当前位置:
X-MOL 学术
›
Mech. Syst. Signal Process.
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
A probability-box-based method for propagation of multiple types of epistemic uncertainties and its application on composite structural-acoustic system
Mechanical Systems and Signal Processing ( IF 8.4 ) Pub Date : 2021-02-01 , DOI: 10.1016/j.ymssp.2020.107184 Wenqing Zhu , Ning Chen , Jian Liu , Michael Beer
Mechanical Systems and Signal Processing ( IF 8.4 ) Pub Date : 2021-02-01 , DOI: 10.1016/j.ymssp.2020.107184 Wenqing Zhu , Ning Chen , Jian Liu , Michael Beer
Abstract The response analysis of the composite structural-acoustic systems with multiple types of epistemic uncertainties is investigated in this paper. Based on the available information for the uncertain parameters, the multiple types of epistemic uncertainties refer to probability-box (p-box) variables, evidence variables and interval variables. The proposed development focused on an efficient computation of the output bounds of the cumulative distribution function of the sound pressure response when dealing with the combination of p-box variables, evidence variables and interval variables. To reduce the involved computational cost but ensuring the accuracy, all evidence variables and interval variables are transformed into p-box-form variables. Then, a modified interval Monte Carlo method (MIMCM) is developed to estimate the bounds of the cumulative distribution function of the system response. In MIMCM, a sparse Gegenbauer polynomial surrogate model is established with focus on the efficiency and accuracy and then applied for the interval analysis in each iteration. A numerical example and two engineering examples with respect to multiple types of epistemic uncertainties are carried out to illustrate the accuracy and efficiency of the MIMCM by conducting comparisons with traditional algorithms. The ability of the proposed method for risk and conservative reliability analysis is also investigated.
中文翻译:
一种基于概率盒的多类型认知不确定性传播方法及其在复合结构声系统中的应用
摘要 本文研究了具有多种认知不确定性的复合结构声系统的响应分析。基于不确定参数的可用信息,多种类型的认知不确定性是指概率盒(p-box)变量、证据变量和区间变量。所提议的开发侧重于在处理 p-box 变量、证据变量和区间变量的组合时有效计算声压响应的累积分布函数的输出边界。为了减少所涉及的计算成本,同时确保准确性,所有证据变量和区间变量都被转换为 p-box 形式的变量。然后,改进的区间蒙特卡罗方法 (MIMCM) 被开发用于估计系统响应的累积分布函数的边界。在 MIMCM 中,注重效率和准确性的稀疏 Gegenbauer 多项式代理模型被建立,然后应用于每次迭代的区间分析。针对多种类型的认知不确定性进行了数值算例和两个工程算例,通过与传统算法的比较来说明MIMCM的准确性和效率。还研究了所提出的风险和保守可靠性分析方法的能力。建立了一个注重效率和准确性的稀疏Gegenbauer多项式代理模型,然后应用于每次迭代的区间分析。通过与传统算法的比较,针对多种类型的认知不确定性进行了数值例子和两个工程例子,以说明MIMCM的准确性和效率。还研究了所提出的风险和保守可靠性分析方法的能力。建立了一个注重效率和准确性的稀疏Gegenbauer多项式代理模型,然后应用于每次迭代的区间分析。针对多种类型的认知不确定性进行了数值算例和两个工程算例,通过与传统算法的比较来说明MIMCM的准确性和效率。还研究了所提出的风险和保守可靠性分析方法的能力。
更新日期:2021-02-01
中文翻译:
一种基于概率盒的多类型认知不确定性传播方法及其在复合结构声系统中的应用
摘要 本文研究了具有多种认知不确定性的复合结构声系统的响应分析。基于不确定参数的可用信息,多种类型的认知不确定性是指概率盒(p-box)变量、证据变量和区间变量。所提议的开发侧重于在处理 p-box 变量、证据变量和区间变量的组合时有效计算声压响应的累积分布函数的输出边界。为了减少所涉及的计算成本,同时确保准确性,所有证据变量和区间变量都被转换为 p-box 形式的变量。然后,改进的区间蒙特卡罗方法 (MIMCM) 被开发用于估计系统响应的累积分布函数的边界。在 MIMCM 中,注重效率和准确性的稀疏 Gegenbauer 多项式代理模型被建立,然后应用于每次迭代的区间分析。针对多种类型的认知不确定性进行了数值算例和两个工程算例,通过与传统算法的比较来说明MIMCM的准确性和效率。还研究了所提出的风险和保守可靠性分析方法的能力。建立了一个注重效率和准确性的稀疏Gegenbauer多项式代理模型,然后应用于每次迭代的区间分析。通过与传统算法的比较,针对多种类型的认知不确定性进行了数值例子和两个工程例子,以说明MIMCM的准确性和效率。还研究了所提出的风险和保守可靠性分析方法的能力。建立了一个注重效率和准确性的稀疏Gegenbauer多项式代理模型,然后应用于每次迭代的区间分析。针对多种类型的认知不确定性进行了数值算例和两个工程算例,通过与传统算法的比较来说明MIMCM的准确性和效率。还研究了所提出的风险和保守可靠性分析方法的能力。