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请问,如果想让DOE中的试验方案在一台机器中实现分布计算,也就是四个核心,每个核心处理一个方案,该怎么做?--【匿名用户】:E-works热心网友 spred
不错!!--卢玉琴
那么请问isight&nbsp;fd能不能进行类似的mdol语言开发呢?有没有相关资料?--【匿名用户】:E-works热心网友
能否较详细介绍一下开发的一个简单实例啊。--【匿名用户】:E-works热心网友
为什么语言介绍并不更新啊?--【匿名用户】:E-works热心网友
博主您好,我初次接触这种抽样法,感觉一头雾水。很幸运看到您的博文,请您能详细介绍一下拉丁超立方抽样好吗?最好举例说明。谢谢!--【匿名用户】:E-works热心网友
我用的是isight8.0可以实现并行计算吗--【匿名用户】:E-works热心网友
太经典了!对于我这样刚刚迈出校园的学生来说,真是醍醐灌顶啊!多谢楼主的教导之言!--【匿名用户】:E-works热心网友
很好的资料
请问你有包含图片的完整文档吗?
可否发一份networm_2005@163.com
谢谢--【匿名用户】:E-works热心网友
logs中写的错误类型是stderr:&nbsp;Estimated&nbsp;disk=1.2MB
stderr:&nbsp;Estimated&nbsp;DOF=80
stderr:&nbsp;Estimated&nbsp;memory=32MB
之类的错误,不知道是什么原因

--【匿名用户】:E-works热心网友
请问一下,做过isight集成nastran的案例吗,我用的是isight-fd版本,集成nastran2007,结果总是出错,不知道什么原因,烦请高手指点一下--【匿名用户】:E-works热心网友
好的&nbsp;谢谢--【匿名用户】:E-works热心网友
说得是没错,但那些政府管员,当管的都拿老百姓的呀,大家一起努力吧,改变中国现在的样子吧,--【匿名用户】:E-works热心网友
好!--【匿名用户】:E-works热心网友
清华大学有N多个大学校长,俺想知道这五句话是哪个校长说的?&nbsp;
--【匿名用户】:E-works热心网友
谢谢答疑解惑
--【匿名用户】:E-works热心网友
--【匿名用户】:E-works热心网友
请问Isight&nbsp;for&nbsp;Abaqus——by&nbsp;hannah在abaqus的哪个版本中有啊?--【匿名用户】:E-works热心网友
Re&nbsp;2楼:
如果想让DOE中的各个实验方案分到不同的机器上并行计算的话,单机版的Isight-FD是不行的,必须在FIPER并行分布环境中才能实现。在这个FIPER环境中,Isight-FD只是它的一个客户端,另外还有一个客户端叫Station,这样一旦Isight-FD把各个方案提交到FIPER环境中后,FIPER环境的服务器端ASCS就会自动的把任务分到各个机器的Station上来并行或分布执行。--赛特达
Isight&nbsp;for&nbsp;Abaqus是我们的另外一个产品,优化方面功能和Isight-FD基本是一样的,只不过这个产品只能集成Abaqus,不能集成其它的软件。

--赛特达

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对于复杂结构,功能函数g(x)通常不能明确表达为输入随机变量的函数,结构的响应通常通过数值方法(如有限元)来计算。这些数值方法一般分为三类:(1)蒙特卡罗模拟法(MonteCarloSimulation)[34](包括高效的取样法和方差缩减技术);(2)响应面法(ResponseSurfaceMethod)(3)基于敏感性的分析方法(Sensitivity-basedApproach)。  

1
)蒙特卡罗模拟法(MonteCarloSimulation)  

蒙特卡罗模拟法的基本思想是在进行每一次确定性分析之前随机产生一组输入变量,大量重复的进行确定性分析之后,对结构的响应输出参数进行统计分析,计算出结构的可靠性。把蒙特卡罗模拟法与有限元法结合起来,就得到蒙特卡罗有限元法。通常把蒙特卡罗有限元法作为可靠度计算的相对精确解,但要达到较高的精度,必须取足够的样本数,因此计算工作量相当浩大。  


2
)响应面法(ResponseSurfaceMethod)  

响应面法的基本思想是通过近似构造一个具有明确表达形式的多项式来表达隐式功能函数g(X)(一次或二次多项式),其中X是包含所有荷载和抗力的随机变量的一个向量。本质上来说,响应面法是一套统计方法,用这种方法来寻找考虑了输入变量值的变异或不确定性之后的响应最佳值。而失效概率通过一次或二次可靠度方法计算。在响应面法中,对于一个具有大量随机变量的问题来说,准确构造一个近似多项式的所需的确定性分析是相当巨大的,因此这种方法很耗时。即使对于一个具有少量随机变量的问题来说,响应面法对可靠度估计的准确性与功能函数的近似多项式的准确性有关。如果隐含型的功能函数具有很强的非线性,这种函数逼近是非常近似的,可靠度估计也是非常近似的。  

3
)基于敏感性的分析方法(Sensitivity-basedApproach)  

基于敏感性的分析法和一次可靠度方法(FORM)/二次可靠度方法(SORM)结合起来分析具有隐式型的功能函数的可靠性问题,能克服蒙特卡罗模拟法和响应面法的缺点。这种方法在寻找控制点(也叫最小距离点)过程中,每一步迭代所使用的信息都是功能函数的真实值和真实梯度,并使用优化方法使控制点收敛于最小距离点,同蒙特卡罗模拟法和响应面法相比,它耗时小,也比响应面法更准确。另外,基于敏感性的分析方法能够从设计的角度知道结构响应对基本随机变量的敏感性。从而有可能基于随机变量的不确定性和它们对结构特性的影响得出不同随机变量的不同设计安全系数。基于敏感性的分析方法也可以在不影响计算准确性的条件下,忽略那些对结构可靠性影响不大的随机变量,从而节省计算时间。基于敏感性的分析方法中可以使用迭代摄动分析技术,并和有限元法结合起来产生所谓的随机有限元法(StochasticFiniteElementMethod)。这种使用迭代摄动技术的随机有限元法可用来进行结构的非线性分析。
发表于: 2008-05-22 16:07 赛特达 阅读(997) 评论(0) 收藏 好文推荐

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