杨强;孟松河;Jin和Hua;谢伟华;张兴宏 多精度不确定性量化方法及其在非线性结构响应分析中的应用。 (英语) Zbl 1481.62126号 申请。数学。建模 75, 853-864 (2019). 摘要:不确定性量化(UQ)在复杂结构响应分析中的应用受到求解效率的限制。提出了一种UQ的多保真度(MF)方法,该方法首先使用低成本低保真度(LF)模型估计统计矩,然后使用少量高保真度样本进行校准。仅利用LF解的误差分布以及误差与LF解之间的协方差,导出了简单而直接的MF公式。该方法在含孔C/SiC板损伤分析的UQ中得到了验证,其中HF模型是考虑C/SiC材料损伤的非线性全局模型,LF模型是线性全局模型驱动的非线性子模型。使用稀疏多项式混沌展开方法进行不确定性传播。基于正确性、效率、精度和可靠性四个因素对MF方法进行了评估。结果表明,MF方法可以无偏估计非线性应变响应的统计矩。与单独使用HF模型相比,计算成本降低了52.7%。MF方法可以在保持精度的同时显著降低计算成本,并可用于广泛的应用。 理学硕士: 第60页 统计学在工程和工业中的应用;控制图 62号05 可靠性和寿命测试 关键词:不确定性量化;多保真度方法;多项式混沌展开;非线性分析;复合材料 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.Yang}等人,应用。数学。型号75,853--864(2019年;Zbl 1481.62126) 全文: 内政部 参考文献: [1] Oberkampf,W.L。;DeLand,S.M。;卢瑟福,B.M。;Diegert,K.V。;Alvin,K.F.,建模与仿真中的误差和不确定性,Reliab。工程系统。安全。,75, 3, 333-357 (2002) [2] 康拉德,P.R。;Girolma,M。;南卡罗来纳州。;Stuart,A。;Zygalakis,K.,微分方程的统计分析:在数值解上引入概率测度,统计计算。,27, 4, 1065-1082 (2017) ·Zbl 1384.62082号 [3] 罗伊·C·J。;Oberkampf,W.L.,《科学计算中验证、验证和不确定性量化的综合框架》,计算。方法应用。机械。工程,200,25-28,2131-2144(2011)·Zbl 1230.76049号 [4] 姚,W。;陈,X。;罗,W。;van Tooren,M。;Guo,J.,基于不确定性的航天飞行器多学科设计优化方法综述,Prog。Aerosp.航空公司。《科学》第5、47、6、450-479页(2011年) [5] 罗切塔,R。;布罗吉,M。;Patelli,E.,我们有足够的数据吗?通过不确定性量化实现稳健可靠性,应用。数学。型号。,54, 710-721 (2018) ·兹比尔1480.62210 [6] 舒勒,G.I。;Jensen,H.A.,《考虑不确定性的优化计算方法——概述》,《计算》。方法应用。机械。工程,198,1,2-13(2008)·Zbl 1194.74258号 [7] Mohamed,L。;克里斯蒂,硕士。;Demyanov,V.,《不确定性量化随机抽样算法的比较》,SPE J.,15,01,31-38(2010) [8] Choi,S.K。;R.V.Grandhi。;坎菲尔德,R.A。;Pettit,C.L.,用拉丁超立方体采样进行多项式混沌展开以估计响应变异性,AIAA J.,42,6,1191-1198(2004) [9] 桑卡兰,S。;Marsden,A.L.,心血管模拟中不确定性量化和传播的随机配置方法,J.Biomech。Eng.,133,3,文章031001 pp.(2011) [10] Wang,L。;王,X。;苏,H。;Lin,G.,通过有限的测量数据预测疲劳裂纹扩展的可靠性估计,国际力学杂志。科学。,121, 44-57 (2017) [11] Wang,L。;熊,C。;王,X。;徐,M。;Li,Y.,多学科区间不确定性分析的维方法及其改进,应用。数学。型号。,59, 680-695 (2018) ·Zbl 1480.62250 [12] 德卡洛,E.C。;Smarslok,B.P。