基于自适应时频分析的结构非平稳响应及动力可靠性分析方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11572106
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    56.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0806.材料和结构的优化设计、制造与可靠性
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The safety of engineering structures under natural hazards is a critical important issue for structural engineers, the natural hazards such as earthquake and wind have the nonstationary properties, therefore, it is important to study the reliability of structures under nonstaionary random excitations. Based on the local stationary wavelet process model of the nonstationary stochastic process, the adaptive time-frequency analysis based nonstationary random vibration and dynamic reliability analysis method will be developed in this project. Firstly, the chirplet-based nonstationary random excitation simulation method and the evolutionary power spectral density estimation method will be developed, based on the accurate representation time-frequency characters of the random excitations, the method for determining the non-stationary responses of linear system will be also developed. Secondly, based on the orthogonal properties of the local stationary wavelet process, the adaptive time-frequency representation method for the statistical linearization will be developed, and the principle of the time-frequency transmission for the random excitations and the responses of the nonlinear systems will be also explored, the effect of the nonstationary of the excitations on the nonlinear responses of the structures will be studied. Lastly, based on the obtained nonstationary random responses of the systems, the efficient simulation method and the adaptive wavelet-frame neural network method for determining the first excursion probabilities will be developed. This project aims to provide an innovative methodology for nonstationary random vibration of structures, and the method to be developed will be widely applicable for the related disciplines.
工程结构在自然灾害下的安全性是设计中的重大问题,由于像地震、风这类常见灾害荷载具有非平稳特征,因此研究非平稳随机激励作用下结构可靠性具有重要意义。本项目基于新近提出的非平稳随机过程局部平稳小波过程模型,利用自适应时频分析探索结构非平稳随机振动及动力可靠性分析方法。首先,研究非平稳随机激励模拟及其演变功率谱密度估计的线调频小波方法,在精确表达随机激励时频非平稳特征的基础上,研究线性结构非平稳随机响应求解的线调频小波方法;其次,利用局部平稳小波过程的正交性探索统计线性化的自适应时频表达,揭示非平稳随机激励下非线性结构体系激励与响应的时频传输原理,并分析激励非平稳性对结构非线性反应的影响;最后基于得到的结构非平稳随机响应,建立结构动力可靠性分析高效数值模拟方法和自适应小波框架神经网络方法。本项目研究将为结构非平稳随机振动分析开辟一条新途径,同时对其他相关学科中实际问题的解决也具有广泛应用前景。

结项摘要

工程结构在自然灾害下的安全性是设计中的重大问题,由于像地震、风这类常见灾害荷载具有非平稳特征,因此研究非平稳随机激励作用下结构可靠性具有重要意义。本项目基于新近提出的非平稳随机过程局部平稳小波过程模型,利用自适应时频分析探索结构非平稳随机振动及动力可靠性分析方法。首先,研究非平稳随机激励模拟及其演变功率谱密度估计的线调频小波方法,在精确表达随机激励时频非平稳特征的基础上,研究线性结构非平稳随机响应求解的线调频小波方法;其次,利用局部平稳小波过程的正交性探索统计线性化的自适应时频表达,揭示非平稳随机激励下非线性结构体系激励与响应的时频传输原理,并分析激励非平稳性对结构非线性反应的影响;最后基于得到的结构非平稳随机响应,建立结构动力可靠性分析高效数值模拟方法和自适应小波框架神经网络方法。本项目研究将为结构非平稳随机振动分析开辟一条新途径,同时对其他相关学科中实际问题的解决也具有广泛应用前景。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Global sensitivity analysis with a hierarchical sparse metamodeling method
使用分层稀疏元建模方法进行全局敏感性分析
  • DOI:
    10.1016/j.ymssp.2018.06.044
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    Mechanical Systems and Signal Processing
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Wei Zhao;Lingze Bu
  • 通讯作者:
    Lingze Bu
On generalized fractional vibration equation
关于广义分数振动方程
  • DOI:
    10.1016/j.chaos.2016.12.006
  • 发表时间:
    2017-02
  • 期刊:
    Chaos Solitons & Fractals
  • 影响因子:
    7.8
  • 作者:
    Dai Hongzhe;Zheng Zhibao;Wang Wei
  • 通讯作者:
    Wang Wei
A new fractional wavelet transform
一种新的分数小波变换
  • DOI:
    10.1016/j.cnsns.2016.06.034
  • 发表时间:
    2017-03-01
  • 期刊:
    COMMUNICATIONS IN NONLINEAR SCIENCE AND NUMERICAL SIMULATION
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Dai, Hongzhe;Zheng, Zhibao;Wang, Wei
  • 通讯作者:
    Wang, Wei
A new unbiased metamodel method for efficient reliability analysis
一种用于高效可靠性分析的新无偏元模型方法
  • DOI:
    10.1016/j.strusafe.2017.03.005
  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
    Structural Safety
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Xue Guofeng;Dai Hongzhe;Zhang Hao;Wang Wei
  • 通讯作者:
    Wang Wei
稀疏偏最小二乘回归-多项式混沌展开代理模型方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    工程力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵威;卜令泽;王伟
  • 通讯作者:
    王伟

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其他文献

冀东-辽西太古宙火成岩岩石组合和动力学意义
  • DOI:
    10.3799/dqkx.2018.003
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    地球科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘树文;王伟;白翔;郭荣荣;付敬浩;郭博然;胡方泱;王茂江
  • 通讯作者:
    王茂江
Autoprocessing: an essential step for expression and purification of enterovirus 71 3Cpro in Escherichia coli
自动处理:大肠杆菌中肠道病毒 71 3Cpro 表达和纯化的重要步骤
  • DOI:
    10.1007/s10529-013-1284-5
  • 发表时间:
    2013-07
  • 期刊:
    Biotechnol Lett
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王伟
  • 通讯作者:
    王伟
高速公路流的距离衰减模式与空间分异特征——基于福建省高速公路收费站数据的实证研究
  • DOI:
    10.18306/dlkxjz.2018.08.008
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    地理科学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈卓;金凤君;杨宇;王伟
  • 通讯作者:
    王伟
Spatiotemporal variation of late Quaternary river incision rates in southeast Tibet, constrained by dating fluvial terraces
受河流阶地测年约束的西藏东南部晚第四纪河流下切率时空变化
  • DOI:
    10.1130/l686.1
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
    Lithosphere
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    张金玉;刘静;Scherler Dirk;Yin A.;王伟;唐茂云;李占飞
  • 通讯作者:
    李占飞
Canonical contact forms on spherical CR manifolds
球形 CR 流形上的规范接触形式
  • DOI:
    10.1007/s10097-003-0050-8
  • 发表时间:
    2003-03
  • 期刊:
    Journal of the European Mathematical Society, Vol. 5, No.3 (SCI)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王伟
  • 通讯作者:
    王伟

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王伟的其他基金

超大型立式储油罐爆炸破坏机理研究
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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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