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1.
在实际工程中, 广泛存在大量的不确定性信息, 直接或间接影响着工程结构形式设计、结构性能评估与预测以及在役结构损伤识别等工作的开展与决策. 这些多源不确定性信息往往需要用多种不同的不确定性量化模型加以描述; 与此同时, 不确定性变量在使用过程中可能随时间变化且难以直接测量, 需要间接根据性能测试信息在使用工程中更新不确定性量化模型. 为兼顾上述两个问题, 本文基于等概率变换原则提出了一种P-CS (probability-convex set) 不确定性量化模型, 该模型将不确定性变量用概率随机变量与非概率凸集变量组合表征, 可统一表达概率模型、非概率模型以及非精确概率模型, 实现多源、多类型不确定性的统一量化. 本文进一步基于贝叶斯理论提出了一种针对该P-CS不确定性量化模型的性能数据驱动更新方法. 该更新方法根据性能测试数据信息更新P-CS不确定性量化模型参数取值的信度分布, 从而根据后验信度分布计算得出当前P-CS不确定性量化模型参数集合. 通过数值算例详述了P-CS不确定性量化模型的构建方法与其概率、非概率特性, 并验证了性能数据驱动更新P-CS模型方法的适用性. 相似文献
2.
核电结构的易损性分析是核电厂地震安全评估中至关重要的一环, 但是由于核电结构的复杂性以及考虑土?结相互作用SSI时较大的计算规模, 使得计算核电厂设备易损性曲线十分耗时. 为发展高效的核电厂设备易损性分析方法, 本文采用核电结构土?结相互作用分析的分区计算方法, 并利用有限的SSI分析结果建立神经元模型ANN代替有限元模型, 分别基于对数正态假定的回归法和蒙特卡洛法进行了设备易损性分析. ANN数值模拟包括了以下内容: (1)基于半偏相关系数选择最相关的地震动参数作为ANN输入, 并通过交叉检验建立神经元模型; (2)量化研究ANN数值模拟的预测不确定性, 其中包含了由于简化地震动输入引起的随机不确定性和训练样本缺失引起的认知不确定性; (3)基于ANN模型预测结果分别采用蒙特卡洛法和基于对数正态假定的回归法进行设备的易损性分析. 本文探讨了不同的地震强度指标以及土层材料的不确定性对易损性曲线的影响, 同时验证了回归法中对数正态模型假定的基本合理性, 为核电厂设备易损性分析提供了一种可能方向. 相似文献
3.
为了反演作用在不确定性结构上的动态激励上下界,在时域内建立了一个矩阵摄动和Newmark-β逐步积分相结合的载荷识别算法。首先依据矩阵摄动理论将动载荷近似表示为中值和摄动量相叠加的一阶泰勒多项式形式,然后引入Newmark-β逐步积分算法对振动学微分方程解耦,推导一个将输入载荷、输出响应和结构特性联系在一起的线性振动离散方程,借助该方程反求出动载荷的中值和摄动量,最终获得动载荷的上下边界。数值算例结果表明,该方法可以高效准确地重建载荷的上下边界,并具有优良的抗噪性能。 相似文献
4.
园区综合能源系统(Park integrated energy system,PIES)是满足用户多种用能需求的一种重要途径,但由于内部分布式能源机组出力具有不确定性,且与负荷在时间维度上存在一定的不匹配性,限制了能源利用效率和经济效益的提升.因此,本文首先在构建耦合热电的PIES的基础上,构建了多类型需求响应模型;其次,构建了考虑风光机组出力不确定性的以系统净收益、清洁能源弃能率为多目标函数的优化模型;然后,构建了"不确定性处理-多目标处理-单目标处理"的三阶段求解模型,最后,以V2G和需求响应为考虑条件,设计多情景.算例结果表明:V2G可以为清洁能源不稳定发电提供有效备用,在一定程度上提供清洁能源利用效率;引入电热需求响应,能够改变用户负荷,增加经济效益. 相似文献
5.
6.
从区域差异视角出发,研究经济政策不确定性对我国农业上市公司投资效率的影响.研究发现,经济政策不确定性升高时农业上市公司投资效率降低,并且对于中西部地区农业上市公司这一效应更为明显.提出中西部地区农业上市公司要充分考虑市场中的经济因素,把握良好的投资机会并做出最优的投资决策,公司管理层应该正确判断投资项目未来前景,从而提高公司投资效率的建议. 相似文献
7.
