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李璐祎

作品数:18 被引量:35H指数:4
供职机构:西北工业大学航空学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:理学一般工业技术航空宇航科学技术文化科学更多>>

文献类型

  • 17篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 16篇理学
  • 13篇一般工业技术
  • 4篇航空宇航科学...
  • 1篇文化科学

主题

  • 4篇可靠性
  • 4篇不确定性
  • 3篇代理
  • 3篇重要抽样
  • 3篇隶属函数
  • 3篇模糊可靠度
  • 3篇可靠性分析
  • 3篇函数
  • 2篇代理模型
  • 2篇迭代
  • 2篇重要抽样法
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇密度函数
  • 2篇概率论
  • 2篇KRIGIN...
  • 2篇参数法
  • 1篇导数
  • 1篇定理
  • 1篇学习函数

机构

  • 18篇西北工业大学

作者

  • 18篇李璐祎
  • 14篇吕震宙
  • 5篇李维
  • 4篇王燕萍
  • 3篇宋述芳
  • 1篇程蕾
  • 1篇田龙飞

传媒

  • 4篇航空学报
  • 2篇西北工业大学...
  • 2篇工程力学
  • 2篇中国科学:技...
  • 1篇机械工程学报
  • 1篇力学学报
  • 1篇机械强度
  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇高等数学研究
  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇科教文汇
  • 1篇第七届全国随...

