基于降维算法的结构可靠性研究
基于深度学习的老年人跌倒检测工具研究进展
基于深度学习的老年人跌倒检测工具研究进展目录1. 内容概括 (2)1.1 老年人跌倒问题及成因 (3)1.2 深度学习在跌倒检测中的应用前景 (4)1.3 本文的研究目标与结构 (5)2. 跌倒检测方法综述 (6)2.1 传统跌倒检测方法 (8)2.2 基于深度学习的跌倒检测方法 (9)2.3 深度学习模型种类 (10)2.4 数据集及评价指标 (12)3. 基于深度学习的老年人跌倒检测方法研究 (13)3.1 视频数据分析 (14)3.1.1 姿态识别与特征提取 (16)3.1.2 深度网络架构设计 (18)3.1.3 跌倒检测性能分析 (18)3.2 传感器数据分析 (20)3.2.1 典型传感器数据类型 (21)3.2.2 数据预处理与降维 (22)3.2.3 深度学习模型应用 (24)3.2.4 跌倒检测模型性能比较 (25)3.3 其他数据融合方法 (25)4. 研究挑战与未来展望 (27)4.1 数据收集与标注 (28)4.2 模型鲁棒性和泛化能力 (29)4.3 多模态数据融合 (31)4.4 应用场景拓展 (32)1. 内容概括本综述文章深入探讨了基于深度学习的老年人跌倒检测工具的研究进展，详细分析了当前该领域的技术水平、存在的挑战以及未来的发展方向。
在技术层面，深度学习算法如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在老年人跌倒检测中发挥了重要作用。
这些算法能够从大量的图像或视频数据中自动提取有用的特征，用于识别和分析跌倒行为。
基于深度学习的模型还能结合其他传感器数据，如加速度计、陀螺仪等，实现对老年人跌倒行为的更加准确和全面的监测。
在应用方面，老年人跌倒检测工具在家庭、社区和医疗机构等多个场景中具有广泛的应用前景。
通过实时监测老年人的行为状态，这类工具可以帮助家人及时发现潜在的跌倒风险，并采取相应的干预措施。
对于社区和医疗机构而言，这些工具也可以作为预防老年人跌倒的重要手段，提高社区安全水平和医疗服务质量。
环境激励下模态参数识别方法研究
模态参数是指结构动力特性的基本参数，是描述结构动力特性的基本概念，包括固有频率、阻尼比、振型等。
结构模态参数的准确识别，是进行结构健康监测及故障诊断的重要基础，直接关系到结构安全，因此，开展结构模态参数识别技术研究具有重要的理论意义与工程实用价值。
近年来，利用环境激励已大量应用于土木工程的结构动力特性测试中。
环境激励测试能够在结构的实际工作状态下进行，更真实地了解结构的动力特性和结构性能。
本文将对各种模态识别方法进行分类汇总、论述，并对环境激励下模态参数识别算法有待进一步研究的问题进行了展望。
1频域识别算法1.1峰值拾取法基于结构的频响函数在其固有频率位置处会出现峰值的特征，可以实现对结构的模态参数识别。
由于环境激励下无法得到结构的频响函数，用功率谱密度函数代替结构的频响函数实现模态参数的识别，功率谱由实测的随机振动信号快速傅立叶变化转化得到。
姜蕾蕾[1]将幂指数窗应用于多种结构中，并与其他五种窗函数对比研究，确定能够有效改善傅立叶变换后频谱的质量,从而提高峰值拾取法的频率和阻尼比识别精度,拓宽峰值拾取法对阻尼比的适用范围。
陈涛[2]将测点传递率函数矩阵的第2阶奇异值倒数的均值为模态指示函数，建立基于多参考测点平均的峰值拾取法，准确识别系统的模态频率及振型。
在实际应用中，该方法只需计算少量的局部极值点，识别速度快，适用性广泛，被大量使用在实测实验中。
但由于峰值拾取法对峰值的选择较为敏感，对于峰值存在干扰或者峰值较小的信号，可能导致参数提取不准确，并且输出结果可能受到峰值选择的主观性影响，存在一定的不确定性。
因此，在使用时需要综合考虑实际需求和信号特征，选择合适的峰值。
1.2频域分解法频域分解法是峰值拾取法的优化算法，基本原理是根据振动响应构建谱函数矩阵，通过奇异值分解，将多自由度系统转换为单自由度体系，依靠峰值法选取特征频率，进而对系统进行识别。
频域分解法在20世纪80年代由Prevosto[3]所提出。
