دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 106581
ترجمه فارسی عنوان مقاله

شبیه سازی فرآیندهای تصادفی چند متغیره با استفاده از روش های ارائه نمایندگی کاهش

عنوان انگلیسی
Simulation of multivariate stationary stochastic processes using dimension-reduction representation methods
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
106581 2018 19 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Journal of Sound and Vibration, Volume 418, 31 March 2018, Pages 144-162

ترجمه کلمات کلیدی
فرآیندهای تصادفی چند متغیره، نمایندگی طیفی، تجزیه مناسب متعادل، عملکرد تصادفی، کاهش ابعاد، تبدیل سریع فوریه، میدان سرعت باد،
کلمات کلیدی انگلیسی
Multivariate stationary stochastic processes; Spectral representation; Proper orthogonal decomposition; Random function; Dimension reduction; Fast Fourier Transform; Wind velocity field;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  شبیه سازی فرآیندهای تصادفی چند متغیره با استفاده از روش های ارائه نمایندگی کاهش

چکیده انگلیسی

In view of the Fourier-Stieltjes integral formula of multivariate stationary stochastic processes, a unified formulation accommodating spectral representation method (SRM) and proper orthogonal decomposition (POD) is deduced. By introducing random functions as constraints correlating the orthogonal random variables involved in the unified formulation, the dimension-reduction spectral representation method (DR-SRM) and the dimension-reduction proper orthogonal decomposition (DR-POD) are addressed. The proposed schemes are capable of representing the multivariate stationary stochastic process with a few elementary random variables, bypassing the challenges of high-dimensional random variables inherent in the conventional Monte Carlo methods. In order to accelerate the numerical simulation, the technique of Fast Fourier Transform (FFT) is integrated with the proposed schemes. For illustrative purposes, the simulation of horizontal wind velocity field along the deck of a large-span bridge is proceeded using the proposed methods containing 2 and 3 elementary random variables. Numerical simulation reveals the usefulness of the dimension-reduction representation methods.