模糊划分矩阵在岩土参数概率分布中的应用

讨论如何在小样本条件下用已有的过程经验与试验资料确定岩土参数概率分布,用模糊划分矩阵与BAYES方法相结合,给出由小样本试验数据确定岩土参数的概率分布。     

耿贝尔逻辑模型在极值风速和有效波高联合概率分布中的应用

首先介绍了耿贝尔逻辑模型，采用该模型对南海海域的涠州岛海洋站的风速和有效波高实测数据进行了分析，结果表明耿贝尔逻辑模型较好地描述了年极值风速和有效波高两随机变量的联合分布；采用得到的极值风浪联合概率分布推算了不同重现期的极值风速和波高，表明考虑风速和波高相关性对设计荷载的确定有显著影响。由于耿贝尔逻辑模型具有函数结构简单，参数估计方便，因此有望成为极值风速和波高联合分布的较理想概率模型。     

油轮系泊墩式码头时撞击能量的概率分布研究

利用某煤油轮系泊墩式码头靠泊力整体模型试验的资料，分析油轮系泊码头时，在不规则波作用下总撞击能量的分布。计算表明，在不规则波作用下，无因次总撞击能量的概率分布符合ＰⅢ型分布曲线。     

河流水质风险评价的灰色-随机风险率方法

提出了量化影响河流水质的随机不确定性与灰色不确定性的水质超标灰色－随机风险率概念，建立了水质超标灰色－随机风险率评价模型。在水质单项参数评价模型中，将河流污染物浓度变量的分布处理成灰色概率分布，将污染物浓度超过水质类别标准值的风险率处理成灰色概率，即水质超标灰色－随机风险率。在水质综合评价模型中，河流水环境系统被考虑为担任某一使用可能的可靠性系统，而任意一种水质参数超标意味着河流水体使用功能不能得到应有的保证，也即表明水体综合评价超标，最后借鉴系统可靠性分析的理论和方法计算水质综合超标率。该方法应用于黄河花园口断面重金属污染风险评价。     

基于数值逼近的岩石参数概率模型推断

基于数值逼近原理,运用Legendre正交多项式来拟合岩石随机参数的概率密度函数.通过几种理论概率密度函数(正态分布、指数分布等)与相应的Legendre正交多项式概率模型的比较,表明所得到的逼近表达式有很好的拟合性能.根据样本数据得出的某岩石抗压强度概率模型,与实际统计所得频率分布相差很小.基于数值逼近的岩石参数概率模型直接根据试验样本信息和统计方法推断,而不是先假定成经典的理论概率分布,具有更充分的数学和物理意义.     

地图手工数字化对点误差的统计分布

定义了对点误差，导出了统计分布密度和分布函数，给出了矩母函数、特征函数和数字特征，以及对点误差及其投影分量和标准化分布     

淮河洪峰与致洪暴雨

本文从气象与水文角度， 首先研究淮河关键地段（王家坝）水位变化规律和洪峰出现的特征， 并从数理统计理论上对超定量出现次数和洪峰数值进行了随机变量的独立性检验， 然后求出淮河洪峰遵从的概率分布， 并定性和定量地给出超定量大小与超定量历时关系。最后， 结合多年气象资料分析， 指出洪峰出现与淮河致洪暴雨有密切关系。     

基于正交多项式逼近法的岩土参数概率分布推断

针对岩上参数样本容量较大的情况,基于数值分析中的逼近原理,直接根据试验样本值,运用勒让德正交多项式来拟合岩土参数的概率密度函数,并用K-S检验法从理论上证明所求的密度函数的正确性和实用性。     

辽东湾海洋工程可靠性设计的海冰参数选取

海冰参数的合理取值是海洋工程海冰灾害风险评估的重要内容。利用1950—2018年的冰情等级(5个等级)数据,进行了1950—2018、1950—1990、1991—2018三种情景下的回归分析,确定了不同时期的冰情等级概率分布密度函数。利用鲅鱼圈雷达观测站2002—2017年的海冰现场实测资料,分别对鲅鱼圈附近海域一般冰厚、最大冰厚、最小冰厚进行概率分布拟合。基于上述概率分布结果,给出不同冰情等级的重现期,进而对海冰作业条件给出的设计参考值进行评价。结果表明:1990年以后2级、3级冰情重现期相对1990年之前变小,4级、5级冰情重现期相对1990年之前变大,规范给出重现期范围已不能代表辽东湾冬季海冰情况。本研究成果可为辽东湾海洋工程可靠性设计提供重要数据支撑。     

寒区渠基黏土热参数最优概率分布

为分析寒区渠基黏土热参数的随机分布特征及概率分布模型,以寒区渠基黏土的导热系数为样本,结合经典分布拟合法、多项式逼近法、最大熵法和正态信息扩散法,分别对寒区渠基黏土热参数的概率分布规律进行了研究。首先通过分析热参数的离散性,并比较概率分布曲线、拟合检验值和累计概率分布值,对不同方法描述热参数随机性的优劣进行了评价;然后,基于寒区渠基黏土热学参数对温度的敏感性,提出了一个可以达到理想拟合精度的寒区渠基黏土热参数概率推断的区间取值标准。研究结果表明：寒区渠基黏土的热参数具有随机变量的特征;正态信息扩散法可以描述热参数样本的随机波动性;在4种方法中,正态信息扩散法的拟合精度最高。使用3.5σ法,将[μ-3.5σ,μ+3.5σ]（μ为随机变量的均值,σ为标准差）作为概率函数推断时的取值区间,同时考虑偏度的影响,可使得累计概率值达到1.000 0的精度,能够较准确地推断热参数的概率分布函数。