水资源承载力评价关键因子与高效评价方法研究
水资源承载力评价关键因子与高效评价方法研究目录一、内容描述 (2)1. 研究背景 (2)2. 研究意义 (3)3. 研究目的与内容 (4)二、理论基础与研究方法 (5)1. 水资源承载力概念及内涵 (7)2. 国内外研究现状综述 (8)3. 关键因子识别方法 (10)4. 高效评价方法选择 (11)三、水资源承载力关键因子识别 (12)1. 数据收集与处理 (13)2. 关键因子筛选与确定 (14)3. 关键因子解释与应用 (15)四、水资源承载力高效评价方法研究 (17)1. 评价指标体系构建 (18)2. 评价方法选择与比较 (20)3. 评价流程设计 (21)4. 评价实例分析 (22)五、结论与建议 (24)1. 研究成果总结 (25)2. 政策建议 (26)3. 研究不足与展望 (28)一、内容描述随着全球水资源日益紧张，水资源承载力评价已成为水资源管理领域的重要课题。
本研究旨在深入探讨水资源承载力的关键因子，并建立高效的评价方法体系。
通过系统梳理国内外相关研究成果，结合实地调查与数据分析，识别出影响水资源承载力的主要自然、社会和经济因子。
运用定性与定量相结合的方法，构建了水资源承载力的综合评价指标体系，包括水资源量、水环境质量、水资源开发利用程度等多个一级指标以及若干个具体可量化的二级指标。
在评价方法上，本研究创新性地引入了大数据分析技术，结合机器学习算法，实现了对水资源承载力状态的实时监测与动态预测。
通过与传统评价方法的对比验证，证明了新方法在精度和效率上的显著优势。
本研究还针对不同区域的水资源特点，提出了针对性的提升策略和建议，为水资源管理的科学决策提供了有力支撑。
本研究不仅揭示了水资源承载力的关键因子，而且建立了高效的评价方法体系，对于推动水资源保护与利用的可持续发展具有重要意义。
1. 研究背景随着全球人口的增长和工业化进程的加速，水资源短缺和水污染问题日益严重，已成为全球性的生态环境难题。
《基于流形学习与LVQ的齿轮箱故障诊断技术研究》
《基于流形学习与LVQ的齿轮箱故障诊断技术研究》一、引言随着现代工业的飞速发展，机械设备如齿轮箱的可靠性和安全性变得尤为重要。
对于齿轮箱的故障诊断，传统的诊断方法往往依赖于人工经验和专业知识，难以实现快速、准确的诊断。
因此，研究一种高效、智能的故障诊断技术成为了一个迫切的需求。
本文将介绍一种基于流形学习与LVQ（Learning Vector Quantization）的齿轮箱故障诊断技术，通过流形学习进行数据降维和特征提取，结合LVQ算法进行故障分类和识别，以期达到快速、准确的诊断目的。
二、流形学习在齿轮箱故障诊断中的应用流形学习是一种非线性降维技术，可以有效地提取出数据中的隐藏特征。
在齿轮箱故障诊断中，通过对采集到的数据进行流形学习处理，可以实现对原始数据的降维和特征提取。
这些特征包含了齿轮箱的运转状态信息，有助于后续的故障识别和分类。
首先，对齿轮箱的运行数据进行采集和处理。
然后，利用流形学习算法（如LLE、Isomap等）对数据进行降维和特征提取。
这一步的目的是将原始的高维数据转化为低维的数据空间，使得数据的内在规律和结构更加清晰。
在这个过程中，我们可以得到一组具有代表性的特征向量，这些特征向量包含了齿轮箱的运转状态信息，为后续的故障诊断提供了基础。
三、LVQ算法在齿轮箱故障诊断中的应用LVQ（Learning Vector Quantization）是一种基于竞争学习的神经网络模型，可以用于对模式进行分类和识别。
在齿轮箱故障诊断中，我们利用LVQ算法对经过流形学习处理后的特征向量进行分类和识别，实现对齿轮箱故障的诊断。
具体来说，我们将经过流形学习处理后的特征向量作为LVQ 算法的输入，通过训练得到一个分类器。
这个分类器可以根据输入的特征向量判断出齿轮箱的运行状态，从而实现对齿轮箱的故障诊断。
LVQ算法的优点在于其具有良好的自学习和自适应能力，可以根据新的输入数据不断调整自身的参数和结构，以适应不同的故障诊断任务。
工程检测中的创新技术及应用
