randomness in flight process, the 3D extreme parameters are extracted based on Monte Carlo method, which verify that the extracted extremum parameters have the same distribution form as the experimental data, and construct the decision conditions of flight risk occurrence. On the basis of proving the hypothesis that the one-dimensional extremum parameter accords with the generalized extreme value distribution, An adaptive particle swarm optimization algorithm is proposed to identify unknown parameters in one-dimensional and three-dimensional objective functions by using the four-parameter variable weight four adaptive weight parameters Fawp Copula model of three dimensional extremum parameters. The results show that FAWP Copula is the most accurate way to describe the distribution form of 3D extremum parameter. Using FAWP Copula model, the flight risk probability in wake encounter is calculated quantitatively, and the obtained index can be used to study the risk aversion strategy and algorithm in wake field.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;空軍北京航空裝備訓練基地;
【基金】：國家自然科學基金(U1333131,61374145)資助課題
【分類號】：V328

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2030583