随机结构非线性反应概率密度演化分析

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出版者:上海同济大学
作者:陈建兵
出品人:
页数:151
译者:
出版时间:2007-4
价格:30.00元
装帧:
isbn号码:9787560834030
丛书系列:
图书标签:
  • 随机结构
  • 非线性动力学
  • 概率密度演化
  • 随机过程
  • 结构可靠性
  • 数值模拟
  • 统计分析
  • 非线性响应
  • 随机振动
  • 演化方程
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具体描述

在实际工程结构的服役过程中,由于非线性与随机性的耦合作用,工程结构、特别是混凝土结构的非线性反应具有不可精确预测的性质。因此,从概率密度演化的角度考察工程结构的非线性性状,是准确把握结构非线性性能的必由之路。本书的主要内容分为两个部分:第一部分基于向量马氏过程理论,讨论了结构非线性构形状态转移过程;第二部分基于概率守恒原理,发展了结构非线性随机反应分析的密度演化方法。本书的附录给出了密度演化方法在结构动力随机反应分析中的最新进展。

  本书可供结构工程、地震工程和随机力学等领域的教师、研究生及高年级大学生参考使用,也可用作相关领域的研究性教材。

本书深入探讨了在复杂动力学系统中,由随机因素驱动的非线性响应概率密度函数(PDF)如何随时间演化。我们将从基础理论出发,逐步构建起理解此类现象的框架。 第一章 随机过程基础与线性系统响应 本章将首先回顾随机过程的基本概念,包括随机变量、随机向量、平稳过程、马尔可夫过程等。我们将介绍描述随机过程统计特性的各种工具,如概率密度函数、累积分布函数、期望、方差、自相关函数和功率谱密度。随后,我们将转向线性动力学系统,分析在外部随机激励下,系统的响应统计特性如何变化。重点将放在线性系统响应的解析方法,包括傅里叶变换、拉普拉斯变换在求解线性系统响应中的应用,以及如何利用线性系统的性质来预测其响应的概率分布。这一章为后续非线性系统的分析奠定坚实的数学基础。 第二章 非线性系统中的随机激励 本章将聚焦于非线性动力学系统。我们将介绍常见的非线性模型,例如具有饱和效应、迟滞效应、阈值效应等特性的系统。在此基础上,我们将深入分析不同类型的随机激励,包括高斯白噪声、有色噪声、泊松脉冲过程以及更一般的非高斯随机过程。我们将探讨这些不同性质的随机激励如何与非线性系统相互作用,产生复杂的响应行为。我们将介绍如何对非线性系统进行线性化近似,以及在何种条件下这种近似是有效的。此外,本章还将介绍一些数值模拟方法,如蒙特纳卡洛模拟,用于在缺乏解析解的情况下研究非线性系统的随机响应。 第三章 概率密度演化方程的推导 本章是本书的核心内容之一,我们将详细推导描述系统状态概率密度函数演化的动力学方程。我们将从 Fokker-Planck-Kolmogorov (FPK) 方程开始,这是描述具有连续随机扰动的动力学系统概率密度演化的基础。我们将详细介绍 FPK 方程的推导过程,包括伊藤积分和伊藤引理在其中的应用。对于存在离散跳跃或更一般随机过程的情况,我们将介绍推广的 Master 方程或连续时间马尔可夫链模型。本章将特别关注如何将系统的非线性特性和随机激励的性质映射到概率密度演化方程的各项中,例如漂移项和扩散项。 第四章 求解概率密度演化方程的方法 求解复杂的概率密度演化方程通常是困难的,本章将系统介绍多种求解方法。我们将首先介绍解析解的获取途径,包括在某些特殊情况下(如线性系统、低维系统或特定噪声类型)可以采用的解析方法,如特征函数法、Green函数法等。然而,对于大多数非线性系统,解析解往往难以获得。因此,我们将重点介绍数值求解技术。这包括基于有限差分或有限元方法的网格法,以及基于随机轨迹的粒子方法(如粒子滤波、粒子法)和基于多项式展开的谱方法。我们将分析不同数值方法的优缺点、适用范围以及计算效率。此外,本章还将探讨近似方法,如高斯近似、平均场近似以及更高阶的近似方法,它们可以在牺牲一定精度的情况下,为理解概率密度演化提供有价值的洞察。 第五章 典型非线性系统中的概率密度演化分析 在本章中,我们将选取一些具有代表性的非线性系统,并运用前几章介绍的理论和方法,深入分析它们的概率密度演化特性。这可能包括但不限于: 自激振荡系统: 如 Van der Pol 振子,分析外部随机噪声如何影响其极限环行为和状态概率分布。 双稳态系统: 如 Duffing 振子,研究噪声诱导的越势垒现象,以及状态概率密度如何从一个稳态区域转移到另一个区域。 随机参数系统: 当系统的参数本身随时间随机变化时,其响应概率密度将呈现出更复杂的演化规律。 多自由度耦合系统: 分析随机激励在耦合非线性系统中如何传播,以及各状态变量的联合概率密度如何演化。 对于每个案例,我们将清晰地给出系统的数学模型,识别关键的非线性项和随机激励项,推导出相应的概率密度演化方程,并采用合适的数值方法求解,最后对结果进行细致的分析和解释,揭示随机性对系统宏观行为的影响。 第六章 概率密度演化在工程与科学中的应用 本章将展示概率密度演化分析在多个工程和科学领域的实际应用。我们将讨论如何利用这一理论来: 可靠性工程: 评估结构或设备在随机载荷下的失效概率和寿命分布。 信号处理: 设计能够从含噪信号中提取有用信息的滤波器,或分析复杂信号的统计特性。 控制系统: 设计具有鲁棒性的控制器,以应对系统参数不确定性或外部扰动。 物理学: 研究热力学系统中的涨落、化学反应动力学中的随机过程,以及天体物理中的随机现象。 生物医学工程: 分析神经网络的随机放电模式、药物在体内的随机分布等。 我们将通过具体的实例,说明如何将概率密度演化分析的工具应用于解决实际问题,以及它如何帮助我们更深入地理解和预测复杂系统的行为。 结论与展望 最后,本章将对全书内容进行总结,并对未来研究方向进行展望。我们将讨论当前概率密度演化分析方法存在的局限性,以及可能的研究前沿,例如如何处理高维系统、非马尔可夫过程,以及如何开发更高效、更精确的数值算法。此外,我们还将强调概率密度演化分析作为一种强大的理论工具,在理解和预测复杂系统中随机性扮演的关键角色。

