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工程概率不确定性分析方法
	定价	88.00
	出版社	科学出版社
	版次	3146
	出版时间	2016年02月
	开本	16
	作者	熊芬芬，杨树兴，刘宇，陈世适
	装帧	平装
	页数	234
	字数	300
	ISBN编码	9787030440693

内容介绍
熊芬芬、杨树兴、刘宇、陈世适编*的《工程概 率不确定性分析方法》全面系统地介绍了国内外现有 的各种不确定性分析理论方法及其工程应用。理论方 法部分主要针对经典的和*新的不确定性分析方法， 按照数字模拟法、局部展开法、数值积分法、随机展 开法、*可能失效点法以及代理模型法六大类，全面 系统地介绍了各种方法的发展历史、基本原理以及适 用范围。作为不确定性分析的前提条件，各种相关变 量的变换方法在本书中也做了详细的介绍。工程应用 部分，针对各种不确定性分析方法，给出了具体且通 俗易懂的实现步骤和相关算例。
本书可作为高等院校设计相关专业的工程设计方 法课程的研究生和高年级本科生教材及教学和科研的 参考书，也可供从事工程优化设计、可靠性分析方面 工作的工程技术和科研人员参考使用。


目录
目录 第1章绪论1 1.1引言1 1.2什么是不确定性分析1 1.3不确定性的来源和种类2 1.4不确定性的表示方法2 1.5概率不确定性分析4 1.6本书的目的和内容安排6 参考文献6 第2章不确定性分析基本概念8 2.1随机变量8 2.2随机变量的统计矩9 2.3常见的随机变量11 2.3.1均匀随机分布11 2.3.2正态随机分布12 2.3.3对数正态分布13 2.3.4Gamma分布14 2.3.5指数分布15 2.3.6Weibull分布15 2.4不确定性优化设计17 2.4.1稳健设计优化18 2.4.2基于可靠性的设计优化20 2.5工程概率不确定性分析的任务20 2.5.1几点说明21 2.5.2统计矩相关概念21 2.5.3失效概率相关概念21 参考文献23 第3章数字模拟法24 3.1蒙特卡洛仿真24 3.1.1蒙特卡洛积分24 3.1.2豢特卡洛不确定性分析方法26 3.1.3随机样本的产生29 3.1.4算例分析29 3.1.5蒙特卡洛方法小结32 3.2重要抽样法33 3.2.1重要抽样法的基本原理介绍33 3.2.2重要性密度函数的选取34 3.2.3重要抽样法的计算步骤37 3.2.4重要抽样法小结38 3.3分层抽样法39 3.3.1分层抽样法的基本原理介绍39 3.3.2分层抽样可靠性分析计算步骤42 3.3.3分层抽样法小结42 3.4拉丁超立方抽样法43 3.4.1拉丁超立方抽样法的基本原理介绍43 3.4.2拉丁超立方抽样法估算误差分析44 3.4.3拉丁超立方抽样法计算步骤45 3.4.4拉丁超立方抽样法小结46 3.5自适应抽样法46 3.6小结47 参考文献48 第4章局部展开法50 4.1概述50 4.2均值一次二阶矩法51 4.2.1MVFOSM的具体步骤51 4.2.2算例54 4.3次可靠度法55 4.3.1芾正态随机输入的线性极限状态函数56 4.3.2次可靠度法的步骤60 4.4求取MPP点的HLRF算法64 4.5二次可靠度法66 4.6导数的计算68 4.7算例69 4.7.1FORM求解70 4.7.2SORM求解74 4.8小结77 参考文献77 第5章数值积分法80 5.1概述80 5.2全因子数值积分法81 5.2.1FFNI介绍81 5.2.2算例分析87 5.3单变元降维法88 5.3.1UDRM的实现步骤89 5.3.2算例分析93 5.3.3多变元降维97 5.4基于稀疏网格数值积分的方法98 5.4.1稀疏网格数值积分98 5.4.2基于稀疏网格数值积分的矩估算法100 5.4.3数学算例103 5.4.4多学科火箭弹系统应用104 5.4.5维自适应算法108 5.5小结109 参考文献一109 第6章随机展开法112 6.1混沌多项式展开方法概述112 6.2Askev方案114 6.3Wiener混沌多项式115 6.4广义的混沌多项式117 6.5基于非干涉PCE的不确定性分析方法119 6.5.1随机响应面法120 6.5.2加权随机响应面方法129 6.5.3基于Galerkin投影的PCE方法133 6.5.4算例分析136 6.6基于干涉PCE的动力学不确定性分析140 6.6.1概述141 6.6.2具体步骤142 6.6.3几点说明145 6.6.4算例分析146 6.6.5zui优控制中的应用150 6.7随机配点法153 