基于故障树分析法的供应链可靠性诊断方法及仿真研究 被引量：32

1

作者 陈国华 张根保 +1 位作者 任显林 赵喜 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期2034-2038,2049,共6页

为研究供应链中各因素对供应链运营造成的影响,提出了一种基于故障树分析法的供应链可靠性诊断方法。该方法以供应商、制造商和分销商组成的三级供应链为研究对象,分析供应链失效的原因,借鉴机器零部件失效诊断分析的方法,运用故障树分... 为研究供应链中各因素对供应链运营造成的影响,提出了一种基于故障树分析法的供应链可靠性诊断方法。该方法以供应商、制造商和分销商组成的三级供应链为研究对象,分析供应链失效的原因,借鉴机器零部件失效诊断分析的方法,运用故障树分析法的原理,将供应链诊断这一抽象问题予以具体化处理,建立供应链失效诊断的一般模型。针对模型的复杂性特点,采取蒙特卡罗仿真的方法,求解相关可靠性指标和诊断关键因素。仿真实例验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 故障树分析法 供应链 可靠性 诊断 蒙特卡罗方法 仿真

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基于SCEM-UA算法和全局敏感性分析的水文模型参数优选不确定性研究 被引量：4

2

作者 曹飞凤 张世强 +1 位作者 许月萍 楼章华 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期120-126,共7页

针对复杂非线性水文模型参数识别及不确定性分析问题,引入基于马尔可夫链蒙特卡罗思想的SCEM-UA算法,以岷江流域为研究实例,对降雨径流模型的参数优选问题进行了分析,并探讨了该算法在推求参数后验分布的搜索性能和效率。结果发现,SCEM... 针对复杂非线性水文模型参数识别及不确定性分析问题,引入基于马尔可夫链蒙特卡罗思想的SCEM-UA算法,以岷江流域为研究实例,对降雨径流模型的参数优选问题进行了分析,并探讨了该算法在推求参数后验分布的搜索性能和效率。结果发现,SCEM-UA算法能快速有效地推求出参数后验概率分布。同时,开展基于SCEM-UA算法取样的参数全局敏感性分析,对比参数敏感性和后验分布,表明两者密切相关,敏感性强的参数其边缘后验概率密度分布存在明显峰值,相反,敏感性弱的参数其后验概率分布较为平坦且无规律可循,从而导致模型参数的不确定性大大增强。 展开更多

关键词 markov链蒙特卡罗法 参数优选 SCEM-UA 敏感性分析 不确定性分析 降雨径流概念模型

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基于Bayesian-MCMC方法的水体污染识别反问题 被引量：18

3

作者 陈海洋 滕彦国 +2 位作者 王金生 宋柳霆 周振瑶 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期74-78,共5页

针对具有不适定性的环境水力学反问题,基于贝叶斯推理和二维水质模型建立水体污染识别反演模型,运用马尔科夫链蒙特卡罗法抽样获得污染源源强、污染源位置和污染泄漏时间等模型参数的后验概率分布和统计结果.实例研究结果表明,基于马尔... 针对具有不适定性的环境水力学反问题,基于贝叶斯推理和二维水质模型建立水体污染识别反演模型,运用马尔科夫链蒙特卡罗法抽样获得污染源源强、污染源位置和污染泄漏时间等模型参数的后验概率分布和统计结果.实例研究结果表明,基于马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法的贝叶斯推理可以较好地用来实现水体污染识别,具有识别精度高,误差小的特点,其可靠性和稳定性高于混合遗传模式搜索优化算法. 展开更多

关键词 反问题 二维水质模型 贝叶斯推理 马尔科夫链蒙特卡罗法 源识别

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中介效应的三类区间估计方法 被引量：67

4

作者 方杰 张敏强 李晓鹏 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第5期765-774,共10页