;Mahadevan,S.,《定量时变耦合分析中的模型差异》,AIAA J.,56,6,2403-2411(2018) [13] 王,R。;美国迪韦卡尔。;Grégoire Padró,C.E.,《风险分析中不确定性的有效抽样技术》,环境。掠夺。,23, 2, 141-157 (2004) [14] Hauseux,P。;Hale,J.S。;Bordas,S.P.,用高级有限元模型的导数加速蒙特卡罗估计,计算。方法应用。机械。工程,318917-936(2017)·兹比尔1439.65006 [15] Niederreiter,H.,拟蒙特卡罗方法和伪随机数,布尔。美国数学。《社会学杂志》,84,6,957-1041(1978)·Zbl 0404.65003号 [16] Scheichl,R。;Stuart,A.M。;Teckentrup,A.L.,椭圆反问题中计算后验期望的拟蒙特卡罗和多级蒙特卡罗方法,SIAM/ASA J.不确定性。数量。,5, 1, 493-518 (2017) ·Zbl 1516.65118号 [17] Giles,M.B.,《多级蒙特卡罗方法》,蒙特卡罗和准蒙特卡洛方法2012,83-103(2013),施普林格:施普林格柏林,海德堡·Zbl 1302.65004号 [18] Jakeman,J.D。;埃尔德雷德,M.S。;Sargsyan,K.,《使用基选择增强多项式混沌展开的▽1-最小化估计》,J.Compute。物理。,289, 18-34 (2015) ·兹比尔1352.65026 [19] Nobile,F。;丹蓬,R。;Webster,C.G.,《具有随机输入数据的偏微分方程的各向异性稀疏网格随机配置方法》,SIAM J.Numer。分析。,46, 5, 2411-2442 (2008) ·Zbl 1176.65007号 [20] 熊,C。;Wang,L。;刘,G。;Shi,Q.,多维不确定变量结构区间响应预测的一种逐个维度的迭代方法,Aerosp。科学。技术。,86, 572-581 (2019) [21] Wang,L。;熊,C。;王,X。;李毅。;Xu,M.,主动控制结构在随机和认知不确定性下的混合时变可靠性估计,J.Sound Vib。,419, 469-492 (2018) [22] 陈,P。;Quarteroni,A。;Rozza,G.,《不确定性量化的简化基础方法》,SIAM/ASA J.《不确定性》。数量。,5, 1, 813-869 (2017) ·兹比尔1400.65010 [23] Galbally,D。;Fidkowski,K。;Willcox,K。;Ghattas,O.,《大规模反问题中不确定性量化的非线性模型简化》,国际期刊Numer。方法工程,81,12,1581-1608(2010)·Zbl 1183.76837号 [24] 维亚纳,F.A。;辛普森,T.W。;巴拉巴诺夫,V。;Toropov,V.,《多学科设计优化专题:多学科设计最优化中的元建模:我们真正走了多远?》?,AIAA J.,52,4,670-690(2014) [25] Wang,G.G。;Shan,S.,《支持工程设计优化的元建模技术综述》,J.Mech。设计。,129, 4, 370-380 (2007) [26] 辛普森,T.W。;毛利,T.M。;Korte,J.J。;Mistree,F.,《基于仿真的多学科设计优化中全局逼近的克里格模型》,AIAA J.,39,12,2233-2241(2001) [27] Schalkoff,R.J.,人工神经网络,1(1997),McGraw-Hill:McGraw-Hill纽约·Zbl 0910.68165号 [28] Basak博士。;Pal,S。;Patranabis,D.C.,支持向量回归,神经信息处理。莱特。修订版,11、10、203-224(2007) [29] Rasmussen,C.E.,机器学习中的高斯过程,机器学习高级讲座,63-71(2004),施普林格:施普林格柏林,海德堡·Zbl 1120.68436号 [30] Calderhead,B。;Girolma,M。