工程检测中的创新技术及应用摘要：工程检测是保证工程质量和安全的重要手段。
本文旨在介绍工程检测中的创新技术及其应用，并对其研究现状和问题进行概述。
工程检测的创新技术包括新的检测方法、基于人工智能的检测系统和新的数据处理算法。
这些创新技术以其高效、准确的特点，为工程检测提供了更可靠的方法。
通过综合分析相关文献和实践案例，我们对这些技术进行了详细介绍，并探讨了它们在工程检测中的应用前景。
针对工程检测的具体应用场景，我们选取了几个具有代表性的案例进行分析。
通过评估创新技术在这些案例中的效果和可行性，我们发现这些技术能够极大地提高工程检测的效率和准确性。
同时，它们也为工程结构的健康评估提供了更可靠的手段。
关键词：工程检测；创新技术；应用1工程检测的创新技术1.1新的检测方法在工程检测中，传统的检测方法往往存在着检测精度低、工作效率低等问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了一系列新的检测方法。
一种新的检测方法是利用先进的传感器技术进行检测。
传感器技术的不断进步使得我们可以获取更加精确的检测数据，如高精度的位移传感器、高灵敏度的应变计等。
这些传感器可以实时监测工程结构的变形和应力情况，提供更准确的检测结果。
另一种新的检测方法是利用无损检测技术进行检测。
无损检测技术可以在不破坏工程结构的情况下，通过扫描、探测等手段获取工程结构的内部信息。
常用的无损检测技术包括超声波检测、磁力检测、红外热成像等。
这些技术可以帮助我们检测隐蔽缺陷，提前判断工程结构的安全状况。
1.2基于人工智能的检测系统人工智能技术的快速发展为工程检测带来了全新的可能。
基于人工智能的检测系统能够根据大量的数据进行快速处理和分析，提高检测的准确性和效率。
其中，深度学习技术是目前应用最广泛的人工智能技术之一。
深度学习采用多层神经网络模型，可以从大量的工程检测数据中学习和提取特征，并实现对工程结构的自动识别和判定。
通过深度学习技术，我们可以实现对裂缝、沉降、腐蚀等缺陷的自动检测和监测，提高工程结构的安全性。
中国数字经济高质量发展水平测度及时空演化分析
中国数字经济高质量发展水平测度及时空演化分析一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和广泛应用，数字经济已成为全球经济增长的重要引擎。
中国作为世界上最大的发展中国家，其数字经济的发展速度和规模均呈现出令人瞩目的态势。
然而，如何准确衡量中国数字经济的高质量发展水平，并分析其时空演化趋势，对于政策制定者、企业家和研究者来说，是一个亟待解决的问题。
本文旨在构建一套科学的评价体系，全面评估中国数字经济的高质量发展水平，并从时间和空间两个维度分析其演化趋势。
通过收集大量数据，运用定性和定量相结合的研究方法，我们将对中国数字经济的各个方面进行深入剖析，以期揭示其发展规律，为相关决策提供科学依据。
具体而言，本文将首先阐述数字经济的概念内涵和理论基础，明确高质量发展的标准和要求。
然后，我们将构建包含多个维度和指标的评价体系，通过数据分析方法，对中国数字经济的整体水平和各地区、各行业的发展状况进行评估。
在此基础上，我们将运用时空演化分析方法，探究中国数字经济在不同时间段和空间区域的动态变化，揭示其发展特点和规律。
本文的研究不仅有助于深入了解中国数字经济的发展现状和未来趋势，还将为政策制定者提供有针对性的建议，为企业家提供决策参考，为研究者提供研究思路和方法。
我们希望通过本文的研究，为推动中国数字经济的高质量发展贡献一份力量。
二、文献综述随着信息技术的飞速发展，数字经济已经成为全球经济发展的新引擎。
近年来，中国数字经济呈现出蓬勃发展的态势，对经济增长的贡献日益显著。
在此背景下，关于中国数字经济高质量发展水平及其时空演化分析的研究逐渐受到学术界的关注。
学者们从不同角度对数字经济的高质量发展进行了深入探讨。
一方面，关于数字经济高质量发展的内涵和特征，多数学者认为其涵盖了技术创新、产业结构优化、效率提升等多个维度。
技术创新是推动数字经济发展的核心动力，通过不断的技术突破和应用创新，能够提升数字经济的整体竞争力。