由于中介效应ab的估计量通常不是正态分布,因此需用不对称置信区间进行中介效应分析。详述了三类获得不对称置信区间的方法,包括乘积分布法(M法和经验M法)、Bootstrap方法(偏差校正和未校正的非参数百分位Bootstrap方法、偏差校正和未... 由于中介效应ab的估计量通常不是正态分布,因此需用不对称置信区间进行中介效应分析。详述了三类获得不对称置信区间的方法,包括乘积分布法(M法和经验M法)、Bootstrap方法(偏差校正和未校正的非参数百分位Bootstrap方法、偏差校正和未校正的参数百分位残差Bootstrap方法)和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法。比较了三类方法在单层(简单和多重)和多层中介效应分析中的表现,发现三类方法的表现相近,与乘积分布法相比,偏差校正的百分位Bootstrap方法表现较好,但有先验信息的MCMC方法能更有效降低均方误。最后对中介效应不对称置信区间研究的拓展方向做了展望。 展开更多

关键词 中介效应 置信区间 乘积分布法 BOOTSTRAP方法 马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法

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基于MCMC法进行电压跌落随机预估方法的研究 被引量：5

5

作者 郝晓弘 张思齐 +3 位作者 陈伟 肖骏 王维洲 马宇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期94-99,共6页

针对电压跌落随机预估中蒙特卡洛法(MC法)静态性、计算效率低、耗时长的缺陷,提出基于马尔可夫链蒙特卡罗法(Markovchain Monte Carlo,MCMC)对电压跌落进行随机预估。研究建立了电压跌落故障状态变量的数学模型,并利用Matlab建立了IEEE-... 针对电压跌落随机预估中蒙特卡洛法(MC法)静态性、计算效率低、耗时长的缺陷,提出基于马尔可夫链蒙特卡罗法(Markovchain Monte Carlo,MCMC)对电压跌落进行随机预估。研究建立了电压跌落故障状态变量的数学模型,并利用Matlab建立了IEEE-9节点测试系统模型,使用Gibbs抽样法得到故障模型的状态变量。通过分析电压跌落幅值的概率分布,并用MCMC法和MC法分别对电压跌落指标进行仿真计算。仿真结果表明,该方法较蒙特卡罗法稳定性好,收敛速度快,计算时间短。 展开更多

关键词 电压跌落 随机预估 故障状态变量 马尔可夫链蒙特卡罗法 GIBBS抽样

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贝叶斯网络推理的一种高精度仿真算法 被引量：1

6

作者 袁晓峰 陈淑红 许化龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期108-111,116,共5页

简要分析了贝叶斯网络推理算法的现状,提出了基于马氏链随机拟蒙特卡罗算法(MCRQMC)的推理方法。在给出高精度推理结果的同时,该推理算法亦能给出推理结果的标准偏差。从理论上对MCRQMC算法与现有的算法进行了比较分析,并采用随机Halto... 简要分析了贝叶斯网络推理算法的现状,提出了基于马氏链随机拟蒙特卡罗算法(MCRQMC)的推理方法。在给出高精度推理结果的同时,该推理算法亦能给出推理结果的标准偏差。从理论上对MCRQMC算法与现有的算法进行了比较分析,并采用随机Halton序列、Sobol序列和普通随机序列进行了推理实验。结果表明MCRQMC算法在同样样本数量的情况下,推理精度显著优于现有算法。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 马氏链 随机拟蒙特卡罗法 低偏差序列

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基于贝叶斯方法的破损滤袋反演定位及不确定性量化分析 被引量：1

