舰船材料疲劳统计分析中的贝叶斯方法

讨论了舰船材料疲劳统计分析中的贝叶斯方法,将疲劳模型中的未知参数作为随机变量处理,利用贝叶斯定理求出参数的后验分布密度,然后建立不同存活率下的贝叶斯疲劳曲线的求解方程;最后再编程进行计算,结果表明,贝叶斯方法既考虑了统计上的不确定性,又合理解决了疲劳试验数据中的越出问题。     

建立船体结构疲劳设计曲线的贝叶斯方法

基于船体结构疲劳试验的小样本特点,探讨了建立疲劳设计曲线(S-N或P-S-N曲线)的贝叶斯方法.将传统疲劳模型中的未知参数处理成离散型随机变量,利用贝叶斯公式求出参数向量的后验概率密度,在此基础上建立不同存活率下的贝叶斯疲劳设计曲线方程并编程求解.算例表明,贝叶斯方法不仅弥补了样本小带来的统计误差,而且合理解决了疲劳试验数据中的越出问题.     

贝叶斯方法在船体结构疲劳分析中的应用

针对船体结构疲劳试验的小样本特点，探讨了确定船体结构疲劳寿命分布模型和建立疲劳性能曲线的贝叶新斯方法。该方法将先验信息与样本信息加以综合得到后验概率，将统计推断建立在后验概率的基础上，减小了因样本短而带来的统计分析误差，获得比传统方法更可靠的结果。     

基于风险的船体结构无损检测功能的分级

基于船舶结构传统的经验基础上的检测方法不但带来较高的费用,而且还会产生不必要的检测.针对上述问题,本文提出了基于风险的船舶结构无损检测功能分级方法,采用检测概率、错误识别概率和裂纹出现概率度量检测功能,并修正了错误识别概率的取值范围.根据风险值对无损检测功能进行了分级,研究了风险值随检测概率、错误识别概率和裂纹出现概率的变化规律,并分析了风险值对检测费用、维修费用及失效费用的敏感性.在此基础上,将基于风险的船舶结构无损检测功能分级方法应用于优化检测策略,并用算例证明了文中所提方法的有效性.     

融合颜色显著性和似物性的显著物体检测

文中提出一种融合颜色显著性和似物性的对象级显著性检测方法.首先量化并计算像素点在RGB空间下的稀疏性以及在LAB空间中的对比度,得到像素级的显著性;其次对原图像进行超像素分割,以超像素内所有像素的显著性均值作为该超像素的显著值,通过能量函数平滑优化相邻的超像素,得到前景分割明显且变化较小的超像素级显著性;然后优化原似物性方法,通过中心环绕法则融合显著性值和似物性值,作为对象级显著性的贝叶斯先验概率,计算似物性窗口内显著物体与窗口像素的比值,得到似然概率;最后通过贝叶斯模型计算,得到显著物体后验概率,并以此作为似物性窗口的评分标准.在MSRA-1000和ECSSD数据集上先将颜色显著性方法与8种state-of-the-art显著性方法相比较,显著性检测效果较好,检测精度高于其他几种方法.将优化后的似物性与另外3种方法对比,优化结果能使检测窗口大量覆盖于显著图中目标物体上方.将文中显著物体检测方法与同样融合了似物性的显著物体检测方法进行比较,结果表明文中方法较其他方法能够更精确、更完整检测出显著物体.     

腐蚀海底管道剩余强度的可靠性评估方法研究

针对常用腐蚀海底管道剩余强度评估方法的局限性,提出一套联合载荷作用下腐蚀海底管道剩余强度评估的方法,通过有限元分析联合载荷作用下腐蚀海底管道的剩余强度,考虑到腐蚀缺陷有关参数的不确定性,以腐蚀管道失效压力和腐蚀速率分析为基础,建立腐蚀管道可靠性极限状态方程,采用蒙特卡罗法计算腐蚀海底管道的失效概率.通过模型计算验证方法的可行性.     

