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非线性随机动力系统研究的若干进展
被引量：
14
1
作者
徐伟
都琳
许勇
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2006年第6期951-960,共10页
介绍了非线性随机动力学的响应、分岔、混沌以及混沌同步与控制的研究现状和发展趋势,探讨了随机复动力系统、时滞系统、逼近方法和数值方法研究中的若干问题及其进展。
关键词
非线性随机动力系统
响应
分岔
混沌
同步与控制
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职称材料
基于广义子集模拟和自适应Kriging模型的非线性随机动力系统的时变可靠性分析
被引量：
4
2
作者
唐和生
郭雪媛
薛松涛
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第21期47-54,共8页
针对非线性随机动力系统在非平稳高斯随机过程激励下的时变可靠性问题,提出一种广义子集模拟(GSS)和主动学习Kriging模型结合Monte Carlo的自适应更新(AK-MCS)高效计算方法(GSS-AK-MCS)。基于全概率定理,将非线性随机动力系统的时变可...
针对非线性随机动力系统在非平稳高斯随机过程激励下的时变可靠性问题,提出一种广义子集模拟(GSS)和主动学习Kriging模型结合Monte Carlo的自适应更新(AK-MCS)高效计算方法(GSS-AK-MCS)。基于全概率定理,将非线性随机动力系统的时变可靠性转化为一个双层嵌套问题:内层通过GSS算法解决非平稳随机激励下累积失效概率的计算;外层自适应地构建系统随机参数与累积失效概率之间的Kriging代理模型,基于代理模型实现随机系统的可靠性分析。以两个非线性结构系统的时变可靠性分析为例,验证所提出方法的可行性。数值算例结果表明:GSS-AK-MCS方法不受非平稳随机激励的频谱特征的影响,与传统的MCS和Kriging模型方法比较,显著提高了非线性随机动力系统的时变可靠性计算效率。
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关键词
非线性随机动力系统
非平稳
随机
激励
时变可靠性
广义子集模拟(GSS)
AK-MCS法
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职称材料
非平稳随机激励下高维非线性系统可靠度分析的概率密度全局演化方法
被引量：
4
3
作者
律梦泽
陈建兵
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期903-914,共12页
实际工程结构遭受的灾害性动力作用(如强风、地震等)往往具有显著的随机性和非平稳性。对复杂随机激励下高维非线性系统的动力可靠度进行精细化分析,对于实际工程结构的抗灾设计和优化具有重要意义。基于一般连续随机过程的降维概率密...
实际工程结构遭受的灾害性动力作用(如强风、地震等)往往具有显著的随机性和非平稳性。对复杂随机激励下高维非线性系统的动力可靠度进行精细化分析,对于实际工程结构的抗灾设计和优化具有重要意义。基于一般连续随机过程的降维概率密度演化方程,给出了一类非平稳随机激励下的高维非线性系统动力可靠度分析方法。具体地,若仅针对系统某一感兴趣物理量在给定安全域下的首次超越问题,则可以构造该物理量在安全域内的吸收边界过程,并建立其瞬时概率密度函数满足的二维偏微分方程,即降维概率密度演化方程。方程中的本征漂移系数是驱动概率密度演化的全局性物理驱动力,可以通过对原系统有限次代表性确定性动力分析获取的数据进行数值构造。采用数值方法求解降维概率密度演化方程,即可获得系统的动力可靠度解答。文中通过两个算例验证了该方法的有效性,并讨论了需要进一步研究的问题。
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关键词
降维概率密度演化方程
高维
非线性随机动力系统
非平稳
随机
激励
动力
可靠度分析
物理驱动
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职称材料
题名
非线性随机动力系统研究的若干进展
被引量：
14
1
作者
徐伟
都琳
许勇
机构
西北工业大学应用数学系
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2006年第6期951-960,共10页
基金
国家自然科学基金项目(10472091
10332030)
文摘
介绍了非线性随机动力学的响应、分岔、混沌以及混沌同步与控制的研究现状和发展趋势,探讨了随机复动力系统、时滞系统、逼近方法和数值方法研究中的若干问题及其进展。
关键词
非线性随机动力系统
响应
分岔
混沌
同步与控制
Keywords
nonlinear stochastic dynamical systems
response
stochastic bifurcation
chaos
synchronization
分类号