6.8小结155 参考文献156 第7章基于zui可能失效点的方法160 7.1基于MPP的蒙特卡洛仿真法160 7.2基于MPP展开的降维法161 7.2.1方法介绍161 7.2.2算例分析166 7.3基于MPP的稀疏网格插值法169 7.3.1稀疏网格插值170 7.3.2基于稀疏网格插值的失效概率估计法172 7.3.3算例分析173 7.4基于MPP的随机响应面方法174 7.4.1方法介绍175 7.4.2算例分析176 7.5多个MPP点的情况176 7.6小结179 参考文献179 第8章基于代理模型的方法181 8.1概述181 8.2传统基于代理模型的方法182 8.3代理模型的构建183 8.3.1试验设计184 8.3.2近似方法184 8.3.3精度校核184 8.3.4代理模型的选择187 8.3.5自适应抽样188 8.4基于Kriging的不确定性分析189 8.4.1Kriging方法189 8.4.2伐理模型的不确定性190 8.4.3代理模型不确定性和参数不确定性的综合量化192 8.5算例分析194 8.5.1数学算例194 8.5.2卷弧翼气动优化199 8.6小结201 参考文献201 第9章相关随机输入变量204 9.1概述204 9.2正交变换205 9.3Rosenblatt变换206 9.4Nataf变换208 9.4.1Copula208 9.4.2高斯Copula209 9.4.3Nataf变换基本原理210 9.5说明212 9.6算例分析213 9.7本章结论216 9.8公式(9.17)中F取值的经验公式217 参考文献221 索引222

在线试读
第1章绪论 1.1引言 工程产品高水平、高效率的开发设计对国民经济及国防军事的发展有着举足轻重的作用．工程产品在其研发、生产到报废的整个寿命周期中充满了不确定性，如：对飞行器而言存在诸如有效载荷、发动机推力、工作环境等众多不确定性，不确定性因素对产品质量具有重要影响，而产品质量决定着企业的效益和生存．尤其对于一些重要的复杂机电系统，如飞行器、汽车等，若不考虑不确定性极有可能导致产品性能不稳定、可靠性降低，甚至带来灾难性事故．这不仅会导致经济损失，甚至可能引发政治、军事、文化等方面的社会问题，因此，必须在工程设计阶段就对不确定性予以重视和考虑，于此产生了不确定性设计优化[1-4]，相关的不确定性分析和设计理论得到迅速发展和广泛应用．传统的不确定性设计优化采取的是嵌套双循环模式，内循环实现不确定性分析，外循环负责寻优，近些年出现了不确定性分析与寻优过程序列执行的模式，提高了设计效率，不论何种模式，不确定性分析都是不确定性设计优化中的关键技术之一，它一直都是工程优化领域zui重要的理论课题之一．不确定性分析的精度和效率几乎决定了整个设计的精度和效率[s，6]，高精度、高效率的不确定性分析是实现不确定住优化的基础和保障．然而，随着工程系统设计的复杂化、多学科化，以及仿真分析在优化设计中的盛行，给不确定性分析带来如维数灾难、精度低、可靠性差等诸多难题，因此，系统学习和深入研究不确定性分析理论和方法具有重要的意义． 1.2什么是不确定性分析 不确定性分析(UncertaintyAnalysis，UA)也称作不确定性传播(UncertaintyPropagation，UP)，是研究各种系统参数（泛指系统输入，包括产品的可控的设计变量和不可控的设计参数）影响产品的系统性能（泛指系统输出，它可能是设计目标、也可能是设计约束）的规律的方法，简单点讲，不确定性分析就是在给定系统输入的不确定性信息下，如何估算输出响应的不确定性信息．平时较为常见的机构、结构的可靠性分析，都是属于不确定性分析的范畴，在工程产品设计、优化中，往往存在各种不确定性，必然引起产品性能的波动，因此，需要分析这些不确定性对产品性能的影响，从而用于指导优化设计，zui终提高产品的稳健性和可靠性，避免系统结构失效，引发灾难性的后果，在概念设计阶段就考虑不确定性，还可大为缩短设计周期，节省成本． 1.3不确定性的来源和种类 不确定性大致分为两大类：随机不确定性(AleatoryUncertainty)和认知不确定性(EpisternicUncertainty).前者表示自然界或物理现象中存在的随机性，设计者无法控制或减少这类随机性，也叫统计不确定性．