随机变量线性组合的分布的一个算法

使用傅立叶变换得到了计算相互独立的连续型随机变量的线性组合的概率密度一个新算法,可以避免使用卷积运算.介绍了该方法在中心极限定理中的应用.     

蒙特卡洛法为基础的测量不确定度评定软件系统开发

目前,我国计量校准结果的不确定度评定依据的是JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》和JJF1059.2-2012《用蒙特卡洛方法评定不确定度》,当采用JJF1059.1-2012不确定度传递率进行测量不确定度评定存在困难时,蒙特卡洛方法(MCM)就是实用的替代方法。目前多数编程工具和计算软件都要求使用者具有较高的程序开发水平,导致使用MCM进行不确定度评定难以大面积推广。因而开发出一款功能实用、界面友好、操作便捷,计算效率高且结果精确的测量不确定度计算、评定系统成为摆在测量不确定度评定人员面前的首要问题。     

岩体锚固系统的串、并联模型及可靠度分析

针对目前以单一锚杆为主体研究的诸多问题，提出了岩体锚固系统的概念并分析了构成岩体锚固系统的4个单元要素之间的相互作用关系。为量化分析，建立了岩体锚固系统的串、并联模型，并根据该模型对锚固系统可靠度的计算进行了理论分析，给出了解析式。最后就模型对锚杆的理论研究、工程设计以及实践给出了有意义的结论。     

确定随机变量概率分布参数的推广Bayes法

确定随机变量概率分布参数的推广Ｂａｙｅｓ法张广文，刘令瑶（北京水利水电科学研究院岩土所，，１０００４４）１前言Ｂａｙｅｓ统计是概率统计理论中的一大学派。它是由条件概率公式推理引伸而来。在推理过程中引入了先验概率和后验概率的概念。依据已有的经验或试验资...     

火灾后混凝土构件可靠度分析的蒙特卡罗法

根据可靠性理论,编制了基于Matlab软件的Monte Carlo计算程序,直接产生服从各相应概率分布函数的随机变量数组,从而使编程过程大为简化,解决了Monte Carlo直接抽样困难的难题.通过试验资料总结,得到随机变量的统计参数,建立了火灾后混凝土构件的可靠度、剩余使用寿命与最高受火温度之间的关系.     

结构试验中的随机误差分析方法

~~结构试验中的随机误差分析方法@王振宇$解放军61726部队 @贺虎成$解放军理工大学工程兵工程学院 @栾晓岩$解放军信息工程大学测绘学院~~     

一种用于随机突变量的数据可靠性处理算法

对于随机突变参量的数据可靠性处理,本文提出了一种新的基于自适应预报的数据处理器算法.该算法将被测参量的变化规律用一参数慢时变的时间序列模型描述,以被测参量变化趋势的自适应一步预报值及其95%置信限构成判据,对测量数据进行处理,剔除或抑制其中的不良数据.仿真实例表明本算法克服了现有大多数算法在处理随机突变数据时遇到的困难,效果明显.     

随机有限元法在钢筋砼结构可靠性分析中的应用

本文用随机有限元法（ＳＦＥＭ）对钢筋砼结构进行了可靠性计算分析，主要考虑了砼材料和荷载的不定性及材料非线性，并对材料随机场的相关性进行了讨论，分析结果表明，用ＳＦＥＭ计算钢筋砼结构的随机响应是可行的，利用计算出的随机响应量的统计参数，在假定其分布后，还可结合抗力公式用一次二阶矩法估算结构控制截面的可靠度指标。     

土强度指标 φ,c 的互相关性

土强度指标φ，ｃ的互相关性范明桥盛金保（南京水利科学研究院土工研究所，２１００２４）（南京水利科学研究院勘测设计院，２１００２９）１前言在进行岩土工程可靠性分析时，首要问题是确定各随机变量的概率特性。土的抗剪强度指标φ，ｃ就是一对最基本的随机变量。...     

Monte Carlo Simulation for Slope Stabilization Using Drilled Shafts

A reliability based analysis method for a drilled shaft stabilized slope system is presented in this paper. The drilled shaft stabilization mechanisms for the slope were treated as the drilled shaft induced soil arching, which was quantified by the load transfer factor in the limited equilibrium analysis. However, due to the inherent uncertainties of the soil properties and the model error of the semi-empirical load transfer equation, an extension modification of the deterministic method into a probabilistic method is developed in this paper. The MCS （Monte Carlo simulation） with log-normal random variables has been employed to calculate the probability of failure （Pf） for the drilled shafts/slope system. The developed theories were coded into a computer program for analyzing complex slope geometry and slope profile conditions. Finally, a case study has been performed to illustrate the application analysis of the developed probability approach in drilled shafts/slope system.