数据稀缺与更新条件下基于概率密度演化-测度变换的认知不确定性量化分析

• 作者: 万志强 陈建兵
• 来源期刊: 工程力学
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定性量化 认知不确定性 固有不确定性 概率密度演化 概率测度变换
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 基本方法
• 页码范围: 34-42
• 页数: 9页
• 分类号: TB114.3
• 字数: 6235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6052/j.issn.1000-4750.2019.02.0047

摘要

工程设计中往往需要同时处理固有不确定性与认知不确定性.对于固有不确定性分析与量化,国内外已有诸多研究,例如Monte Carlo方法、正交多项式展开理论和概率密度演化理论等.而对认知不确定性、特别是固有不确定性与认知不确定性耦合情况下的研究,则还相对缺乏.该文中,针对数据稀缺与数据更新导致的认知不确定性,首先分别引入Bootstrap方法和Bayes更新方法进行不确定性表征.在此基础上,结合基于概率密度演化-测度变换的两类不确定性量化统一理论新框架,提出了存在认知不确定性情况下的不确定性传播与可靠性分析高效方法及其具体数值算法.由此,给出了基于数据进行工程系统不确定性量化、传播与可靠性分析的基本途径.通过具有工程实际数据的3个工程实例分析,包括无限边坡稳定性分析、挡土墙稳定性分析和屋面桁架结构可靠性分析,验证了该文方法的精度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈建兵	同济大学土木工程防灾国家重点实验室土木工程学院	70	980	18.0	30.0
2	万志强	同济大学土木工程防灾国家重点实验室土木工程学院	1	0	0.0	0.0