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主题

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机构

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作者

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检索条件"主题词=模型确认"
233 条 记 录,以下是81-90 订阅
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复杂数值模拟的贝叶斯模型确认框架及其简化
复杂数值模拟的贝叶斯模型确认框架及其简化
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中国力学学会学术大会'2009
作者: 刘信恩 肖世富 莫军 中国工程物理研究院总体工程研究所
复杂数值模拟的模型确认是一个公认的难题,近年来兴起的贝叶斯模型确认方法学开辟了一条可能的道路。简要介绍了贝叶斯模型确认框架的理论基础,从工程实用性的角度,提出了一种更容易理解、也更容易实现的简化方法,通过一个算例证明了其... 详细信息
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基于概率模型的圣地亚结构动力学问题模型确认
基于概率模型的圣地亚结构动力学问题模型确认
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中国计算力学大会'2010(CCCM2010)暨第八届南方计算力学学术会议(SCCM8)
作者: 陈学前 肖世富 刘信恩 中国工程物理研究院总体工程研究所
考虑到模型的不确定性与建模误差等因素,现代模型确认的目标是要量化预测结果的不确定性。本文以圣地亚提出的结构动力学挑战问题为研究实例,以该问题中子系统的物理参数作为不确定参数,根据不同认识与分析建立了三个子系统的概率数学模... 详细信息
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基于矩函数的某航空发动机机匣的振型描述及模型确认
基于矩函数的某航空发动机机匣的振型描述及模型确认
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中国力学大会-2015
作者: 曾亚未 臧朝平 王晓伟 南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室
提出了三维结构的基于径向切比雪夫矩函数的振型描述及模型修正方法,实现了将矩特征值的应用范围从二维结构扩展到三维结构,并用某航空发动机机匣结构验证了方法的有效性。
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主分量法在结构动力学模型确认中的应用
主分量法在结构动力学模型确认中的应用
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中国振动工程学会第七次全国会员代表大会暨第十届全国振动理论及应用学术会议
作者: 张冬冬 郭勤涛 南京航空航天大学
以圣地亚实验室提出的结构动力学模型确认挑战问题为应用实例,初步提出了结构动力学模型确认的流程,实现了主分量法在结构动力学模型确认中的成功应用。使用核密度估计法获得子结构不确定参数的概率分布密度,通过主分量法实现了不确定... 详细信息
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典型螺栓联接结构的有限元模型确认研究
典型螺栓联接结构的有限元模型确认研究
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中国力学大会2011暨钱学森诞辰100周年纪念大会
作者: 张冬冬 郭勤涛 南京航空航天大学 南京210016
以典型螺栓联接结构为实例,讨论了有限元模型确认的技术思路。选取两块钢板组成的螺栓联接结构作为应用实例,初步提出了有限元模型确认流程。针对有限元模型确认过程中存在的若干问题,如目标结构中不确定性的来源,分层确认,有限元... 详细信息
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复杂网络软件的着色Petri网层次建模及模型集成确认方法
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高技术通讯 2013年 第11期23卷 1139-1147页
作者: 刘靖 叶新铭 周建涛 内蒙古大学计算机学院 呼和浩特010021
为准确描述复杂网络软件多交互、高并发等行为特征,以提高复杂网络软件设计质量和效率,提出了一种基于着色Petri网(CP-net)的复杂网络软件层次化建模及模型集成确认方法。给出了复杂数据抽象、并发行为控制、同类实体建模等层次建模关... 详细信息
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基于积木式试验的数字孪生模型确认和可信度评估方法
基于积木式试验的数字孪生模型确认和可信度评估方法
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作者: 尹进 吴迪 肖凯 彭波 刘赛 姚宇地 郭爱民 苏玲 刘维玮 王月 张帆 陈誉仁 成磊 郑义 徐喆 100076 北京市丰台区南大红门路1号
本发明涉及一种基于积木式试验的数字孪生模型确认和可信度评估方法,构建不同层级的积木式试验,通过第一级材料级试验识别出材料级的模型参数,通过第二级组件级试验识别出组件连接的模型参数,最后通过第三级部件级试验进行数字孪生... 详细信息
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一种CFD模型确认方法及产品设计方法
一种CFD模型确认方法及产品设计方法
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作者: 熊芬芬 任成坤 李泽贤 张立 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
本发明提供了一种基于多可信度深度神经网络的CFD模型确认方法及其应用,利用多可信度深度神经网络对关键参数不确定性进行量化从而降低计算量。本发明利用多可信度深度神经网络对关键参数不确定性进行量化从而降低计算量,基于距离法... 详细信息
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一种考虑认知不确定性的结构热传导模型确认与参数校准方法
一种考虑认知不确定性的结构热传导模型确认与参数校准方法
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作者: 李维 徐朋 李珊山 陈先民 梁博源 张浩宇 李洪双 211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号
本发明公开了一种考虑认知不确定性的结构热传导模型确认与参数校准方法,包括S1,建立飞行器结构瞬态温度响应的计算模型,开展模型确认与认证试验;S2,辨识结构热传导模型中的多源不确定性参数或变量;S3,分析热传导模型预测区间与... 详细信息
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一种CFD模型确认方法及产品设计方法
一种CFD模型确认方法及产品设计方法
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作者: 熊芬芬 任成坤 李泽贤 张立 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
本发明提供了一种基于多可信度深度神经网络的CFD模型确认方法及其应用,利用多可信度深度神经网络对关键参数不确定性进行量化从而降低计算量。本发明利用多可信度深度神经网络对关键参数不确定性进行量化从而降低计算量,基于距离法... 详细信息
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