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文章着重研究子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样算法的抽样效率与计算精度。首先,阐述可靠度子集模拟的基本原理与中间状态样本生成的各种MCMC抽样算法,在稳态马尔可夫链构造基础上提出延迟拒绝MMH(Modified Metropolis Hasting)算法,通过在MMH算法上增加备选样本的延迟拒绝步提高MMH算法的抽样效率;阐述基于随机游走与基于扩散方程MCMC方法中建议分布的差异,进一步对备选样本接受率为1的preconditioned Crank-Nicolson(pCN)算法和条件抽样(Conditional sampling, CS)算法开展研究,证明两种算法的等价性;推导有效样本量的计算方法,提出采用有效样本量与总样本量的比值定义MCMC方法的抽样效率。通过复杂目标分布的样本生成研究不同MCMC抽样算法建议分布及其参数对备选样本接受率与抽样效率的影响,最后通过计算实例研究子集模拟过程采用不同MCMC抽样算法得到失效概率的相对误差及其变异性,揭示不同MCMC抽样算法对失效概率计算精度的影响。研究表明:不同MCMC抽样算法生成备选样本的接受率及其自相关性受建议分布及其参数影响较大,对于复杂的目标分布,pCN算法和CS算法的抽样效率较高,延迟拒绝MMH算法次之;采用CS算法和延迟拒绝MMH算法进行子集模拟得到的失效概率精度较高且变异性较低;增加子集模拟中间状态样本量可以提高失效概率计算精度并降低其变异性。 相似文献
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文章率先提出一种新型防屈曲高强钢腹板可更换钢连梁(简称“新型钢连梁”):腹板采用高强钢,可提高钢连梁的屈服抗剪强度,连梁变形减小,从而减小可更换结构整体变形,便于更换;加劲肋紧贴腹板(但不焊接)提供约束,仅与上下翼缘焊接,可减少60%以上的焊接量。其次,设计并开展了11个试件的拟静力试验,研究了加劲肋间距(规范限值dmax、0.85dmax)、腹板厚度(6mm、8mm)、腹板钢材强度(Q460、Q550)和构造形式(加劲肋与腹板贴紧或焊接)等参数对新型钢连梁抗震性能的影响。试验结果表明:试件均发生剪切破坏;满足加劲肋间距限值的新型钢连梁,滞回曲线饱满,峰值时腹板未发生鼓曲且极限转角均超过0.1rad,大于规范限值0.08rad,表现出良好的耗能和变形能力;缩小加劲肋间距、增加腹板厚度或提高腹板钢材强度,新型钢连梁刚度及承载力提高;新型钢连梁峰值承载力较传统构造试件低约5%。最后,基于试验结果建立了有限元模型并开展了分析,研究结果表明:对腹板采用Q460、Q550高强钢材的新型钢连梁,峰值承载力计算时超强系数建议取1.43(长度比为0.5~1.0)或1.39(长度比为1.0~1.6)、1.25,以期为实际工程设计提供依据。 相似文献
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高面板坝的变形对面板的安全运行有着特别重要的影响,国内外已建的高面板坝工程中,因坝体变形大导致防渗面板挤压破损,坝体渗漏量大的实例较多,不得不降低水库水位进行修复处理,造成较大的经济损失乃至给大坝的长期运行留下安全隐患。通过发生挤压破损的实例分析,发现变形控制缺乏系统性是发生面板挤压破损的主要因素,为预防面板破损,系统提出了“控制坝体总变形,转化有害变形,适应纵向变形”的坝体变形控制方法,并在使用软硬岩混合料筑坝的董箐面板堆石坝中得到的应用,取得了良好效果,该工程运行至今达十余年,未见面板有挤压破损迹象,该方法对建设200 m以上乃至300 m级超高面板坝具有重要借鉴意义。 相似文献
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针对“人机物”三元融合的万物智能互联时代需求,中国科学院计算技术研究所的学者提出了“信息高铁”高通量低熵算力网的设计构想,在基础设施层提供低熵有序的支持,从而显著提升性能与品质.但信息高铁构想尚缺乏实验数据支撑.本文量化定义了通量、良率、CPU熵,分别用于刻画系统的性能、品质、无序程度;构建了信息高铁原型系统;并与基于Kubernetes容器编排的云计算系统进行对比.通过北京-南京的广域实验,验证了信息高铁原型系统可数量级提升良率和通量,其正则化后的CPU熵降至K8s系统的50%以下.本文通过提供实验数据分析结果,初步验证了信息高铁的低熵高通量潜力. 相似文献
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