7

作者 秦雪枫 刘丽冰 +2 位作者 孙士荣 熊桂龙 桑宏强 《机械设计》 CSCD 北大核心 2023年第2期36-49,共14页

针对大型工业袋式除尘器破损滤袋智能反演定位的不确定性量化问题,文中基于贝叶斯定理,将反问题的先验信息、理论模型、观测数据转化为反演解的后验概率分布,从而实现将破损滤袋反演定位的不确定性量化为反演结果的不确定性。首先采用... 针对大型工业袋式除尘器破损滤袋智能反演定位的不确定性量化问题,文中基于贝叶斯定理,将反问题的先验信息、理论模型、观测数据转化为反演解的后验概率分布,从而实现将破损滤袋反演定位的不确定性量化为反演结果的不确定性。首先采用数值模拟技术,建立袋式除尘器气固两相流的正向模拟模型,获得反映其输入输出关系的样本数据,然后训练替代模型来代替正向模拟模型,从而提高反演效率,最后通过对整个模型空间进行抽样得到观测信息下破袋位置的后验概率分布。研究结果表明:30组试验,破损滤袋定位的准确率为100%,滤袋破口面积反演结果的平均相对误差为1.50%,最大相对误差为4.15%,最小相对误差为0.02%,抽样数据的方差平均值为17.20,方差最大值为75.15,反演结果误差较小,置信区间范围较窄,抽样数据离散程度较低;将传感器测量误差及单一传感信息造成的不确定性,量化为反演结果的准确率、相对误差、方差及置信区间大小,避免了反演结果的不适定性。与确定性方法相比,贝叶斯反演方法能够实现破损滤袋定位及破口面积判断的同时对反演结果进行不确定性量化,为研究人员提供更加丰富的破袋信息。 展开更多

关键词 袋式除尘器 破损滤袋定位 贝叶斯反演方法 不确定性量化 替代模型 马尔可夫链蒙特卡罗法

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基于UGF-GO法的EWIS退化系统可靠性分析 被引量：1

8

作者 曹慧 段富海 江秀红 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1153-1161,共9页

针对飞机电气线路互联系统(EWIS)差异性大、随时间退化严重、可靠性建模困难等问题,将通用生成函数(UGF)和GO法融合,提出了基于UGF-GO法的EWIS退化可靠性分析方法。首先,考虑EWIS各连接部件使用性能及环境的差异性,利用含随机参数的Wie... 针对飞机电气线路互联系统(EWIS)差异性大、随时间退化严重、可靠性建模困难等问题,将通用生成函数(UGF)和GO法融合,提出了基于UGF-GO法的EWIS退化可靠性分析方法。首先,考虑EWIS各连接部件使用性能及环境的差异性,利用含随机参数的Wiener退化过程模型建立部件可靠性仿真模型,采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法对模型中的未知参数进行估计,并与传统二步法参数估计值进行对比,得到较为精确的系统部件退化可靠性曲线。其次,在分析系统退化可靠性时,利用UGF-GO法对某飞机EWIS结构可靠性进行建模及计算。最后,以某飞机电气线路互联系统为例,结合部件退化可靠性计算结果,评估系统在不同给定阈值下可靠性水平。结果表明:UGF-GO法可有效解决系统退化状态的可靠性分析问题。 展开更多

关键词 电气线路互联系统(EWIS) 系统可靠性 WIENER过程 马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) UGF-GO法

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地下水模拟不确定性分析 被引量：60

9

作者 吴吉春 陆乐 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期227-234,共8页

地下水模拟受到众多不确定性因素的限制,直接影响了模拟结果的可靠性.因此,科学地定量分析地下水模拟的不确定性十分必要.本文根据地下水模拟不确定性的来源,将其分为参数不确定性、模型不确定性和资料不确定性三类,分别进行了阐述和分... 地下水模拟受到众多不确定性因素的限制,直接影响了模拟结果的可靠性.因此,科学地定量分析地下水模拟的不确定性十分必要.本文根据地下水模拟不确定性的来源,将其分为参数不确定性、模型不确定性和资料不确定性三类,分别进行了阐述和分析,并且总结了地下水模拟不确定性分析的常用方法和近年来国内在这方面的研究进展.同时,针对地下水概念模型的不确定性进行了定量研究,揭示了模型结构的偏差是造成模拟结果不确定性增加的重要因素. 展开更多

关键词 地下水模拟 不确定性 贝叶斯法 马尔可夫链蒙特卡罗法

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NEE观测误差分布类型对陆地生态系统机理模型参数估计的影响--以长白山温带阔叶红松林为例 被引量：6

10

作者 张黎 于贵瑞 +2 位作者 LUO Yiqi 顾峰雪 张雷明 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期3017-3026,共10页

