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Quantification of Margins and Uncertainties Approach for Structure Analysis Based on Evidence Theory

机译:基于证据理论的结构分析的空间和不确定性方法的量化

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摘要

Quantification of Margins and Uncertainties (QMU) is a decision-support methodology for complex technical decisions centering on performance thresholds and associated margins for engineering systems. Uncertainty propagation is a key element in QMU process for structure reliability analysis at the presence of both aleatory uncertainty and epistemic uncertainty. In order to reduce the computational cost of Monte Carlo method, a mixed uncertainty propagation approach is proposed by integrated Kriging surrogate model under the framework of evidence theory for QMU analysis in this paper. The approach is demonstrated by a numerical example to show the effectiveness of the mixed uncertainty propagation method.
机译:边距和不确定性的量化(QMU)是用于复杂的技术决策的决策支持方法,以符合性能阈值和相关的工程系统利润率。不确定性传播是QMU用于结构可靠性分析的关键因素,其在梯级不确定性和认知性不确定性的存在下存在。为了降低Monte Carlo方法的计算成本,通过在本文的证据理论框架下集成Kriging代理模型提出了一种混合的不确定性传播方法。通过数值示例来证明该方法以显示混合不确定性传播方法的有效性。

著录项

  • 作者

    Chaoyang Xie; Guijie Li;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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