基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

基于贝叶斯推理的直升机自动倾斜器轴承动态阈值计算方法

针对加权平均方法计算得到动态阈值准确度不高的问题,利用正常数据概率密度和不同故障类型数据概率密度的特点,提出一种基于贝叶斯推理的直升机自动倾斜器轴承动态阈值计算方法。首先,采用奇异值分解对振动信号进行预处理,滤除噪声对动态阈值计算结果的影响;其次,采用故障频率能量特征提取方法,分别提取正常数据和内圈、外圈、滚珠故障数据的特征;最后,采用贝叶斯推理方法分别计算正常数据与内圈、外圈、滚珠故障数据的动态阈值。利用故障植入的方法获取数据,开展动态阈值计算试验,结果表明,方法能够正确找到正常数据和不同故障类型数据概率密度曲线的分界点,具有较高的正确率,较低的漏报率,方法提高了动态阈值的计算准确度。     

基于概率密度演化的锈蚀混凝土梁时变可靠性分析

建立了锈蚀钢筋混凝土梁的极限状态函数，其中引入了锈蚀不均匀系数考虑钢筋锈蚀不均匀性和随机性。根据概率守恒原理引出锈蚀钢筋混凝土梁极限状态函数的广义概率密度演化方程，并介绍了其TVD(total variation diminishing)差分格式的有限差分方法。运用“吸收边界条件”提出了基于概率密度演化理论的锈蚀钢筋混凝土梁时变可靠度计算方法。以三个锈蚀钢筋混凝土梁为例，展示广义概率密度演化方程以及时变可靠度的计算结果。通过100万次Monte Carlo模拟方法以及2范数误差指标考察了概率密度演化及时变可靠度计算结果的精准度。二阶矩信息和可靠度的对比结果显示：概率密度演化法能够以较小的计算代价，较为精确地捕捉锈蚀钢筋混凝土梁在服役期间的概率密度演化信息，较为准确地预测其时变可靠度。     

基于系统可靠度的地下管网抗震设计

地下管网是生命线工程的重要组成部分。文章以地下管网整体有限元分析模型、基于物理机制的随机地震动场和概率密度演化方法为基础,发展地下管网的系统可靠度分析方法和基于可靠度的抗震设计方法。应用该方法,可以得到管网地震反应的概率密度函数和系统可靠度,进而以典型地下管网为例,具体说明这一设计方法。文中方法的创新性：①该方法针对的是整个地下管网结构而非简单的管线结构;②该方法可以完整获得管网结构不同部位和管网整体的随机反应信息,并据此实现管网内部和管网整体的抗震可靠度评价,从而以此实现基于整体可靠度的地下管网抗震设计。     

云计算环境下网络异构数据节点失效概率密度分布计算

针对传统的网络异构数据节点失效概率密度分布计算方法,一直存在计算不准确、效率低的问题,提出云计算环境下的网络异构数据节点失效概率密度分布计算方法。通过网络数据节点效能指标、网络数据节点功率指标、平均失效节点度量指标、网络数据节点活动时间指标为基准进行失效分析,采用基环变换方法,建立约束模型,引入支持向量机的方法。通过引进一个非线性映射,对网络异构数据节点的失效概率密度分布进行计算。实验结果发现,采用改进方法时,其计算精度及计算效果均要优于传统计算方法,具有一定优势。     

近海风力发电高塔波浪随机动力响应分析

基于拟层流风波生成机制建立的随机Fourier海浪模型,采用概率密度演化理论研究了近海风力发电高塔在随机波浪作用下的动力响应问题,给出了结构响应概率密度函数的时间演化过程、概率密度等值线图及其均值和标准差.其中随机波浪力由线性波浪理论和M0rison公式计算.结果表明,概率密度演化方法可以获得结构波浪动力响应的时变概率密度函数和等概率密度响应轨迹.据此计算的均值及标准差与Monte Carlo计算结果吻合较好.     

基于基准线概率密度的多站多目标定位

针对在多传感器多目标定位中,运用测向交叉定位法会产生大量虚假点,研究了一种剔除虚假点的方法。首先确定一个基准站,将其所测角度对应的测向线设为基准线,其他站测角所对应的测向线与每条基准线相交可产生大量交点,通过比较每条基准线上交点的概率密度和,选取和值最大点作为对应基准线上目标的估计位置。仿真分析表明,此法定位精度高,处理速度快,适于实时处理。