基于观测数据的陆地生态系统模型参数估计有助于提高模型的模拟和预测能力,降低模拟不确定性。在已有参数估计研究中,涡度相关技术测定的净生态系统碳交换量(NEE)数据的随机误差通常被假设为服从零均值的正态分布。然而近年来已有研究表... 基于观测数据的陆地生态系统模型参数估计有助于提高模型的模拟和预测能力,降低模拟不确定性。在已有参数估计研究中,涡度相关技术测定的净生态系统碳交换量(NEE)数据的随机误差通常被假设为服从零均值的正态分布。然而近年来已有研究表明NEE数据的随机误差更服从双指数分布。为探讨NEE观测误差分布类型的不同选择对陆地生态系统机理模型参数估计以及碳通量模拟结果造成的差异,以长白山温带阔叶红松林为研究区域,采用马尔可夫链-蒙特卡罗方法,利用2003～2005年测定的NEE数据对陆地生态系统机理模型CEVSA2的敏感参数进行估计,对比分析了两种误差分布类型(正态分布和双指数分布)的参数估计结果以及碳通量模拟的差异。结果表明,基于正态观测误差模拟的总初级生产力和生态系统呼吸的年总量分别比基于双指数观测误差的模拟结果高61～86gCm-2a-1和107～116gCm-2a-1,导致前者模拟的NEE年总量较后者低29～47gCm-2a-1,特别在生长旺季期间有明显低估。在参数估计研究中,不能忽略观测误差的分布类型以及相应的目标函数的选择,它们的不合理设置可能对参数估计以及模拟结果产生较大影响。 展开更多

关键词 NEE 生态系统模型 参数估计 误差分布 马尔可夫链-蒙特卡罗法

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Weibull分布下基于MCMC的贝叶斯恒加试验数据评估 被引量：3

11

作者 林静 韩玉启 朱慧明 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第18期10-12,共3页

本文基于贝叶斯生存分析理论,在参数的有信息先验假设条件下,通过运用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法动态模拟出相关参数后验分布的马尔可夫链,给出恒加试验模型中各参数的贝叶斯估计;利用BUGS软件包对文献[6]中的实例进... 本文基于贝叶斯生存分析理论,在参数的有信息先验假设条件下,通过运用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法动态模拟出相关参数后验分布的马尔可夫链,给出恒加试验模型中各参数的贝叶斯估计;利用BUGS软件包对文献[6]中的实例进行建模分析,并将两种假设条件下MCMC具有显著差异的计算结果与传统BLUE结果进行比较,发现BLUE的计算结果近似等于将产品截尾数据当作失效数据时MCMC的处理结果;进而再次揭示出传统BLUE方法的不足,并证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。 展开更多

关键词 贝叶斯分析 生存分析 可靠性 马尔可夫链蒙特卡罗法 恒定加速寿命试验 WEIBULL分布

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多元动态控制图的性能对比分析与选择 被引量：5

12

作者 郑辉 张伟 +1 位作者 张峻霞 刘春明 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期2335-2343,共9页

为选择控制性能更加灵敏的多元动态质量控制图,建立常见的多元动态控制图性能对比分析模型并提出相应的选择策略。在MATLAB环境下求解模型时,以Markov链法与蒙特卡洛仿真方法为求解工具,对比分析两种方法在过程受控及失控时的计算效率... 为选择控制性能更加灵敏的多元动态质量控制图,建立常见的多元动态控制图性能对比分析模型并提出相应的选择策略。在MATLAB环境下求解模型时,以Markov链法与蒙特卡洛仿真方法为求解工具,对比分析两种方法在过程受控及失控时的计算效率及精度;为解决最优选择策略转换次数过多的问题,在实际应用中应优先选择变抽样区间策略和变抽样容量与区间策略多元质量控制图;在均值偏移量δ较小的情况下选择变抽样区间多元累积和控制图,0.9<δ<1.9时选择变抽样策略霍特林T2控制图,δ>2时任选一种多元动态质量控制图。 展开更多

