کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4927787 | 1431955 | 2017 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Towards reliability evaluation involving correlated multivariates under incomplete probability information: A reconstructed joint probability distribution for isoprobabilistic transformation
ترجمه فارسی عنوان
در مورد ارزیابی قابلیت اطمینان با استفاده از چند متغیرهای مرتبط تحت اطلاعات احتمالی ناقص: توزیع احتمال احتمالی بازسازی برای تحولات ایزوپروبابلیست
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
اطلاعات احتمالی ناقص، چند متغیر وابسته، جفت کاپولا، تحول رزنبرات، قابلیت اطمینان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی عمران و سازه
چکیده انگلیسی
Reliability evaluation under incomplete probability information (prescribed marginal distributions and correlation coefficients) is a challenging task. The widely used Nataf transformation inherently assumes a normal copula for dependence modeling, which can be inappropriate in some cases. This paper aims to provide a more general isoprobabilistic transformation method for reliability evaluations under incomplete probability information. To this end, the joint probability distribution is represented using the pair-copula decomposition approach, which is highly flexible in dependence modeling. The desired pair-copula parameters are retrieved from the incomplete probability information by a simulation-based method. Finally, based on the reconstructed joint probability distribution, the Rosenblatt's transformation is adopted for the subsequent reliability evaluation. The proposed method is illustrated in a tunnel excavation reliability problem. Several dependence structures characterized by different pair-copulas are investigated to provide insights into the effect of copula selection on reliability results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Structural Safety - Volume 69, November 2017, Pages 1-10
Journal: Structural Safety - Volume 69, November 2017, Pages 1-10
نویسندگان
Fan Wang, Heng Li,