schmidt变量化matlab代码任意多项式混沌展开
(aPCE)
概括
图:使用任意多项式混沌展开(aPCE)的示意图
作者/合作者
和
描述
我们研究了由多项式混沌扩展
(PCE)
辅助的数据驱动代理建模,并将其应用于工程问题中所需感兴趣量
(QoI)
的预测。
由于在解决复杂问题中的不确定性方面的准确性和效率,PCE
已广受欢迎。
然而,给定系统中随机变量的不可靠信息会限制其使用。
例如,随机变量的公认参数形式可能不是
PCE
的最佳用途。
PCE
所需的从原始变量到自变量的概率转换可能是非线性的,因此可能导致所需
QoI
的计算不准确。
我们不使用参数多项式族,而是利用潜在随机变量的原始矩来开发基于
PCE
的替代模型,并随后预测
QoI。
我们在各种数值示例中演示了这种方法,包括对复杂振动现象导致的海上结构累积疲劳损伤的预测。
相关出版物/演示文稿
Lim,
H
和
Manuel,
L,用于高效结构可靠性分析的无分布多项式混沌扩展代理模型,工程力学研究所会议,加利福尼亚州帕萨迪纳,2019
年
6
月
18
日至
21
日。[]
Lim,
H
和
Manuel,
L,结构振
2021-06-18 23:00:52
3.46MB
系统开源
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