关键词 多元动态控制图 平均报警时间 平均样本观测数 markov链法 蒙特卡洛仿真

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无粘结全预应力砼梁预应力损失的贝叶斯估计

13

作者 房长宇 张耀庭 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第18期4440-4446,共7页

提出了用于无粘结全预应力砼梁中预应力损失检测的贝叶斯概率法。研究了预应力筋在转动约束下自由振动特征,求得频率方程,以等效刚度的形式实现其在有限元中的建模。考虑测试结果的噪声影响和结构参数的随机性,利用自适应的马尔科夫链... 提出了用于无粘结全预应力砼梁中预应力损失检测的贝叶斯概率法。研究了预应力筋在转动约束下自由振动特征,求得频率方程,以等效刚度的形式实现其在有限元中的建模。考虑测试结果的噪声影响和结构参数的随机性,利用自适应的马尔科夫链蒙特卡罗抽样技术(AM—MCMC)对梁的有限元模型进行了模型修正,构造出不相关的结构参数样本序列。在获取其后验分布统计特征的基础上预测了梁预应力损失的分布范围。数值模拟结果表明:AM—MCMC抽样技术确保了样本序列的混合能力。选择适当的抽样间隔可以减小样本序列之间的自相关性。对于不同的预应力水平,预测的预应力损失统计均值和试验值之间误差均小于6%。 展开更多

关键词 预应力混凝土 自振频率 预应力损失 贝叶斯法 马尔科夫链蒙特卡罗法 自适应抽样

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基于子集模拟法的破冰船结构可靠性分析

14

作者 陶楷文 刘斌 《中国舰船研究》 2025年第4期143-151,共9页

[目的]船体结构总纵强度的小失效概率分析是一个复杂、高维和计算耗时长的问题,难以采用传统可靠性分析方法精确计算。为解决复杂结构可靠性分析中小失效概率难以精确计算的问题,建立一套求解结构小失效概率的精确计算流程。[方法]该流... [目的]船体结构总纵强度的小失效概率分析是一个复杂、高维和计算耗时长的问题,难以采用传统可靠性分析方法精确计算。为解决复杂结构可靠性分析中小失效概率难以精确计算的问题,建立一套求解结构小失效概率的精确计算流程。[方法]该流程通过采用子集模拟法以减少总体样本需求,为覆盖样本空间的全部情况,每个子集内样本通过马尔科夫链蒙特卡罗法(MCMC)抽样生成,结合随机有限元法对样本进行精确计算,得到精确样本响应值,以此提高失效概率的计算精度。同时,引入Kriging动态代理模型,显著减少子集内样本调用有限元计算次数。[结果]将该流程运用于一个破冰船船体结构可靠性分析,精确计算全寿期船体结构失效概率为9.58×10^(-6)。[结论]提出的基于子集模拟法的结构可靠性分析流程可以精确计算小失效概率。 展开更多

关键词 可靠性分析 子集模拟法 马尔科夫链蒙特卡罗法 代理模型 破冰船 小失效概率

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污水随机排污的不确定性研究

15

作者 刘明 葛磊 +2 位作者 丁丽丽 任洪强 谢文蔚 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第12期58-60,共3页

考虑到污水环境系统的不确定性,将污水处理厂的水质数据作为随机变量进行模拟研究。通过原始序列的概率分布和马氏链随机模型获得模拟序列的集合,采用关联度分析和误差分析作为检验模拟序列有效性的双阈值条件,满足阈值条件的模拟序列... 考虑到污水环境系统的不确定性,将污水处理厂的水质数据作为随机变量进行模拟研究。通过原始序列的概率分布和马氏链随机模型获得模拟序列的集合,采用关联度分析和误差分析作为检验模拟序列有效性的双阈值条件,满足阈值条件的模拟序列作为最终的模拟结果。并以石家庄某污水处理厂的水质数据为实例,模拟研究表明该方法取得了较好的效果,可为不确定性信息模拟预测方法提供理论依据。 展开更多

关键词 贝叶斯模型 不确定性 随机模拟 马尔科夫链蒙特卡罗法

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