产业结构优化则是数字经济高质量发展的关键，通过发展新兴产业、改造传统产业等方式，推动经济结构向高端化、智能化转型。
智能工业制造中的质量检测和预测算法研究
智能工业制造中的质量检测和预测算法研究智能制造是当今工业领域的热门话题，随着技术的不断发展，智能工业制造已经成为提高效率、降低成本以及提升产品质量的关键方法之一。
在智能工业制造中，质量检测和预测算法发挥着重要的作用，为生产企业提供了实时的质量信息和趋势预测，从而帮助企业做出更加准确的决策，提高产品的质量和竞争力。
质量检测是确保产品符合设计要求的过程，它可以通过对产品进行实时检测和监控来发现问题并进行及时处理。
智能工业制造中的质量检测算法主要包括传统的统计方法和基于人工智能的方法。
传统的统计方法常常利用概率统计和假设检验等统计学原理，通过对一定数量的产品进行随机抽样和检测，从而推断出整个生产批次的质量水平。
这些方法具有一定的可靠性，但是不能提供实时的质量信息，且对于复杂的非线性系统不适用。
基于人工智能的质量检测算法则通过使用机器学习和深度学习的技术，利用大数据分析和模式识别等方法来构建质量检测模型。
这些模型可以通过对实时数据的分析和学习，捕捉到生产过程中的异常和规律，从而实现实时的质量检测。
例如，基于人工神经网络的方法可以通过大量数据的训练，建立起对产品质量的关联模型，实现对质量异常的自动检测和预测。
除了质量检测，质量预测也是智能工业制造中的重要环节。
质量预测可以利用历史数据和模型来预测未来产品的质量水平和趋势，从而帮助企业调整生产计划和采取相应的措施。
质量预测算法主要包括时间序列分析、回归模型和深度学习模型等。
时间序列分析是一种常用的质量预测方法，它通过对历史数据进行统计和分析，构建时间序列模型来预测未来的质量水平。
回归模型则是通过将质量参数与其他相关因素进行回归分析，建立起质量与其他因素之间的关系模型，从而实现质量的预测。
深度学习模型则利用神经网络的结构和算法，对大量数据进行学习和训练，从而建立出对质量的复杂关联模型，实现更准确的预测。
在智能工业制造中，质量检测和预测算法的研究还面临着一些挑战。
复杂网络中的社区检测算法与性能评估研究
复杂网络中的社区检测算法与性能评估研究复杂网络是由大量节点和连接组成的网络结构，其中节点之间的连接具有非常复杂的关系。
社区检测是一种用于分析复杂网络结构的方法，旨在识别网络中具有类似属性或密集连接的节点子集，这些子集被称为社区。
社区检测算法在图论、社会科学、生物网络等领域具有广泛的应用。
一、复杂网络社区检测算法社区检测算法旨在将网络中的节点分组成相互连接紧密且内部联系紧密的子集。
这些子集被认为是具有相似属性或功能的节点集合。
目前有许多社区检测算法可供选择，包括基于模块度的方法（如Louvain 算法、GN算法）、基于谱聚类的方法（如谱分割算法）、基于聚类的方法（如KMeans算法）、基于布谷鸟算法的方法等。
1. 基于模块度的方法模块度是一个用于度量网络分割质量的指标，它衡量了网络内部连接的紧密度与社区之间连接的稀疏性。
基于模块度的方法试图最大化网络的模块度值，以找到最优的社区划分结果。
Louvain算法属于这类方法，它通过不断优化节点的社区归属来提高模块度。
2. 基于谱聚类的方法谱聚类是一种基于线性代数的聚类算法，它利用网络的拉普拉斯矩阵特征向量来进行数据分割。
谱聚类方法通过对网络的特征值分解进行数据降维，然后再应用传统的聚类算法进行社区划分。
谱分割算法是谱聚类方法的一种典型代表。
3. 基于聚类的方法聚类算法是一种常用的无监督学习方法，它将相似的数据对象划分到同一个类别中。
在社区检测中，节点之间的相似度可以通过计算它们之间的距离或相似度指标来确定。
KMeans算法是一种经典的聚类算法，它将节点分配到K个不同的簇中，使得同一簇内的节点相似度最大，不同簇之间的相似度最小。
4. 基于布谷鸟算法的方法布谷鸟算法是一种基于自然界中鸟类觅食行为的优化算法，它模拟了鸟类在寻找食物过程中的搜索和觅食策略。
布谷鸟算法在社区检测中被用来寻找网络中的最佳社区划分方案。
