کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
7195283 1468199 2018 13 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Sensitivity estimation of failure probability applying line sampling
ترجمه فارسی عنوان
برآورد حساسیت نمونه برداری از خطای احتمال شکست
کلمات کلیدی
حساسیت احتمالی، نمونه برداری خط، احتمال شکست پس پردازش
ترجمه چکیده
این سهم یک چارچوب برای محاسبه حساسیت برای مسائل مکانیک تصادفی محاسباتی ارائه می دهد. به طور خاص، اندازه گیری حساسیت در نظر گرفته شده مشتق احتمال احتمال شکست با توجه به پارامترهای توزیع احتمال (به عنوان مثال میانگین، انحراف استاندارد) مربوط به مقدار ورودی تصادفی یک مدل سیستم است. چارچوب پیشنهادی به عنوان مرحله بعد پردازش نمونه گیری خطی صورت می گیرد که یک روش مبتنی بر شبیه سازی برای تخمینی احتمال احتمال شکست است. به طور خاص، چارچوب پیشنهادی شامل دو روش متفاوت برای برآورد حساسیت مورد نظر است. استفاده از چارچوب پیشنهادی و مقایسه دو رویکرد فوق، از طریق تعدادی از نمونه های عددی مورد بحث قرار گرفته است. نتایج بدست آمده نشان می دهد که هر دو روش می توانند برآورد اندازه گیری حساسیت مورد نظر را بدست آورند.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مهندسی مکانیک
چکیده انگلیسی
This contribution presents a framework for calculating a sensitivity measure for problems of computational stochastic mechanics. More specifically, the sensitivity measure considered is the derivative of the failure probability with respect to parameters of the probability distributions (e.g. mean value, standard deviation) associated with the random input quantities of a system's model. The proposed framework is formulated as a post-processing step of Line Sampling, which is a simulation-based method for estimating small failure probabilities. In particular, the proposed framework comprises two different approaches for estimating the sought sensitivity. The application of the proposed framework and comparison of the two aforementioned approaches is discussed through a number of numerical examples. The results obtained indicate that both approaches allow estimating the sought sensitivity measure.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Reliability Engineering & System Safety - Volume 171, March 2018, Pages 99-111
نویسندگان
, , , ,