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Estimation of structural reliability for Gaussian random fields

机译：高斯随机场的结构可靠性估计

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This research develops a stochastic analysis procedure for Gaussian random fields in structural reliability estimation using an orthogonal transform and a stochastic expansion with Latin Hypercube sampling. The efficiency of the current simulation procedure is achieved by combination of the Karhunen-Loeve transform with stochastic analysis of polynomial chaos expansion. The Karhunen-Loeve transform enables generation of random fields within the framework of Latin Hypercube sampling and dimensionality reduction of the random variables. The polynomial chaos expansion can reduce computational effort of uncertainty quantification in highly nonlinear engineering design applications. In order to show the applicability of the method, the material properties of a cantilever plate and a supercavitating torpedo are treated as random fields.
机译：这项研究开发了一种高斯随机场的随机分析程序，该程序使用正交变换和带有拉丁超立方体采样的随机扩展来进行结构可靠性估计。通过将Karhunen-Loeve变换与多项式混沌扩展的随机分析相结合，可以实现当前仿真程序的效率。 Karhunen-Loeve变换可以在Latin Hypercube采样框架内生成随机字段，并可以减少随机变量的维数。多项式混沌展开可以减少高度非线性工程设计应用中不确定性量化的计算量。为了显示该方法的适用性，将悬臂板和超空化鱼雷的材料特性视为随机场。

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