作者简介

目录信息

出版说明
前言
第1章 绪论
1.1引言
1.2随机结构分析现状
1.2.1线性随机结构分析
1.2.2非线性随机结构分析
1.2.3概率密度演化方法
1.3主要工作
1.3.1工作的目的和意义
1.3.2主要工作
第2章 数学基础
2.1概率论基础
2.1.1随机变量与随机向量
2.1.2条件概率
2.1.3风险率函数
2.2随机过程
2.2.1随机过程的基本概念
2.2.2随机点过程
2.3向量马尔可夫过程的密度演化方法
2.3.1马尔可夫过程
2.3.2过程的历史记忆性
2.3.3向量马尔可夫过程的密度演化方法
2.4Liouville方程
2.4.1Liouville方程
2.4.2Liouvme方程的形式解析解答
2.5本章小结
第3章 结构非线性损伤构形状态的随机演化分析
3.1引言
3.2结构非线性构形状态转移过程及其演化方程
3.2.1结构非线性构形状态转移过程分析
3.2.2概率转移速率矩阵
3.2.3结构非线性构形状态随机演化分析示例:无记忆特性结构
3.2.4控制方程及其解答
3.2.5非线性构形状态概率演化特征
3.3有记忆特性结构非线性构形状态转移过程分析
3.3.1有记忆特性结构的概率转移速率矩阵
3.3.2典型框架结构分析的一般方法
3.3.3非线性构形状态转移的概率密度演化方程
3.4力一状态联合演化方程
3.4.1力一状态联合演化过程的次序分析方法
3.4.2力一状态联合演化方程
3.4.3边缘分布
3.5若干问题的讨论
3.5.1加载机制
3.5.2破坏准则的引入
3.5.3缩聚与近似方法
3.6本章小结
第4章 随机结构反应的概率密度演化分析
4.1引言
4.2结构非线性演化的状态方程
4.2.1增量随机变分原理
4.2.2增量有限元方程
4.2.3随机状态方程
4.3.结构静力非线性反应概率密度演化的Liouville方程
4.3.1结构静力非线性反应概率密度演化方程——LiouviUe方程
4.3.2关于加载机制的讨论
4.3.3解耦问题
4.3.4形式解析解
4.3.5概率密度演化的渐近性质
4.3.6广义Liouville方程组
4.3.7随机结构内力反应的概率密度演化分析
4.4连续型随机本构关系的统一表达
4.4.1非线弹性随机本构关系的统一表达
4.4.2随机滞回本构关系的统一表达
4.5结构动力非线性随机演化分析
4.5.1非线弹性随机结构在确定性动力激励下的概率密度演化方程
4.5.2非线弹性随机结构在随机激励下的概率密度演化方程
4.6线性随机结构反应的概率密度演化分析
4.6.1线性随机结构静力反应的概率密度演化分析
4.6.2线性随机结构动力反应的概率密度演化分析
4.7结构非线性反应概率密度演化方程的降阶
4.7.1结构静力非线性随机反应概率密度演化方程的降阶
4.7.2结构动力非线性随机反应概率密度演化方程的降阶
4.8本章小结
第5章 结构非线性反应概率密度演化方程的数值方法
5.1引言
5.2概率密度演化方程的差分离散
5.2.1概率密度演化方程的差分格式
5.2.2稳定性条件与网格比的确定
5.2.3矩阵奇异问题
5.2.4概率相容条件的校验
5.3内存空间的缩减
5.3.1差分方法的超平面传播特性
5.3.2非零点下标与序号的关系
5.3.3稀疏存储格式
5.4本章小结
第6章 典型结构非线性反应的概率密度演化分析
6.1桁架结构随机反应的概率密度演化分析
6.1.1桁架分析模型
6.1.2典型桁架结构随机反应概率密度演化分析
6.2框架结构随机反应的概率密度演化分析
6.2.1框架结构分析模型
6.2.2线性框架结构多自由度加载下的随机反应概率密度演化分析
6.2.3框架结构随机非线性反应的概率密度演化分析
6.3本章小结
第7章 结论与展望
7.1结论
7.2进一步工作的方向
附录结构随机动力反应分析
参考文献
后记
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书给我的整体感受是“厚重”与“体系完整”。它似乎不仅仅是一本探讨特定技术方法的书籍,更像是一部系统性的方法论教材,将概率论、随机过程以及非线性动力学紧密地融合在一起,形成了一个自洽且强大的分析框架。作者的章节安排也体现了极高的专业水准,从基础概念的奠定,到复杂模型的建立,再到最终结果的解释,每一步都衔接得天衣无缝。我发现自己在使用书中提出的工具来重新审视我正在进行的一些初步研究时,发现了以往忽略的盲点。这本书的价值,在于它提供的不是一个临时的解决方案,而是一个长期的、可拓展的研究范式。