随机不确定性在实际中广泛存在，例如：在飞机起飞的仿真中，即使可以完全精确地控制沿着跑道的风速，若让十架相同的飞机同时起飞，由于每架飞机制造上的差异，它们的飞行轨迹也将不同，类似地，如果平均风速相同，让同一架飞机做十次起飞，由于每次起飞的风速不同，每次的飞行轨迹也会不同，这里，飞机的制造差异和风速都具有随机不确定性，认知不确定性是指建模过程中由于缺乏数据或知识而导致的不确定性，也叫做系统不确定性，如：建模时对问题的客观认识不足或人为主观简化而导致的模型不确定性和变量分布参数的不确定性，它的产生可能是由于对某个量未做足够精确的测量，或建模过程中未能或未完全能掌握系统运动的机理，成由于一些特殊的数据被刻意隐藏，随机不确定性是没法避免和减小的，而认知不确定性理论上是可以避免的． 随机不确定性在工程设计中广泛存在，关于随机不确定性的理论研究较为完善成熟，应用空间广泛，因此，本书主要针对随机不确定性来介绍各种不确定性分析方法． 1.4不确定性的表示方法 若存在不确定性，我们总是期望不确定性对系统性能的影响尽可能小，或者设法消除不确定性，在这之前首先要能够表示和量化这些不确定性，表示不确定性的方法有多种：经典集合理论、概率理论、模糊集合理论和粗糙集理论，每种表示方法都有其应用领域和背景，在工程优化中，比较常用的几种不确定性的表示方法有：概率分析理论、区间数学和模糊理论． (a)概率统计法 随机性是zui早认识到的一种不确定性，对随机性的分析及其相应理论概率论[7，8]的建立开启了不确定性研究的先河．对随机性研究的深入以及其对应的表示理论f概率论）的发展完善经历了一个漫长的过程．概率统计法自17世纪由赌博游戏引出后，一直是处理随机不确定性强有力的工具，随着社会生产以及科学技术的发展，概率统计方法在工业过程中的应用越来越深入，其成熟的理论基础保证了它在处理随机不确定性时的有效性．比如用均值、方差、概率密度函数以及概率累积分布函数等构造概率模型来描述机械功率、电压、电流、温度等的波动；用贝叶斯方法[o]定性分析检测概率参数不确定性问题．概率统法用事件发生的概率来表征不确定性，一个事件发生的概率可以用该事件发生的频率来解释．当有大量样品或进行大量实验时，一个事件的概率被定义为样品或实验发生的次数与总数的比率．概率分析是物理系统中用于表征不确定性zui广泛的方法，它可以描述随机扰动、多变条件和考虑风险产生的不确定性等． (b)区间数 在许多情况下，对于具有不确定性的数据可能无法获得它在不同取值处的概率，而仅能获得该数据的误差范围．因此，此时该数据的不确定性就表示为一个区间范围，在区间数学方法中，不确定参数被认为是“未知但有界”，每个不确定性参数都有上限和下限，由一个区间描述，而不具有概率形式．区间分析的目的是在模型输入和模型参数变化的范围（上下界）已知的基础上，估计模型输出的上下界．区间数学的主要优点是它可以解决不能通过概率分析来研究的不确定性分析问题，当输入的概率分布未知时，区间分析方法是一种有效的选择，如在建模过程中存在模型不确定性．而此时对其概率分布特性无法清楚认识，但是根据经验可以大致估计模型变化的上下界，因此可以将模型不确定性表示为某个区间范围．然而，基于区间数的不确定性分析是一种非概率方法，只根据不确定性量的上、下界建立模型，若不确定量大部分情况集中于更小的范围内，区间数理论会带来误差，当输入的概率信息已知时，区间分析实际上浪费掉了现有信息，因此不推荐使用．有关区间数理论的相关研究可参见[10-13]． (c)模糊集理论 模糊性是随机性之外的另一种不确定性，广泛地存在于人类语言描述中，由于事物的复杂性，事物的界线不分明，使其概念不能给出确定的描述，不能给出确切的评定标准，这种不确定性即为模糊性，在我们的生活中，经常会碰到“很高…”“有点胖”“年轻人…”小自然数”等这类语言，它表示的语意是模糊的、不精确的．模糊集理论是处理模糊性的一种有效的理论框架．1965年，模糊理论的创始人，美国加利福尼亚大学伯克利分校的自动控制理论专家Zadeh教授首次发表了题为“模糊集”的论文[14]，这标志着模糊信息处理的诞生．Zadeh于20世纪60年代在各学科会议上从模糊信息处理观点出发，阐述了他的理论．这一理论为定量描述处理事物和东统中的模糊性，以及模拟人所特有的模糊逻辑思维功能，提供了真正强有力的工具．模糊信息可通过模糊集来表示，模糊集的表示是用隶属度函数来刻画的，能处理和模拟不精确的模糊信息，隶属度函数用来描述某个元素与模糊集的相容度，隶属度函数值表示某个元素隶属于这个模糊集的程度．有关模糊理论的相关研究可参考[15，16]. 这些不确定性表示方法各有优缺点，由于对于随机不确定性，通常能够获得足够多的数据来描述其概率分布，因此概率分析适合于表示随机不确定性．对于认知不确定性，数据通常较为稀疏，由于没有足够的数据，无法用概率分布来描述其不确定性，因此通常用基于

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