An efficient structural uncertainty propagation method based on evidence domain analysis
An efficient structural uncertainty propagation method based on evidence domain analysis
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基于证据域分析的高效结构不确定性传播方法
DOI：
10.1016/j.engstruct.2019.05.044
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发表时间：
2019-09
影响因子：
5.5
通讯作者：
Zhang Lianyi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cao Lixiong;Liu Jie;Wang Qingyun;Jiang Chao;Zhang Lianyi
证据理论具有更灵活、更通用的框架，可用于各种不确定性的结构响应传播分析。然而，传播结果的离散性和模糊性严重影响了证据理论的实用性。由于基本概率分配（BPA），证据域是由所有震源元素组成的可数区域。因此，在这项研究中，提出了一种有效的不确定性传播方法，通过证据域分析。该方法首先构造了极限状态方程（LSE）的多线性段逼近，而不是结构功能函数，从而在证据域中直接判断各焦元的支持度。然后，在不涉及响应域的情况下，利用各焦元在不确定变量域中的位置关系，计算置信度（Bel）和可信度（Pl）。同时，利用近似的最小二乘估计，计算了一个能表征部分支持同相轴的焦元比例的体积比。因此，可以使用体积比来提供Bel和Pl之间的最大熵概率测量。一个数值例子和两个工程应用验证了该方法的有效性。
Evidence theory can be used for propagation analysis of structural response with various uncertainties because of its much more flexible and universal framework. However, the discrete characteristic and the ambiguity measure of the propagated result have severely influenced the practicability of evidence theory. Because of the basic probability assignment (BPA), the evidence domain is a countable region composed of all focal elements. Hence, in this study, an efficient uncertainty propagation method is proposed through evidence domain analysis. A multiple linear segment approximation for limit state equation (LSE) rather than structural performance function is firstly constructed, so the support degree of each focal element is directly judged in evidence domain. Then, the belief (Bel) measurement and plausibility (Pl) measurement are calculated by the positional relation of each focal element in the uncertain variable domain without involving response domain. Meanwhile, a volume ratio that can represent the proportion of focal element partly supporting event is calculated by utilizing the approximate LSE. Therefore, a maximum entropy probability measurement between the Bel and Pl can be provided using the volume ratio. One numerical example and two engineering applications are investigated to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
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影响因子：
4.8
作者：
Bai Y. C.;Han X.;Jiang C.;Liu J.
通讯作者：
Liu J.
DOI：
10.1007/978-3-540-36212-8
发表时间：
2003-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jawaharlal Karmeshu
通讯作者：
Jawaharlal Karmeshu
影响因子：
--
作者：
Hao Zhang;R. Mullen;R. Muhanna
通讯作者：
Hao Zhang;R. Mullen;R. Muhanna
影响因子：
20.6
作者：
JAYNES, ET
通讯作者：
JAYNES, ET
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2.5
作者：
I. Elishakoff;P. Elisseeff;S. Glegg
通讯作者：
I. Elishakoff;P. Elisseeff;S. Glegg