2) importance sampling
重要抽样法
1.
Digital simulation of fuzzy reliability based on the importance sampling method;
基于重要抽样法的模糊可靠性数字仿真
2.
An adaptive importance sampling algorithm is presented to evaluate fuzzy-random general failure probability,where a simulated annealing optimization is employed to seek the fuzzy-random design point—the Most Probable Failure Point(MPFP) in the failure region.
基于模糊随机广义可靠性分析向随机可靠性分析的转换,提出了模糊随机广义失效概率计算的自适应重要抽样法,该方法利用模拟退火智能优化,在模拟的过程中逐步逼近模糊随机广义设计点,并在模拟过程中自适应地构造重要抽样函数,从而使得模糊随机失效概率的计算效率和精度大为提高。
3.
The zero-variance technique is used to analyze a highly efficient importance sampling method developed by S.
Beck提出了一种高效率的线性体系的重要抽样法。
3) Importance sampling method
重要抽样法
1.
Owing to the fact that the structural system reliability can be formulated by the main failure modes,the RPAM is used to evaluate the structural system earthquake resistant reliability,and its precision is verified by the importance sampling method.
根据结构体系可靠度的特点 ,提出了基于概率Pushover分析的结构体系抗震可靠度评估方法 ,并用重要抽样法检验了所提方法的计算精度。
2.
In this paper, JC method, random throwing - dot method and the importance sampling method of Monte - Carlo Method are adopted to calculate the failure probability and the reliability index of foundation bearing capacity.
该文分别采用ＪＣ法以及Ｍｏｎｔｅ—Ｃａｒｌｏ方法中的随机投点法和重要抽样法来计算地基承载力失效概率和可靠度指标，结果表明采用改进的搜索适应重要抽样法具有很大的优越性。
3.
The application of the importance sampling method in the engineering examples,including an unstable problem and the total life of crack initiating and crack expanding,is discussed in the paper.
本文着重对数值模拟法中重要抽样法的工程应用进行分析，给出两个工程实例，然后就重要抽样法对这些工程问题的适用性与其他方法进行了对比，说明重要抽样法的优越性；最后对重要抽样法中存在的问题进行讨论，指出进一步的研究方向。
4) Kernel Method of Importance Sampling
重要抽样的核方法
5) multiple importance sampling
多重重要抽样法
1.
Computation of power penalty due to combined polarization effects using multiple importance sampling;
基于多重重要抽样法的联合偏振效应功率代价计算
6) repeat replication
重抽样方法
1.
This paper discusses in some details how to apply the method of repeat replications to the regression analysis, including both the linear and the nonlinear models.
文章较详细地讨论了将重抽样方法应用于回归分析，包括一元线性回归，多元线性回归以及非线性回归，并列举了计算实例。
补充资料：FMEA是一种可靠性设计的重要方法
它对各种可能的风险进行评价、分析，以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。
FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。
故障模式、影响、分析模块
其核心部分是对特定系统进行分析研究，确定怎样修改系统以提高整体可靠性，避免失效。 为了准确计算失效的危害性，在分析时，提供了系统化的处理过程，自动编制FMEA任务，包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式，确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响，确定失效引起的危害性，确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。
FMEA可完成以下功能：
失效模式、影响分析（FMEA）
危害性分析（Critically Analysis）
功能FMEA(Functional FMEA)
破坏模式和影响分析（DMEA）
FMEA具有以下特点：
丰富的故障模式数据库
完善的企业FMEA规范定制功能
自动由FMEA生成原始的FTA（故障树）
故障树分析（Fault Tree Analysis）模块
利用FTA模块，在系统设计过程当中，通过对造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，以提供系统可靠性的一种分析方法。它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响，是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA，用户可以简单快速地建立故障树，输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析，生成报告，最后打印输出。
事件树分析(Event Tree Analysis)模块
ETA是一种逻辑的演绎法,它在给定一个初因事件的情况下,分析该初因事件可能导致的各种事件序列的结果,从而定性与定量地评价系统的特性,并帮助分析人员获得正确的决策.
ETA不仅适应于多因素,多目标,而且适用于大型的复杂系统. ETA 主要有以下功能
非常友好简便的初因事件和事件序列的定义
简单快速的事件树中事件序列的概率计算
事件树报告的生成
ETA 为用户提供的是完全图示化的界面
ETA与其它模块完全集成，如可直接故障树中的门和事件直接联接
支持多级分支分类
可处理多个事件树
FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。
故障模式、影响、分析模块
其核心部分是对特定系统进行分析研究，确定怎样修改系统以提高整体可靠性，避免失效。 为了准确计算失效的危害性，在分析时，提供了系统化的处理过程，自动编制FMEA任务，包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式，确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响，确定失效引起的危害性，确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。
FMEA可完成以下功能：
失效模式、影响分析（FMEA）
危害性分析（Critically Analysis）
功能FMEA(Functional FMEA)
破坏模式和影响分析（DMEA）
FMEA具有以下特点：
丰富的故障模式数据库
完善的企业FMEA规范定制功能
自动由FMEA生成原始的FTA（故障树）
故障树分析（Fault Tree Analysis）模块
利用FTA模块，在系统设计过程当中，通过对造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，以提供系统可靠性的一种分析方法。它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响，是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA，用户可以简单快速地建立故障树，输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析，生成报告，最后打印输出。
事件树分析(Event Tree Analysis)模块
ETA是一种逻辑的演绎法,它在给定一个初因事件的情况下,分析该初因事件可能导致的各种事件序列的结果,从而定性与定量地评价系统的特性,并帮助分析人员获得正确的决策.
ETA不仅适应于多因素,多目标,而且适用于大型的复杂系统. ETA 主要有以下功能
非常友好简便的初因事件和事件序列的定义
简单快速的事件树中事件序列的概率计算
事件树报告的生成
ETA 为用户提供的是完全图示化的界面
ETA与其它模块完全集成，如可直接故障树中的门和事件直接联接
支持多级分支分类
可处理多个事件树
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条