建立船体结构疲劳设计曲线的贝叶斯方法

基于船体结构疲劳试验的小样本特点，探讨了建立疲劳设计曲线（S-N或P-S-N曲线）的贝叶斯方法。将传统疲劳模型中的未知参数处理成离散型随机变量，利用贝叶斯公式求出在数向量的后验概率密度，在此基础上建立不同存活率下的贝叶斯疲劳设计曲线方程并编程求解。算例表明，贝叶斯方法不仅弥补了样本小带来的统计误差，而且合理解决了疲劳试验数据中的越出问题。     

流域水文模型不确定性研究进展

近年来,流域水文模型及模型参数的不确定性研究工作逐渐成为了水文界研究的重点。基于贝叶斯统计推断理论以及卡尔曼滤波的各种不确定方法涌现出来,本文就近年来较为经典的不确定性研究方法作介绍。     

基于动态多实体贝叶斯网络的无人艇任务决策研究

任务决策是实现无人艇智能自主的关键环节,其存在着场景多样性、状态不确定性、约束动态性等问题。为此,本文提出动态多实体贝叶斯网络模型。首先设计了面向无人艇的语义推理框架,对无人艇本体信息进行知识表示。进一步,采用概率本体语言方法描述不确定性知识,同时扩展动态贝叶斯网络的结构,从而提高了无人艇任务决策在不确定性因素和时序因素影响下的推理能力。最后针对岛礁区域防守的任务场景,与多实体贝叶斯网络模型进行对比,结果表明DMEBN模型在动态条件下具有执行策略的连续性,验证了模型的可行性和有效性。     

基于贝叶斯网络的船舶人因安全性评估模型

针对舰船系统特点,设计了相应的人因安全性调查问卷,确定人因安全性影响因素、节点状态和条件概率.建立基于贝叶斯网络的船舶人因安全性量化评估模型,据此对影响安全性的因素进行灵敏度分析.结果表明,提出的安全性量化评估模型和分析方法正确、可行、有效.     

基于矩不确定分布鲁棒优化的船舶舱室布局设计

船舶舱室布局所涉的评价指标通常具有不确定性,诸如环境载荷等参数通常以不确定性的随机变量形式参与计算,且其概率分布的期望及方差等指标往往也是不确定的。本文采用矩不确定分布鲁棒优化方法,解决含矩不确定参数的船舶舱室布局min-max优化问题。将各舱室的全局位置参数、相对位置参数和质量分布参数加权整合为目标函数,建立全船范围内的舱室布局DRO-MU优化模型,采用拉格朗日对偶原理将其转为确定的半定规划问题以便求解。算例验证了本文方法的合理性与优越性,该方法针对性地用于解决含矩不确定参数的船舶舱室布局问题具有鲜明特点。     

Bayesian calibration of mechanistic aquatic biogeochemical models and benefits for environmental management

Aquatic biogeochemical models have been an indispensable tool for addressing pressing environmental issues, e.g., understanding oceanic response to climate change, elucidation of the interplay between plankton dynamics and atmospheric CO₂ levels, and examination of alternative management schemes for eutrophication control. Their ability to form the scientific basis for environmental management decisions can be undermined by the underlying structural and parametric uncertainty. In this study, we outline how we can attain realistic predictive links between management actions and ecosystem response through a probabilistic framework that accommodates rigorous uncertainty analysis of a variety of error sources, i.e., measurement error, parameter uncertainty, discrepancy between model and natural system. Because model uncertainty analysis essentially aims to quantify the joint probability distribution of model parameters and to make inference about this distribution, we believe that the iterative nature of Bayes' Theorem is a logical means to incorporate existing knowledge and update the joint distribution as new information becomes available. The statistical methodology begins with the characterization of parameter uncertainty in the form of probability distributions, then water quality data are used to update the distributions, and yield posterior parameter estimates along with predictive uncertainty bounds. Our illustration is based on a six state variable (nitrate, ammonium, dissolved organic nitrogen, phytoplankton, zooplankton, and bacteria) ecological model developed for gaining insight into the mechanisms that drive plankton dynamics in a coastal embayment; the Gulf of Gera, Island of Lesvos, Greece. The lack of analytical expressions for the posterior parameter distributions was overcome using Markov chain Monte Carlo simulations; a convenient way to obtain representative samples of parameter values. The Bayesian calibration resulted in realistic reproduction of the key temporal patterns of the system, offered insights into the degree of information the data contain about model inputs, and also allowed the quantification of the dependence structure among the parameter estimates. Finally, our study uses two synthetic datasets to examine the ability of the updated model to provide estimates of predictive uncertainty for water quality variables of environmental management interest.     