它通过不断调整节点的社区划分来优化目标函数，使得网络的模块度得到最大化。
可靠性分析在轨道交通系统中的应用
可靠性分析在轨道交通系统中的应用陶涛; 龙静; 付勇; 程晓卿; 王志鹏【期刊名称】《《中国铁路》》【年(卷),期】2019(000)010【总页数】5页(P103-107)【关键词】轨道交通; 可靠性分析; 关键部件; 系统设备; 路网【作者】陶涛; 龙静; 付勇; 程晓卿; 王志鹏【作者单位】广州地铁集团有限公司广东广州510320; 城市轨道交通系统安全与运维保障国家工程实验室广东广州510320; 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044【正文语种】中文【中图分类】U2980 引言不断增长的交通需求、交通拥挤、能源供给以及气候变化是整个世界所面临的几个主要问题，而轨道交通凭借在环保能效、土地利用、能源消耗以及安全性上的固有优势，必将在未来新型交通系统建设中扮演重要角色。
近年来，轨道交通系统在世界范围内得到了长足发展，特别是在高速铁路、高原铁路、高寒铁路、重载铁路以及城市轨道交通等方面，取得了一系列核心关键技术突破和创新性标志成果，而轨道交通系统可靠性问题也随之越来越受到人们的关注。
1 轨道交通系统范畴轨道交通是指运营车辆需在特定轨道上行驶的一类交通工具或运输系统，常见的轨道交通有高速铁路、普速铁路、磁悬浮、地铁、轻轨、单轨和有轨电车等。
轨道交通是国民经济发展的大动脉，是国家全局性、基础性、先导性和战略性的基础设施，是国家综合交通运输和城市公共交通系统的骨干网络，也是满足人民日益增长的出行需求、加强国防建设的重要交通工具。
作为国家高新技术产业、基础工业、现代服务业发展的驱动行业和承载行业之一，轨道交通行业在我国经济社会发展和民生改善中发挥着不可替代的重要作用，同时也为交通强国、科技强国，以及“一带一路”等建设项目实施奠定坚实的基础。
2 轨道交通系统可靠性分析研究现状国家标准TB/T 3133—2006《铁道机车车辆电子产品的可靠性、可用性、可维修性和安全性（RAMS）》[1]给出了关于可靠性的定义：在规定的条件下和规定的时间内，产品完成规定功能的能力。
对主成分分析法运用中十个问题的解析
对主成分分析法运用中十个问题的解析一、本文概述主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA）是一种广泛应用于数据降维和特征提取的统计方法。
它通过正交变换将原始数据转换为新的坐标系，使得新坐标系中的各坐标轴（主成分）上的数据互不相关，并且按照方差大小依次排列。
这样，原始数据的大部分信息就可以由少数几个主成分来表示，从而实现数据降维和特征提取的目的。
然而，在应用主成分分析法时，我们常常会遇到一些问题，这些问题可能会影响分析结果的有效性和可靠性。
本文旨在对主成分分析法运用中常见的十个问题进行解析，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
通过本文的阐述，读者将能够掌握主成分分析法的核心原理，了解其在应用中可能遇到的问题，以及如何解决这些问题，从而提高数据分析的准确性和效率。
二、数据预处理问题主成分分析（PCA）是一种广泛使用的无监督学习方法，用于从多元数据集中提取关键信息。
然而，在使用PCA之前，对数据进行适当的预处理是至关重要的，因为它可以显著影响PCA的结果。
以下是关于PCA运用中常见的十个数据预处理问题及其解析：缺失值处理：数据集中经常存在缺失值，这些缺失值在进行PCA之前必须进行处理。
一种常见的方法是用均值、中位数或众数来填充缺失值，或者完全删除含有缺失值的行或列。
选择哪种方法取决于数据的性质和分析的目标。
数据标准化：PCA对数据的尺度非常敏感。
因此，通常需要对数据进行标准化处理，即减去均值并除以标准差，以使每个特征的均值为0，标准差为1。
这样，PCA将不再受到特征尺度的影响。
异常值处理：异常值可能会对PCA的结果产生显著影响。
因此，在进行PCA之前，需要对数据进行检查，并决定如何处理异常值。