O19 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
基于广义子集模拟和自适应Kriging模型的非线性随机动力系统的时变可靠性分析
被引量：
4
2
作者
唐和生
郭雪媛
薛松涛
机构
同济大学结构防灾减灾工程系
同济大学
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第21期47-54,共8页
基金
科技部国家重点实验室基础研究资助项目(SLDRCE2019-B-02)
国家重点研发计划(2017YFC0703607)。
文摘
针对非线性随机动力系统在非平稳高斯随机过程激励下的时变可靠性问题,提出一种广义子集模拟(GSS)和主动学习Kriging模型结合Monte Carlo的自适应更新(AK-MCS)高效计算方法(GSS-AK-MCS)。基于全概率定理,将非线性随机动力系统的时变可靠性转化为一个双层嵌套问题:内层通过GSS算法解决非平稳随机激励下累积失效概率的计算;外层自适应地构建系统随机参数与累积失效概率之间的Kriging代理模型,基于代理模型实现随机系统的可靠性分析。以两个非线性结构系统的时变可靠性分析为例,验证所提出方法的可行性。数值算例结果表明:GSS-AK-MCS方法不受非平稳随机激励的频谱特征的影响,与传统的MCS和Kriging模型方法比较,显著提高了非线性随机动力系统的时变可靠性计算效率。
关键词
非线性随机动力系统
非平稳
随机
激励
时变可靠性
广义子集模拟(GSS)
AK-MCS法
Keywords
nonlinear stochastic dynamic system
non-stationary random excitation
time-varying reliability
generalized subset simulation(GSS)
AK-MCS method
分类号
TU311.3 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
非平稳随机激励下高维非线性系统可靠度分析的概率密度全局演化方法
被引量：
4
3
作者
律梦泽
陈建兵
机构
同济大学土木工程防灾减灾全国重点实验室
同济大学土木工程学院
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期903-914,共12页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(51725804)。
文摘
实际工程结构遭受的灾害性动力作用(如强风、地震等)往往具有显著的随机性和非平稳性。对复杂随机激励下高维非线性系统的动力可靠度进行精细化分析,对于实际工程结构的抗灾设计和优化具有重要意义。基于一般连续随机过程的降维概率密度演化方程,给出了一类非平稳随机激励下的高维非线性系统动力可靠度分析方法。具体地,若仅针对系统某一感兴趣物理量在给定安全域下的首次超越问题,则可以构造该物理量在安全域内的吸收边界过程,并建立其瞬时概率密度函数满足的二维偏微分方程,即降维概率密度演化方程。方程中的本征漂移系数是驱动概率密度演化的全局性物理驱动力,可以通过对原系统有限次代表性确定性动力分析获取的数据进行数值构造。采用数值方法求解降维概率密度演化方程,即可获得系统的动力可靠度解答。文中通过两个算例验证了该方法的有效性,并讨论了需要进一步研究的问题。
关键词
降维概率密度演化方程
高维
非线性随机动力系统
非平稳
随机
激励
动力
可靠度分析
物理驱动
Keywords
globally-evolving-based generalized density evolution equation(GE-GDEE)
high-dimensional nonlinear stochastic dynamic system
non-stationary stochastic excitation
dynamic reliability analysis
physically driven
分类号
O324 [理学—一般力学与力学基础]
TU318 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非线性随机动力系统研究的若干进展
徐伟
都琳
许勇
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2006
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于广义子集模拟和自适应Kriging模型的非线性随机动力系统的时变可靠性分析
唐和生
郭雪媛
薛松涛
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
非平稳随机激励下高维非线性系统可靠度分析的概率密度全局演化方法
律梦泽
陈建兵
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
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职称材料
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