未确知测度法在大跨空间结构方案选型中的应用
需积分: 5 182 浏览量
更新于2024-08-11
收藏 221KB PDF 举报
"这篇论文是2005年发表在北京工业大学学报上的工程技术类论文,主要探讨了在大跨空间结构方案选型过程中如何处理和评估不确定性信息。论文提出了未确知测度和置信度的概念,构建了一个基于未确知测度的选型模型,该模型在处理不确定性因素时相比模糊数学更具信息保真性,更适用于实际工程应用。作者通过工程实例验证了模型的有效性和可靠性。"
本文着重解决大跨空间结构方案选型中的不确定性问题。在传统方法中,由于信息的不完整性和复杂性,评价结果往往失真。为了解决这一问题,论文引入了未确知测度和置信度的概念。未确知测度是一种量化不确定信息的方法,它能够更好地捕捉和描述在评价过程中遇到的不确定性,从而避免信息的丢失。置信度则是衡量未确知测度的可信程度,帮助决策者在面对模糊和不确定数据时做出更为可靠的判断。
在模型构建中,作者首先定义了因素空间和因素等级空间。因素空间包含可能影响结构方案性能的所有不确定性因素,而因素等级空间则将这些因素的影响程度划分为多个等级。通过专家判断矩阵,专家可以对每个因素在不同等级上的影响进行评估,形成专家估计向量。
未确知测度和单因素判断矩阵的结合使得模型能对各因素的不确定性进行量化评估。通过收集多位专家的意见,可以得到一组估计向量,这些向量反映了各因素对结构性能的综合影响。通过对这些向量的操作,如合成和比较,可以得出每个方案的整体性能评估。
在实际应用中,这个基于未确知测度的模型对于大跨空间结构的选型提供了有力的工具,它不仅考虑了不确定性,还兼顾了定性和定量指标的融合,因此在处理复杂工程问题时更具有优势。论文通过具体的工程实例验证了模型的实用性和准确性,进一步证实了未确知测度理论在结构工程选型中的有效性。
这篇论文提供了一种新的方法来处理大跨空间结构方案选型中的不确定性问题,其理论和实践意义在于提高了评价的精确度和可靠性,对于工程设计和决策具有重要的参考价值。
2020-04-26 上传
2021-05-22 上传
2021-05-11 上传
2021-06-11 上传
2021-05-22 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38629976
- 粉丝: 7
- 资源: 971
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手