贝叶斯树算法在异常入侵检测中的应用

研究了Windows平台下异常检测方法,提出了一种利用Windows Native API调用序列和基于贝叶斯树算法的主机服务进程规则与对应概率分布生成算法。根据长为N-1的Windows Native API调用序列预测第N个调用的概率分布,对生成的概率序列用U检验方法作为异常检测算法。以贝叶斯树作为弱分类算法,利用AdaBoost-M1方法构造多个基于贝叶斯树的概率分布序列,并按一定方式把它们组合成一个加强的概率分布序列进行入侵检测。实验结果表明这种方法能明显提高模型预测能力。     

一种基于改进的减缩模型修正方法

提出一种改进的模型修正方法,该方法采用多目标优化技术使得结构的减缩模型与实测结果相吻合。即首先建立一个多目标优化模型,其中包括一个关于单元修正系数的隐式非线性特征方程组,然后通过遗传算法来求解该多目标优化问题,来同时实现模型修正和损伤检测。文中通过对一个悬臂梁的数值仿真,表明本文所提出的方法的有效性,即在较大的测量噪声的情况下,同时具有模型修正和损伤检测两种功能,且较改进前的基于迭代的方法具有更好的噪声鲁棒性。     

基于蒙特卡洛法的实船功率性能试验不确定度分析

针对实船功率性能测量与分析涉及因素多,难以通过传统GUM法对修正得到的理想状态功率与航速结果进行不确定度评价的问题,提出基于蒙特卡洛法的实船功率性能不确定度分析方法,分析实船功率性能试验中的主要不确定度源,依据ISO15016数据处理方法建立测量模型,以大连海事大学教学实习船"育鲲"轮为对象分析实船功率性能试验与不确定...     

基于扩展有限元法的结构内部多缺陷的反演分析

基于扩展有限元法和改进的人工蜂群智能优化算法,建立了检测和量化结构中多个内部缺陷的反演分析模型。反演分析模型中,由水平集函数来表征每个缺陷的位置及尺寸,采用精英加引导策略的人工蜂群搜索方程进行全局搜索,直到达到收敛为止;提出以人工蜂群对不同数目的缺陷参数样本进行贪婪选择,无需预先知道结构内部所含的缺陷数目,迭代过程中缺陷数目可以智能改变。该模型避免了反演过程中网格重划分问题,有效地减少了迭代的计算成本。通过若干算例的分析表明:在结构内部所含缺陷数目未知情况下,建立的反演分析模型能够快速准确地识别并确认出结构内部存在的缺陷数目及其相应的位置和大小。     

不确定分布下的态势估计方法

在战场态势估计中,常常需要判断事件发生的时间顺序,而对事件发生时间的观测往往含有不确定性。考虑时间测量的分布不确定性,讨论利用Bootstrap方法来模拟时间测量误差的分布特性,给出在Bootstrap模拟经验分布下的两个事件发生顺序的态势判别方法,建立相应的时间顺序关系的概率计算公式。     

基于参数扰动模型的遥控潜水器滑模控制方法

[目的]遥控潜水器(ROV)的运动控制易受到环境和模型参数不确定性因素的影响,难以达到预期控制效果,针对此情况,提出一种基于参数扰动模型的ROV滑模控制方法.[方法]以标准ROV模型为基础,将环境干扰与模型自身参数的不确定性作为模型扰动参数,建立带参数扰动的ROV模型,并对模型进行解耦得到深度方向的控制模型,基于带参数...     

Uncertainty in predictions of oil spill trajectories in a coastal zone

A method is introduced to determine the uncertainties in the predictions of oil spill trajectories using a classic oil spill model. The method considers the output of the oil spill model as a function of random variables, which are the input parameters, and calculates the standard deviation of the output results which provides a measure of the uncertainty of the model as a result of the uncertainties of the input parameters.In addition to a single trajectory that is calculated by the oil spill model using the mean values of the parameters, a band of trajectories can be defined when various simulations are done taking into account the uncertainties of the input parameters. This band of trajectories defines envelopes of the trajectories that are likely to be followed by the spill given the uncertainties of the input.The method was applied to an oil spill that occurred in 1989 near Sines in the southwestern coast of Portugal. This model represented well the distinction between a wind driven part that remained offshore, and a tide driven part that went ashore. For both parts, the method defined two trajectory envelopes, one calculated exclusively with the wind fields, and the other using wind and tidal currents. In both cases reasonable approximation to the observed results was obtained.The envelope of likely trajectories that is obtained with the uncertainty modelling proved to give a better interpretation of the trajectories that were simulated by the oil spill model.