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在定量化风险评估中,针对变量分布参数存在依赖时的混合不确定性传播问题,提出一种考虑分布参数完全依赖、部分依赖以及独立传播情形的双层混合不确定性刻画与传播框架,内外层分布参数不确定性分别用概率分布与可能性分布刻画,采用蒙特卡罗模拟法与模糊扩展原则相结合的数值求解方法。针对认知不确定性分布参数依赖性,构建了统一的认知不确定性分布参数依赖性模型,并给出依赖性系数的概念。为实现认知不确定性分布参数独立性采样,设计了基于D-S证据理论与随机集相结合的不确定性传播算法,相比于概率刻画下的双层蒙特卡罗方法,计算代价有效降低。以某型氢氧发动机贮箱共底漏气率为算例,验证本文方法的有效性与可行性。 相似文献
针对信息不一致、不完整下的风险评估不确定性难以刻画与传播问题,提出一种基于变步长离散随机集理论的风险混合不确定性分析方法。将各类不完整、不精确信息转化为随机集刻画框架,在随机集理论框架下建立了统一的混合不确定性传播模型,利用随机扩张原理,计算出风险的不确定性包络曲线。为解决不一致冲突信息的不确定性合成,采用D-S证据合成原则实现多源不确定性的融合。为减小不确定性传播截尾相对误差,提出一种不确定性变量分布的变步长离散随机集刻画策略,并给出了基于变步长离散随机集理论的混合不确定性传播实施步骤。通过一个质量-弹簧-阻尼非线性物理与现象响应模型,验证了方法的有效性和可用性。 相似文献
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