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我必须承认,这本书的语言风格非常学术化,甚至可以说是有些“冷峻”的,但恰恰是这种克制的表达,使得其科学严谨性得到了充分的体现。它不哗众取宠,不追求花哨的比喻,而是直接用最精确的数学语言构建其论点。我尤其欣赏作者对于不同分析方法的对比和批判性思考,这显示出作者并非简单地罗列知识点,而是在进行一场深层次的学术对话。对于那些习惯于轻松阅读的读者,这本书或许会构成一定的门槛,但一旦跨越过去,所见之景定会令人心潮澎湃——那是对复杂系统内在规律的深刻洞察。

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这部作品的深度与广度,着实让人在阅读过程中收获颇丰。作者的叙述方式极为精炼,对于复杂概念的剖析却能做到深入浅出,这无疑是其高明之处。书中对现实世界中种种随机现象的捕捉与建模,体现出扎实的理论功底与敏锐的洞察力。我尤其欣赏它在处理动态系统不确定性演化时的那种严谨态度,仿佛每一步推导、每一个公式的引入,都经过了千锤百炼的考验。对于那些渴望在特定领域构建坚实分析框架的研究者而言,这本书无疑是一份宝贵的参考资料,它提供的不仅仅是结论,更是通往结论的思维路径。读完之后,感觉自己的分析工具箱被大大丰富,看待问题的角度也随之变得更加全面和深入。

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坦率地说,这本书的阅读体验是一次极具挑战性的智力探险。文字密度极高,逻辑链条层层递进,要求读者必须全神贯注,稍有走神便可能跟不上作者的思路。但这正是其价值所在——它拒绝提供廉价的结论,而是强迫读者去参与到构建知识体系的过程中。书中对于理论体系的宏大构建令人印象深刻,仿佛作者在搭建一座精密的学术殿堂,每一个模块都承载着严密的数学逻辑。我个人认为,它在概念的清晰界定上做得非常出色,虽然主题本身艰深,但作者始终努力确保读者能够准确把握核心思想。对于希望真正掌握该领域底层逻辑的进阶学习者来说,这本书无疑是一部里程碑式的著作。

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这本书最吸引我的地方,在于它对“演化”这一核心概念的细腻描摹。它不仅仅是静态的描述,而是将时间维度完全融入到分析之中,展示了系统如何在高维度的随机扰动下,逐步走向新的概率分布状态。这种动态的视角极大地拓宽了我们对不确定性控制的理解。作者在选择论证案例时也非常讲究,那些看似抽象的数学模型,最终都能被巧妙地联系到实际工程或物理过程的某些关键环节。阅读过程中,我时常停下来,反思这些理论工具在当前科技前沿的应用潜力。总体而言,这是一部兼具理论深度与实际指导意义的佳作,值得反复研读。

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