多维性能极限状态下概率地震需求分析的多元相关核密度估计法

本文不对工程需求参数(EDP)的分布类型进行人为假定,提出基于多元相关核密度估计的概率地震需求分析法。在带宽矩阵和多元高斯核函数中分别引入相关系数,并分别采用三种相关系数描述相关性,将传统核密度估计拓展到可以考虑随机变量相关性的多元核密度估计。基于SAP2000建立某钢筋混凝土框剪结构,选择最大层间位移角、最大层加速度衡量多维性能极限状态。在不同峰值地面加速度(PGA)下建立基于多元相关核密度估计的概率地震需求模型,并给出基于蒙特卡洛(MC)模拟的地震需求公式,得到结构需求的年平均超越概率。采用传统基于多维对数正态分布假定的地震风险概率法和不考虑EDP相关性的核密度估计进行对比,研究表明:与传统的多维对数正态分布假定相比,基于相关多元核密度估计的结构需求年平均超越概率偏大,而不考虑相关性的多元核密度估计所得年平均超越概率偏小;不同相关系数会影响到年平均超越概率的大小,其中Pearson相关系数影响最大,Spearman相关系数次之,Kendall相关系数最小。

基于动态TDFP模型与Wasserstein距离的滚动轴承运行状态评估

针对滚动轴承运行状态评估问题,提出一种基于动态二维特征概率(TDFP)模型与Wasserstein距离的评估方法。首先通过滚动轴承健康数据样本的均方根和线性峭度指标构建二维性能指标序列,利用多元核密度估计构建TDFP基准模型;然后通过不断累积的监测数据样本对TDFP模型进行动态更新,并计算Wasserstein距离测度获取基准模型与更新模型之间的量化差异;最后结合自适应健康阈值策略实现对滚动轴承运行状态的动态评估。滚动轴承全寿命周期实验数据验证结果表明:该评估方法能够准确跟踪轴承的退化过程,并及时捕捉到轴承初始退化时刻,对实际工程应用具有一定参考及借鉴价值。

基于Copulas的多元密度函数估计方法

在多传感器决策和估计融合中,利用多站之间的随机信号观测的联合密度函数可以提高决策和估计融合的性能.然而,在多传感器信号的观测采样过程中,单站往往可以采到丰富的信号观测样本,而多站之间只能采集到少量的联合信号观测样本.采用经典的核密度估计方法只能利用多站之间少量的联合随机信号的观测样本来估计信号观测的联合密度函数,无法利用单站丰富的信号观测的样本信息.本文基于Copulas获得了两种多元密度函数的非参数估计方法.它们既能充分的利用多站之间的少量的联合观测样本的信息,又能充分的利用单站丰富的观测样本的信息.数值实验表明这两种多元密度估计都优于多元核密度估计.

半参模型在评价药物相互作用中的应用

在组合药物治疗中,研究药物组合是否具有协同、相加或者拮抗作用是非常重要的课题之一。目前评价药物相互作用的方法是利用效应面模型,但由于药物相互作用的模式复杂使得效应面模型不足以完全刻画药物之间的相互作用。提出具有两部分结构的半参数效应面模型来刻画药物相互作用模式,并利用多元核密度进行模型参数估计,通过计算机数值模拟可以看出半参数效应面模型比传统效应面模型更能捕捉药物相互作用的信息。

数据驱动的多元性能退化特征产品可靠性建模

为解决多元性能退化特征产品可靠性建模困难,提出了一种通用的可靠性建模方法。首先,基于产品多元退化数据,运用ReliefF算法提取产品关键退化特征;然后,通过满窗宽矩阵的多元核密度方法,估计产品在各检测时刻的可靠度;最后,利用各检测时刻可靠度估计结果,拟合产品寿命分布。案例结果表明,该方法能够克服传统参数方法需对产品退化特征量分布作出具体假设的局限,并且能够获得比文献方法精度更高的产品可靠度估计值。另外,该方法可以为后续产品的可靠性试验减少检测工作量,节约试验成本。