为分析孔隙率不确定性对多孔介质方腔内自然对流换热的影响,发展了一种基于KL(Karhunen-Loeve展开)-蒙特卡罗随机有限元算法的随机多孔介质内自然对流不确定性分析数理模型及有限元数值模拟程序框架。通过K-L展开及基于拉丁抽样法生成多孔介质孔隙率随机实现,并耦合多孔介质自然对流有限元程序,进行随机多孔介质内自然对流传热数值模拟,得出了多孔介质内流场与温度场平均值与标准偏差,并分析了孔隙率不确定性条件下Da数对Nu数的影响。结果表明,孔隙率不确定性对多孔介质方腔内自然对流有重要影响。随机多孔介质内流场及温度场与确定性条件下的流场及温度场存在一定偏差,Nu数标准偏差随着Da的增大先增大后减小。 相似文献
8.
大数据在全世界发展迅猛, 应用成效显著.大数据独特的思维和方法, 为科学研究与探索提供了全新的范式.力学研究中,高时空分辨率、多参数同步观测与高精度、大规模模拟手段的发展,为力学大数据的发展提供了契机,大数据、机器智能方法的应用正呈现快速上升趋势.本文旨在分析大数据思维方法在力学研究中的应用, 及其启示与挑战.首先从大数据资源、大数据科学及大数据技术3个层面分析了大数据的内涵及研究态势,概括了国内外政府及组织机构的大数据发展规划.而后对比分析了力学思维方法与大数据思维方法的特点,指出两者的本质区别在于数据使用方式的不同而带来的范式差异:大数据采用数据驱动模型替代力学中的偏微分方程组以描述问题,在复杂系统的分析、预测中优势显著.回顾了大数据方法在材料性能预测、材料本构建模、湍流建模、结构健康监测及试验力学等方面的最新研究进展,以及动态数据驱动与数字孪生等大数据驱动的建模模拟新范式.总结了大数据在力学研究中应用的3种方式, 即驱动已有模型改进,挖掘复杂隐含的规律, 以及替代已有的理论方法等. 最后,建议以力学研究为主体和牵引, 大数据与力学双驱动,推动大数据与力学交叉形成理论与方法突破、及学科发展新方向. 相似文献
9.
《数学的实践与认识》2020,(4)
从生态农业政策视角出发,选取2010-2017年A股生态农业上市公司季度数据作为研究样本,利用中国经济政策不确定性指数构建研究变量,实证检验经济政策不确定性对生态农业上市公司投资的影响.结果表明,在控制季度效应和季节效应下,EPU系数分别为-0.0029、-0.0030,均在1%的显著性水平下显著,说明经济政策不确定性会显著减少生态农业上市公司投资,且主要来自于投资不可逆转性较低、投资回报率较低的子样本.研究结果对于从生态农业投资的视角理解中国生态农业政策实施效果具有一定意义.提出面对经济政策变动时,生态农业上市公司应该充分考虑自身生产、经营的特征来优化投资决策以及国家经济政策制定机构应该根据生态农业上市公司面对经济政策不确定性时的反应,采取积极的措施,在稳定经济政策的基础上降低经济政策调整带来的不利影响. 相似文献
10.
《数学的实践与认识》2020,(3)
将风电场、光伏发电、生物质发电、储能和燃气轮机及柔性负荷聚合为虚拟电厂(Virtual power plant,VPP).进一步,为刻画风光不确定性风险,分别利用条件风险价值方法(Conditional risk at value,CVaR)构造最小化运营风险目标函数及利用鲁棒随机优化理论转化含不确定性变量约束条件,并选取最大化运营收益和最小化碳排放总量,构建VPP多目标风险规避优化模型.最后,选取改进IEEE30节点系统进行算例分析,结果表明:1)所提风险规避模型能够兼顾效益、风险和碳排放多方诉求;特别是,当鲁棒系数Γ≤0.85,较小的不确定性会带来较大的风险,表明决策者风险态度会影响VPP调度方案;2)预测误差e较高时,相同的Γ增长幅度会带来更高的CVaR增长幅度,表明较低的预测精度会放大不确定性风险,意味着决策者需通过提升预测精度以降低VPP运营风险;3) META能凸显清洁能源环境友好特性,实现VPP整体的最优均衡运行.综上,所提模型能够为决策制定最优VPP调度策略提供决策支撑. 相似文献