新Cholesky分解及其在大跨度桥梁随机模拟中的应用
新Cholesky分解可加快功率谱密度(Power Spectrum Density,简称PSD)或渐变功率谱密度(Evolutionary PowerSpectrum Density)矩阵的分解速率,从而可提高随机场蒙特卡洛模拟的效率.该方法的核心是从EPSD或PSD矩阵中分离出满足前提条件的相位,导出的模矩阵能明显加快分解过程,相比直接Cholesky分解复数的EPSD矩阵或PSD矩阵,利用这种方法可以提高四倍的分解效率,同时存储内存可节省50％左右.EPSD或PSD矩阵的模矩阵可以进一步分解为延迟相干函数矩阵.延迟相干矩阵具有与时间不相关的特点,这使得在基于Cholesky分解的谱表示法中仅需在频域内分解,这样就显著提高了效率.最后,将提出的新方法应用于高斯随机风场的模拟中,结果表明,延迟相关矩阵比EPSD/PSD矩阵,EPSD/PSD模矩阵更加适合插值应用,明显的提高了随机过程的模拟效率.
大跨度桥梁 Cholesky分解 随机模拟
黄国庆 廖海黎 李明水 苏延文
西南交通大学土木工程学院风工程试验研究中心
国内会议
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2013-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）