Extreme value analysis (EVA) uses data to estimate long-term extreme environmental conditions for variables such as significant wave height and period, for the design of marine structures. Together with models for the short-term evolution of the ocean environment and for wave-structure interaction, EVA provides a basis for full probabilistic design analysis. Alternatively, environmental contours provide an approximate approach to estimating structural integrity, without requiring structural knowledge. These contour methods also exploit statistical models, including EVA, but avoid the need for structural modelling by making what are believed to be conservative assumptions about the shape of the structural failure boundary in the environment space. These assumptions, however, may not always be appropriate, or may lead to unnecessary wasted resources from over design. We demonstrate a methodology for efficient fully probabilistic analysis of structural failure. From this, we estimate the joint conditional probability density of the environment (CDE), given the occurrence of an extreme structural response. We use CDE as a diagnostic to highlight the deficiencies of environmental contour methods for design; none of the IFORM environmental contours considered characterise CDE well for three example structures.


翻译:极值分析(EVA)利用数据估计长期极端环境条件(如有效波高与周期),为海洋结构物设计提供依据。结合海洋环境短期演化模型与波浪-结构相互作用模型,EVA为全概率设计分析奠定了基础。作为替代方案,环境等高线方法提供了一种无需结构知识的近似结构完整性评估途径。此类等高线方法同样采用包括EVA在内的统计模型,但通过对环境空间中结构失效边界形状作出保守性假设,避免了结构建模需求。然而,这些假设可能并不总是合理的,或可能因过度设计导致不必要的资源浪费。本文提出了一种高效的结构失效全概率分析方法,据此推导出在极端结构响应发生时环境变量的联合条件概率密度(CDE)。我们将CDE作为诊断工具,揭示环境等高线方法在设计中的缺陷:针对三个示例结构,所考察的IFORM环境等高线均无法有效表征CDE特征。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
5+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
8+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
6+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
13+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
4+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员