一种常见的做法是使用IQR（四分位距）来识别并删除或处理异常值。
数据转换：在某些情况下，对数据进行适当的转换可以提高PCA的效果。
例如，对于偏态分布的数据，可以使用对数转换或Box-Cox转换来使其更接近正态分布。
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基于降维算法的结构可靠性研究
结构在工程实际工作过程中,其性能会受到来自材料属性、几何参数、强度、
载荷等诸多不确定因素不同程度的影响。因而,合理地处理结构可靠性分析问题
是非常必要的。
传统的结构可靠性分析中,可以用概率模型来描述不确定性变量,然而此类
变量需要大量的样本数据来确定其服从的分布类型以及变量所对应的概率密度
函数,且在计算过程中较小的计算误差将会导致结果失真。非概率模型对于样本
数据的统计要求并没有概率模型那么高,可建立较为简单的不确定性模型对结构
进行有效的分析。
而针对工程实践,含有混合不确定性变量且同时存在多种失效模式的复杂结
构来说,则此时需要用到结构系统可靠性分析模型进行有效求解;与此同时,在进
行结构(系统)可靠性问题求解的过程中发现,不同的混合不确定性变量对于引起
复杂结构的失效所起到的作用并不完全相同,不同类型的不确定性变量对结构
(系统)的可靠性分析与结构可靠性灵敏度分析结果各不相同。为此,本文基于降
维算法,建立了概率结构可靠性分析模型以及主客观混合不确定性变量的结构可
靠性分析模型以及相应的简化模型;在此基础上,构建了结合泰勒展开法与混合
概率估算技术的结构系统可靠性分析模型;与此同时,建立了与简化模型相应的
结构可靠性灵敏度分析模型。
在一定程度上拓展了目前的结构可靠性分析问题的计算方法。论文主要有如
下几方面的工作:1、基于降维算法的结构概率可靠性分析模型。
针对工程实际中存在结构功能函数为隐式或高维非线性的复杂结构,结合
Edgeworth级数方法,提出了一种新的结构可靠性分析模型。数值算例充分体现
了降维算法求解结构可靠性的优点,不需要求解结构功能函数的导数以及不需要
迭代搜索最可能失效点(Most Probable Failure Point,MPP)等,在进行结构可靠
性分析时具有较高的计算精度。
2、基于降维算法的主客观混合不确定性可靠性分析模型。结构中不确定性
参数存在同时含有主观不确定性与客观不确定性的情况,可分别运用随机变量、
区间变量、模糊变量来描述结构所具有的不确定性变量,从而建立结构可靠性分
析统一模型。
该模型既适用于随机-模糊-区间变量共存的结构可靠性分析问题,也同样适
用于结构中含有随机-区间变量与随机-模糊变量的可靠性分析问题。该模型充分
考虑到结构中主客观混合不确定性变量并存的情况,克服了仅单独运用传统概率
可靠性模型与仅单独运用非概率模型的局限性;避免了区间运算中存在的扩张现
象。
为现有的主客观混合不确定性可靠性分析提供了一种新思路。3、在研究随
机-区间变量共存的结构可靠性分析模型的基础上,基于降维算法与混合概率网
络估算技术,提出了与随机-区间变量共存的结构可靠性分析模型相对应的结构
系统可靠性分析模型。
结合降维算法与泰勒展开法、变量转换、Gauss-Hermite积分与Edgeworth
级数,计算出各失效模式的失效概率区间,同时还考虑到各失效模式间的相关性,
并推导了各失效模式间相关系数公式,对相关系数公式运用泰勒展开法,从而获
得失效模式间相关系数区间表达式;再通过混合概率网络估算技术计算结构系统
的可靠度指标区间。最后通过数值算例与工程实例,验证了该模型的正确性与可
行性。
4、在研究了主客观混合不确定性分析模型的基础之上,更进一步地提出了与
之相对应的混合不确定性变量的结构可靠性灵敏度分析模型。利用已构建的含随
机-区间变量的简化模型,并考虑函数统计矩与结构可靠度指标间的关系;结合函
数求导法则,推导出结构功能函数降维后的n个一维函数原点矩、结构功能函数
原点矩、中心矩对基本随机变量的灵敏度区间公式,进而获得结构功能函数失效
概率区间对基本随机变量的灵敏度公式。
该模型为解决含有随机-区间变量的结构可靠性灵敏度分析提供了一种新途
径。