偏最小二乘回歸方法能夠很好地考慮變量之間的相關(guān)性,建模的整體性強(qiáng),一般的方法通常會(huì)把多因變量對(duì)多變量回歸的問(wèn)題簡(jiǎn)化為多個(gè)單因變量回歸問(wèn)題的簡(jiǎn)單疊加,而偏最小二乘回歸會(huì)彌補(bǔ)該缺陷,避免計(jì)算的冗余,使多項(xiàng)式混沌展開(kāi)法方法的優(yōu)勢(shì)得到充分發(fā)揮。本論文在全局靈敏度分析領(lǐng)域,將非線性偏最小二乘回歸思想和多因變量模型融入現(xiàn)有的偏最小二乘—多項(xiàng)式混沌展開(kāi)代理模型方法,并通過(guò)靜力和動(dòng)力算例對(duì)該方法的合理性和高效性進(jìn)行了驗(yàn)證。本論文的研究?jī)?nèi)容主要包括以下三點(diǎn):(1)針對(duì)單因變量模型,將非線性偏最小二乘思想中的二次內(nèi)部關(guān)系融入線性偏最小二乘—多項(xiàng)式混沌展開(kāi)代理模型方法,得到非線性偏最小二乘—多項(xiàng)式混沌展開(kāi)代理模型方法。算例結(jié)果表明,在給定同等數(shù)量的已知樣本點(diǎn)的條件下,該方法求得的全局靈敏度指標(biāo)比線性代理模型方法更接近Monte Carlo模擬求得的參考解,說(shuō)明單因變量非線性偏最小二乘—多項(xiàng)式混沌展開(kāi)代理模型方法代理模型方法具有更高的準(zhǔn)確度。(2)針對(duì)多因變量模型,在線性偏最小二乘—多項(xiàng)式混沌展開(kāi)代理模型方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行多因變量拓展,可以有效進(jìn)行靜力多因變量問(wèn)題分析。算例結(jié)果表明,在已知樣本點(diǎn)數(shù)量一致的情況下...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1受均布荷載的簡(jiǎn)支梁

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文20限元模型，以MonteCarlo模擬(N=3×106)求得的全局靈敏度指數(shù)作為參考解，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)圖2-2。圖2-1受均布荷載的簡(jiǎn)支梁a）主效應(yīng)指數(shù)iSb）總效應(yīng)指數(shù)TiS圖2-2單因變量0u的主效應(yīng)指數(shù)iS和總效應(yīng)指數(shù)TiS由圖2-2（a）可以看....

圖3-1簡(jiǎn)支梁受均布荷載作用

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文25（10）1111TTquuuF;%q[k,1]（11）TEXtp;%E[N,p]（12）FYuqT;%F[N,k]（13）maxLoopIf達(dá)到最小值%此處的maxLoop是指Y每一個(gè)列向量對(duì)應(yīng)的Loop中的最大值（14）跳出循環(huán);（15）end....

圖3-8簡(jiǎn)諧荷載作用下的平面框架

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文32對(duì)于動(dòng)力靈敏度問(wèn)題，首先將功能函數(shù)在很多時(shí)間點(diǎn)處進(jìn)行離散，然后運(yùn)用偏最小二乘—多項(xiàng)式混沌展開(kāi)代理模型方法建立輸出變量與輸入變量之間的回歸模型，進(jìn)而求得動(dòng)力問(wèn)題中輸出響應(yīng)的一系列全局靈敏度指標(biāo)。3.4.1多因變量算例介紹如圖3-8所示，平面框架共8....

本文編號(hào)：3890919