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1.
概率密度演化理论的若干研究进展   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
介绍了随机动力系统中概率密度演化理论的基本方程与求解方法〖CX4〗.〖CX〗在此基础上,论述了广义概率密度演化方程求解的若干新进展,包括群演化方程及其求解、概率空间剖分的理性准则、点集加密技术与信息拓展方法等.  相似文献   
2.
基于概率密度演化方法的随机结构可靠度分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
随机结构反应的概率密度演化方法能够给出随机荷载作用下随机结构反应的概率密度函数。在此基础上,根据给定的正常使用位移限值要求,直接进行积分给出了随机结构的正常使用可靠度及其失效概率。在实例分析中,与一类情况下的精确解答及基于反应正态分布假定的二阶矩方法分析结果进行了比较。研究表明:基于密度演化方法的随机结构可靠度分析具有很高的精度,而二阶矩方法的可靠度分析结果则往往具有一定的偏差,在失效概率较低时可能给出虚假的失效概率。  相似文献   
3.
利用摄动方法讨论了一类耦合二自由度非线性系统,在小强度白噪声参数激励下系统运动模态的稳定性,获得了系统扩散过程的稳态概率密度的渐近表达式,由此获得了系统运动模态几乎必然稳定的充分必要条件。  相似文献   
4.
The probability distribution function of n random elements subjected to the flexible boundary condition is derived. The probability density is a descending curve and converges to a delta function as n tends to infinity. The distribution of the minimum value is discussed in context of ordered statistics.  相似文献   
5.
随机振动载荷作用下结构Von Mises应力过程的研究   总被引:10,自引:1,他引:10  
随机振动载荷作用下结构的多轴疲劳分析非常复杂,利用Von Mises应力准则将多轴应力响应转换为单轴应力是一条简单而有效的途径,其关键问题是Von Mises应力概率密度函数的确定。本文提出了Von Mises应力过程近似服从Weibull分布的假设,同时给出了确定Weibull参数的方法,为进一步直接利用Von Mises应力进行结构多轴疲劳分析创造了条件。  相似文献   
6.
朱位秋 《力学学报》1991,23(1):92-102
本文考虑非保守力依赖于系统能量的非线性系统,构造了四类这种系统对白噪声外激与/或参激的平稳响应的精确概率密度,讨论了存在平稳响应的条件。同时指出,迄今为止已有的非线性系统平稳随机响应的精确解皆属本文给出一般结果的特殊情形。最后还给出几个例子说明一般结果。  相似文献   
7.
随机结构非线性动力响应的概率密度演化分析   总被引:26,自引:5,他引:26  
李杰  陈建兵 《力学学报》2003,35(6):716-722
提出了随机结构非线性动力响应分析的概率密度演化方法.根据结构动力响应的随机状态方程,利用概率守恒原理,建立了随机结构非线性动力响应的概率密度演化方程.结合Newmark-Beta时程积分方法与Lax-Wendroff差分格式,提出了概率密度演化方程的数值分析方法.通过与Monte Carlo分析方法对比,表明所给出的概率密度演化方法具有良好的计算精度和较小的计算工作量.研究表明:随机结构非线性动力响应概率密度具有典型的演化特征,随着时间增长,概率密度曲线分布趋于复杂.  相似文献   
8.
给出了随机变量变换分布的三个推论,这些推论提供了在不同变换下求二维随机变量的函数的概率密度的计算公式,实例应用表明,这些公式应用简便,灵活,实用.  相似文献   
9.
宫建平 《大学物理》2011,30(6):12-16
利用数值计算方法研究了E>U0、0概率密度图.从这些图我们可以清楚的看出不同能量的粒子在"方形"势垒散射时的概率分布情况,并讨论了透射系数、反射系数与势垒宽度的关系.  相似文献   
10.
谢文贤  蔡力  岳晓乐  雷佑铭  徐伟 《物理学报》2012,61(17):170509-170509
随机种群动力学模型是研究种群间以及种群与不确定性环境间相互作用的动力学行为的数学模型. 本文从概率密度以及信息熵流、熵产生的演化角度探讨了两种群生态系统的Itô (或Statonovich)意义下随机模型的动力学行为.利用Fokker-Planck方程及其边界条件 和信息熵定义导出信息熵流(平均散度)和熵产生的关系式,并通过数值路径积分法捕 捉到熵流的非线性变化趋势以及信息熵的极值点位置与概率密度的快速迁移和分岔的联系. 应用数值路径积分法计算结果表明Itô (或Statonovich)意义下两种随机模型的概率密度 和信息熵的极值点位置不同但演化趋势一致.  相似文献   
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