年份

  • 2篇2023
  • 2篇2022
  • 2篇2020
  • 2篇2019
  • 2篇2013
  • 3篇2012
  • 2篇2011
  • 3篇2010
18 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
概率论课程中蕴含的数学文化被引量:3
2020年
数学文化是概率论课程的重要组成部分,因此在概率论课程教学中非常有必要展示所蕴含的数学文化,才能使概率论课程教学在培养学生的工程数学学习与应用技能的同时,又能形成良好的数学思维与素养.从概率论的发展历程、概率论的数学思想与方法,概率实际应用案例等几方面阐明概率论中蕴含的数学文化.概率论课程教学与数学文化的融合能够解读枯燥的概率知识,降低概率知识的抽象性,用数学文化自身的魅力吸引学生,培养学生的创新应用等综合素质.
李璐祎宋述芳吕震宙王燕萍
关键词:数学文化概率论二项分布中心极限定理古典概型
基于失效概率偏导数的局部与全局混合灵敏度分析
2013年
基于失效概率偏导数的局部灵敏度与矩独立的全局灵敏度定义了一种新的混合灵敏度指标,该灵敏度指标不仅继承了传统的矩独立灵敏度的优点,而且反映了矩独立灵敏度和基于方差的灵敏度之间的内在联系。针对该矩独立的混合灵敏度指标计算量大的问题,该文首先将其转化为基于方差的混合灵敏度指标,然后利用能够高效计算条件矩的态相关参数(SDP)法进行求解。为了进一步提高计算效率,该文建立了基于重要抽样和截断重要抽样的SDP方法。算例结果验证了该文所提指标的合理性及所提方法的准确性。
程蕾吕震宙李璐祎
关键词:混合灵敏度重要抽样法
新时代卓越人才培养计划下概率论与数理统计教学改革探索被引量:3
2019年
提高本科人才培养质量是"双一流"和世界一流大学建设的重要内容,课程教学是人才培养的具体化、操作化和目标化,其教学质量直接影响人才培养成效,因而提高课程教学与人才培养的质量要落实在课程建设上。我校作为"双一流"高校为追求卓越在向世界一流大学建设目标迈进时,本科课程建设应以"金课"为标准和方向。本文针对概率论与数理统计课程在教学内容、教学方法和考核评价方式方面开展了探索性的教学改革与尝试。
王燕萍吕震宙李璐祎宋述芳
关键词:概率论与数理统计教学改革
一种新的基本随机变量重要性测度指标体系被引量:5
2012年
综合当前基于方差的重要性测度与矩独立重要性测度的优点,建立了一个新的随机变量重要性测度指标体系。该体系从输出响应量的均值、方差以及可靠度指标方面对随机变量的重要性进行了分析,进而根据不同的要求衡量基本随机变量对系统或模型输出的影响程度。给出了各个重要性测度指标的定义,并探讨了他们与现有的基于方差的重要性测度指标的关系。通过算例说明了所提新的重要性测度指标体系的优越性。结果表明:新指标体系中的指标不但可以反映旧的指标,而且还对其进行了修正,克服了基于方差的重要性分析中随机变量取不同实现值时对输出响应量的影响相互抵消的问题,从而更加合理地衡量随机变量的重要性;与当前矩独立的重要性分析方法相比,新的指标体系在继承其优点的基础上能够从不同侧面更加全面地对随机变量的重要性进行分析,因而具有更广泛的应用范围。
李璐祎吕震宙李维
混合变量情况下基本变量对可靠度取值特征的影响分析
2011年
对于同时包含模糊不确定性和随机不确定性的结构系统模型,依据基本变量不确定性到模型输出的传递理论以及无条件可靠度和条件可靠度隶属函数之间的差异,分别给出了衡量基本随机变量和模糊变量对可靠度取值特征影响的重要性指标,并在这基础上定义了衡量基本随机变量对其影响的稳定性指标。文中采用迭代法或Monte Carlo法完成条件和无条件可靠度的计算,而后采用数值积分就算所定义的重要性和稳定性指标。文中所定义的重要性指标容易理解,计算简单省时,对具体的基本随机变量分布和模糊变量隶属函数的具体形式没有限制,适用于各种功能函数的形式,它直接基于随机变量分布函数和模糊变量的隶属函数进行求解,是一种全局的灵敏度指标。文中首先采用Monte Carlo和迭代法法对一线性算例展开分析,结果一致,证明了文中定义的指标符合稳定性的要求,随后采用迭代法对后续算例进行了重要性分析,证明了上述优点。
李维吕震宙李璐祎
关键词:不确定性
主客观不确定性重要性分析的态相关参数法被引量:1
2012年
针对同时存在主观变量和客观变量的结构系统,提出了一种主客观不确定性因素共同作用下主观变量重要性指标求解的态相关参数(SDP)法.所提方法首先通过主观变量的边缘概率密度函数以及给定主观变量条件下客观变量的条件概率密度函数将两种不确定性传递到结构响应,建立主客观变量共同作用下主观变量重要性指标求解的计算模型,然后利用模型估计高效的SDP方法求得所建模型的一阶高维模型表示(HDMR),进而得到各主观变量相应的重要性测度指标.与主客观变量重要性分析的直接MonteCarlo法相比,所提方法可以在保证计算精度的同时大幅度提高计算效率.与现有的主客观变量重要性分析的近似法相比,所提方法不仅适用于线性响应函数,而且适用于各种形式的非线性响应函数,因而具有更广泛的适用范围.所提方法的效率和精度将由文中算例验证.
李璐祎吕震宙李维
基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法被引量:7
2020年
对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样(CE-IS)方法结合自适应Kriging(AK)代理模型的求解方法(CE-IS-AK)。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。
史朝印吕震宙李璐祎王燕萍
关键词:交叉熵重要抽样高斯混合模型
模糊可靠度隶属函数求解的迭代线抽样法被引量:5
2011年
针对同时存在随机基本变量和模糊基本变量的结构,提出了一种模糊可靠度隶属函数求解的迭代线抽样方法。所提方法首先求得给定隶属度水平下模糊基本变量的取值域。然后通过优化建模和迭代策略,求得使功能函数取最值的模糊基本变量取值点,并求得对应的缩减后的随机变量空间内功能函数的设计点。最后基于功能函数最值对应的模糊基本变量取值点及其相应的设计点,运用线抽样法求得给定隶属水平下可靠度值的上界、下界,进而得到模糊可靠度的隶属函数。对于每个给定隶属度水平对应的模糊变量取值域,所提方法通过寻找功能函数的最值代替寻找可靠度最值的策略,大大降低了计算量。另外,所提方法通过迭代过程保证功能函数最值对应的设计点收敛于可靠度最值对应的设计点,并通过线抽样方法来求解相应的可靠度,可以保证算法具有较高的精度。该文算例将对所提算法的优越性进行验证。
李璐祎吕震宙
关键词:模糊可靠度隶属函数
模糊随机可靠性分析的迭代子集模拟法
2012年
针对同时存在随机基本变量和模糊基本变量的结构可靠性分析,提出一种模糊可靠度隶属函数求解的迭代子集模拟法。在模糊变量的某个给定的隶属度水平上,所提方法通过迭代策略求解使功能函数取极值的模糊基本变量的取值点及相应的收敛后的最可能失效点(也称设计点),再运用子集模拟法在缩减的随机变量空间内求得可靠度的上、下界,最后在每个隶属度水平上执行该分析过程,即可求得模糊可靠度的隶属函数。相比模糊随机可靠性分析的直接Monte Carlo法,所提方法在保证结果精度的同时大大减小了计算量,而且该方法对变量的分布形式、变量维数、极限状态方程的表达形式及非线性程度均没有限制,适用范围十分广泛。所提方法的优点在算例中得到验证。
田龙飞吕震宙李璐祎
关键词:模糊可靠度隶属函数
结构失效概率计算的ASVR-MCS方法被引量:4
2019年
为高效计算复杂极限状态函数或隐式函数(例如有限元模型)的失效概率,提出了一种支持矢量回归和蒙特卡洛数字模拟相结合的自适应代理模型方法。所提方法在综合考虑支持矢量回归模型的预测误差和预测值的基础上,构建学习函数,利用该学习函数逐步自适应地从蒙特卡罗样本池中筛选出对结构极限状态面拟合影响最大的点,并将其添加至支持矢量回归模型训练样本集,更新代理模型直至满足收敛条件。由于利用学习函数挑选出的训练点相较于样本池中的其他备选点具有更多信息,因此自适应代理模型方法可以提高支持矢量回归模型的构建效率。利用收敛的支持矢量回归模型即可在不需调用功能函数的条件下来高效估计结构失效概率。所提方法充分利用了支持向量机在小样本情况下良好的泛化能力、稀疏性、维度无关性以及蒙特卡洛数字模拟法的普遍适用性,并且通过自适应学习策略的构造,极大地提高了支持矢量回归模型在蒙特卡洛样本池中的训练效率和训练精度,四个算例的结果充分证明了所建立的自适应支持矢量回归算法对于非线性问题、高维问题以及实际复杂工程问题均具有高效性和适用性。
史朝印吕震宙李璐祎王燕萍
关键词:学习函数
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