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J-GLOBAL ID：201802290612968949   整理番号：18A1394325

故障確率に基づく大域感度測度を推定するためのBayes定理と重要性サンプリングMarkov連鎖シミュレーションに基づく新しい効率的シミュレーション法【JST・京大機械翻訳】

A new efficient simulation method based on Bayes’ theorem and importance sampling Markov chain simulation to estimate the failure-probability-based global sensitivity measure

著者 (3件)： Wang Yanping (School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, PR China) ,  Xiao Sinan (School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, PR China) ,  Lu Zhenzhou (School of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, PR China)
資料名： Aerospace Science and Technology  (Aerospace Science and Technology)
巻： 79  ページ： 364-372  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1580A  ISSN： 1270-9638  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 故障確率ベースのグローバル感度測度は,構造的故障確率に及ぼす入力変数の影響を検出することができて,それは信頼性ベースの設計において有用な情報を提供することができた。本論文において,新しい効率的シミュレーション方法を提案して,故障確率ベースのグローバル感度測度を推定した。提案した方法はBayesの定理と重要性サンプリングMarkov連鎖シミュレーションに基づいている。Bayesの定理を用いて単一ループシミュレーション法を提供し,重要性サンプリングMarkov連鎖シミュレーションを用いて計算コストをさらに低減した。従来のダブルループモンテカルロシミュレーション法と比較して,提案した方法は,故障確率ベースの大域的感度測度を推定するための単一セットのサンプルのみを必要とし,その計算コストは入力変数の次元に依存しない。最後に,1つの数値例と2つの工学例を提示して,提案した方法の精度と効率を例示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 感度解析 ,  *測度 ,  信頼性 ,  *故障率 ,  Bayes推定 ,  *シミュレーション ,  *Markov連鎖
準シソーラス用語： 計算コスト ,  シミュレーション方法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 故障確率 ,  感度解析 ,  ベイズ定理 ,  重要性サンプリング ,  Markov連鎖

分類 (2件)： 航空機の運動性・安定性・操縦性  (QK02040A) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (10件)： 故障確率 ,  感度 ,  測度 ,  推定 ,  定理 ,  重要性 ,  サンプリング ,  Markov連鎖 ,  シミュレーション ,  シミュレーション法