;Lawrence,N.D.,用高斯过程加速非线性微分方程的贝叶斯推断,2008年神经信息处理系统进展会议论文集,217-224(2009) [31] Hemez,F.M。;Atamturktur,S.,《稀疏采样对边际和不确定性量化的危险》,Reliab。工程系统。安全。,96, 9, 1220-1231 (2011) [32] Chakraborty,S。;Chatterjee,T。;乔杜里,R。;Adhikari,S.,稳健设计优化的基于代理的多保真度方法,应用。数学。型号。,47, 726-744 (2017) ·Zbl 1446.90009号 [33] M.G.Fernández-Godino,C.Park,N.-H.Kim,R.T.Haftka,《多保真模型评论》(2016)arXiv预印本arXiv:1609.07196;M.G.Fernández Godino,C.Park,N.-H.Kim,R.T.Haftka,高保真度模型综述(2016)arXiv预印本arXiv:1609.07196 [34] Allaire,D。;Willcox,K.,《利用计算机模型进行多重设计和分析的数学和计算框架》,《国际不确定性杂志》。数量。,4, 1 (2014) ·Zbl 07612593号 [35] 周,Q。;Wang,Y。;Choi,S.K。;江,P。;邵,X。;胡,J。;Shu,L.,基于多保真元模型的稳健优化方法,结构。多磁盘。最佳。,57, 2, 775-797 (2018) [36] Ng,L.W。;Willcox,K.E.,《不确定性下优化的多保真度方法》,国际数值杂志。方法工程,100,10,746-772(2014)·兹比尔1352.74230 [37] 乔杜里,A。;Lam,R。;Willcox,K.,耦合多学科系统中通过自适应代理的多保真不确定性传播,AIAA J.,56,235-249(2017) [38] 朱,X。;Linebarger,E.M。;Xiu,D.,统计矩计算的多精度随机配置法,J.Compute。物理。,341, 386-396 (2017) ·Zbl 1378.65040号 [39] 帕拉尔,P.S。;Tsuchiya,T。;Parks,G.T.,基于回归的多精度非侵入多项式混沌,计算。方法应用。机械。工程,305,579-606(2016)·Zbl 1423.76185号 [40] 比勒,J。;Gee,M.W。;Wall,W.A.,基于贝叶斯多保真度方案的复杂大规模生物力学问题中的有效不确定性量化,生物医学。模型。机械双醇。,14, 3, 489-513 (2015) [41] 杨琼。;徐,C。;谢伟。;孟,S。;Jin,H.,c/sic材料的损伤诱导双模特性和实验验证,Ceram。国际,43,12(2017) [42] 杨琼。;韩,X。;徐,C。;谢伟。;Meng,S.,C/SiC复合材料各向异性损伤本构模型的开发和验证,Ceram。国际,44,18,22880-22889(2018) [43] 拉佩尔,H。;Beex,L.A.A.,《借助贝叶斯推断从有限数据估算纤维的材料参数分布》,《欧洲力学杂志》。A/固体,75,169-196(2019)·Zbl 1473.74005号 [44] 豪塞尔,P。;Hale,J.S。;科廷,S。;Bordas,S.P.,用随机参数量化超弹性软组织模型中的不确定性,应用。数学。型号。,62, 86-102 (2018) ·Zbl 1460.74065号 [45] 拉佩尔,H。;洛杉矶比克斯。;Bordas,S.P.,识别粘弹性参数的贝叶斯推断,机械。取决于时间。材料。,22, 2, 221-258 (2018) [46] 拉佩尔,H。;洛杉矶Beex。;诺尔斯,L。;Bordas,S.P.A.,《利用贝叶斯定理识别考虑输出误差、输入误差和模型不确定性的弹塑性参数》,Probab。工程机械。,55, 28-41 (2019) [47] 拉佩尔,H。;洛杉矶比克斯。;Hale,J.S。;诺尔斯,L。;Bordas,S.P.A.,《关于贝叶斯推断识别固体力学材料参数的教程》,Arch。计算。方法工程,1-25(2019) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。