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2.
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
3.
随着客运铁路高速化,列车制动盘的磨损日益加剧,严重威胁列车服役的安全性。为了提高低碳马氏体钢制动盘的耐磨性,采用表面机械研磨处理(SMAT)技术在材料表面制备梯度组织,进而延长材料的服役寿命。结果表明:经SMAT处理后,样品表面形成厚约180μm的梯度应变层,切应变沿深度呈梯度分布。板条马氏体被挤压成塑性流线,在最表层形成亚微米晶和条状结构。微米划痕试验发现,样品表层材料的硬化率和摩擦性能随着深度呈梯度变化,耐磨性相比基体增强了1.2倍。在循环应力作用下,靠近样品表面的马氏体晶粒被细化,最表层材料的位错密度比基体提高了14.6倍,从而提高了制动盘钢的表面硬度和耐磨性。此外,与其他铁路耐磨材料相比,样品表现出较高的应变硬化速率。研究成果可为制动盘梯度应变层的工程应用提供参考。 相似文献
4.
本文作者通过对俄罗斯城市建筑与雕塑的实地考察,分析指出其建筑与雕塑之间存在的三种关系,并进一步指出双重尺度的运用是俄罗斯建筑与雕塑尺度关系的共同特征,是其建筑特点形成的重要内容之一。以期对我们的建筑创作有所裨益。 相似文献
5.
地基处理是污水厂结构设计的重要组成部分。本文主要介绍采用大功率、大直径振冲碎石桩结合锚桩的方法解决地基液化、沉降、承载力和池体抗浮等综合问题 ,达到了既充分利用土体固有的特性、又经济合理的处理目的 ,并对应用中引发的共同作用、底板计算等问题作了分析。 相似文献
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研究了以最小化最大完工时间为目标的有限缓冲区多产品厂间歇调度问题,提出了一种基于多种群粒子群优化(MPSO)的间歇调度算法.该算法采用多种群,增加了种群初始粒子的多样性,在每一代子种群并行进化的过程中引入移民粒子,使子种群之间相互影响和促进,避免算法过早地陷入局部最优,提高了算法的全局搜索能力;每代进化后选出子种群中的优秀粒子作为精华种群,并对其进行变邻域搜索(VNS),进一步提高了算法的收敛精度.通过对不同规模调度问题的仿真,以及与其它算法的对比,证明了该算法解决有限缓冲区多产品厂间歇调度问题的有效性和优越性. 相似文献