【摘要】：基于主成分分析提出一種新的結(jié)構(gòu)不確定性建模方法。首先,對結(jié)構(gòu)不確定性參數(shù)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,獲取正交化的特征向量;其次,以特征向量方向為新坐標(biāo)系,將樣本數(shù)據(jù)向其投影;最后,計算新坐標(biāo)系下樣本的邊界值,并建立相應(yīng)的非概率區(qū)間模型,從而實現(xiàn)結(jié)構(gòu)參數(shù)不確定性建模。基于主成分分析建立的不確定性模型相對緊湊,且在建模的同時能將相關(guān)參數(shù)轉(zhuǎn)換為互不相關(guān)參數(shù),使得不確定性傳播問題可以便捷高效求解。兩個算例及與傳統(tǒng)區(qū)間模型和平行六面體模型的不確定性傳播比較,驗證了本文方法的正確性和有效性。
[Abstract]:Based on principal component analysis (PCA), a new modeling method of structural uncertainty is proposed. Firstly, the sample data of structural uncertainty parameters are analyzed by principal component analysis, and the orthogonal eigenvector is obtained. secondly, the sample data is projected to the new coordinate system with the direction of eigenvector as the new coordinate system. Finally, the boundary value of the sample in the new coordinate system is calculated, and the corresponding non-probabilistic interval model is established to realize the uncertainty modeling of structural parameters. The uncertainty model based on principal component analysis (PCA) is relatively compact, and the related parameters can be converted into unrelated parameters while modeling, which makes the uncertainty propagation problem easy and efficient to solve. Two examples and the uncertainty propagation comparison with the traditional interval model and parallel hexahedral model verify the correctness and effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 湖南大學(xué)機械與運載工程學(xué)院汽車車身先進(jìn)設(shè)計制造國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11572115) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計制造國家重點實驗自主研究課題(51475003)資助項目
【分類號】：TB12

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本文編號：2480809