CN110287453A - 一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统 - Google Patents
一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110287453A CN110287453A CN201910428145.4A CN201910428145A CN110287453A CN 110287453 A CN110287453 A CN 110287453A CN 201910428145 A CN201910428145 A CN 201910428145A CN 110287453 A CN110287453 A CN 110287453A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sampling
- package
- monte carlo
- analysis
- angle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B5/00—Measuring arrangements characterised by the use of mechanical techniques
- G01B5/24—Measuring arrangements characterised by the use of mechanical techniques for measuring angles or tapers; for testing the alignment of axes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统,方法包括:步骤101:记录随机抽样次数;步骤102:生成随机数;步骤103:抽样得到各随机变量;步骤104:基于本次抽样得到的各随机变量,对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,作为本次抽样结果;步骤105:对本次抽样结果进行统计分析;步骤106:对统计分析结果进行可信度评价,若评价结果可信,则评价结束,若评价结果不可信,则将抽样次数加1,返回步骤102:继续重复抽样。本发明所提供的方法及系统,通过蒙特卡罗方法对单次碰撞事故情景中货包跌落角度进行分析,针对跌落角度给出可信的置信区间,保证后续事故分析和辐射风险评价的结果可信度。
Description
技术领域
本发明涉及辐射防护领域,具体涉及一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统。
背景技术
在放射性物品运输事故情景的分析中,一个需要重要考虑的事项是撞击事故发生后,货包可能或跌落至地面或其他物体表面,其中跌落角度的大小是影响跌落情景分析的重要因素。在传统的分析方法中,都只是假定该角度服从某种随机概率分布,常见的有均匀分布和三角形分布。
现有的方法局限在于只能假定货包跌落角度服从于特定的某种分布,这种假设本身缺乏充分的证据,跌落角度是后续冲击动力学分析的重要输入参数,该参数的不合理假设,导致后续的分析可信度大大降低,进而对相关的辐射风险评价的结果可信度大大降低。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统,通过蒙特卡罗方法对单次碰撞事故情景中货包跌落角度进行分析,针对跌落角度给出比较可信的置信区间,保证后续事故分析和辐射风险评价的结果可信度。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,包括:
(1)记录随机抽样次数;
(2)生成随机数;
(3)根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量;
(4)基于本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,作为本次抽样结果;
(5)对本次抽样结果进行统计分析;
(6)通过蒙特卡罗方法对统计分析结果进行可信度评价,若评价结果可信,则评价结束,若评价结果不可信,则将抽样次数加1,返回步骤(2),继续重复抽样。
进一步,如上所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,步骤(3)具体包括:
根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的随机概率分布函数,得到各随机变量相应的概率分布反函数,根据各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量。
进一步,如上所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,步骤(4)具体包括:
基于能量守恒原理、动量守恒原理和角动量守恒原理,以及本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,即本次抽样结果。
进一步,如上所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,各随机变量包括:碰撞作用点、碰撞力大小、碰撞力方向、碰撞作用时间和跌落高度。
进一步,如上所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,在碰撞事故情景中,碰撞作用点服从二维均匀分布,碰撞力大小服从对数正态分布,碰撞力方向服从正态分布,碰撞作用时间服从对数正态分布,跌落高度服从对数正态分布。
本发明实施例中还提供了一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,包括:
记录模块,用于记录随机抽样次数;
生成模块,用于生成随机数;
抽样模块,用于根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量;
确定模块,用于基于本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,作为本次抽样结果;
分析模块,用于对本次抽样结果进行统计分析;
评价模块,用于通过蒙特卡罗方法对统计分析结果进行可信度评价,若评价结果可信,则评价结束,若评价结果不可信,则将抽样次数加1,调用所述生成模块,继续重复抽样。
进一步,如上所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,所述抽样模块具体用于:
根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的随机概率分布函数,得到各随机变量相应的概率分布反函数,根据各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量。
进一步,如上所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,所述确定模块具体用于:
基于能量守恒原理、动量守恒原理和角动量守恒原理,以及本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,即本次抽样结果。
进一步,如上所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,各随机变量包括:碰撞作用点、碰撞力大小、碰撞力方向、碰撞作用时间和跌落高度。
进一步,如上所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,在碰撞事故情景中,碰撞作用点服从二维均匀分布,碰撞力大小服从对数正态分布,碰撞力方向服从正态分布,碰撞作用时间服从对数正态分布,跌落高度服从对数正态分布。
本发明的有益效果在于:本发明所提供的方法及系统,通过蒙特卡罗方法对单次碰撞事故情景中货包跌落角度进行分析,针对跌落角度给出比较可信的置信区间,保证后续事故分析和辐射风险评价的结果可信度。
附图说明
图1为本发明实施例中提供的现有方法中跌落角度和货包方位的示意图;
图2为本发明实施例中提供的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法的流程示意图;
图3为本发明实施例一中提供的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法的流程示意图;
图4为本发明实施例中提供的碰撞情景示意图;
图5为本发明实施例中提供的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图与具体实施方式对本发明做进一步的详细说明。
碰撞事故情景
一般的铁路或者公路运输中,都是集装箱装运,即每个集装箱内放置若干货包,集装箱再栓系固定在运输车辆上。在这样的运输情景中,一般情况下,即使发生了碰撞事故,货包一般不会有机会和地面发生再次碰撞,而是会和集装箱的某个面发生碰撞,从集装箱内出来的概率很低。如果从集装箱出来,就很可能再次和地面发生碰撞。
对于大型乏燃料运输货包,不是通过集装箱装运的,发生极端的碰撞事故情景下,货包是有可能脱离栓系固定,而和地面发生碰撞;如果路边恰好是深沟峡谷,就有可能跌落至深沟峡谷。
上述两种情景,是本发明考虑的两种可能的研究背景。
现有方法
关于货包下落角度的分布研究,经过调研发现,只有美国的相关机构进行过相应的研究。国内尚未有相关方面的研究进展见诸报道。
美国的劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)在上个世纪80年代对运输容器在严重的铁路或公路运输事故条件下的响应行为研究中,考虑了跌落角度α(定义为货包速度矢量与撞击面的夹角)和货包方位β(定义为货包纵轴与撞击表面平面之间的夹角)。而保守计算时,可忽略跌落角度α,认为α=90°,此时撞击速度=货包速度。曾给出的α、β示意图,如图1所示。
1、LLNL使用了三种跌落角度α的分布:
1)均匀分布(0°,90°),任何跌落角度都是等概率的。
F(x)=x/90,0°≤x≤90° (1-1)
2)简化考虑(90°),仅仅考虑迎面撞击。
3)三角形分布(0°,90°),迎面撞击最可能。
F(x)=x2/902,0°≤x≤90° (1-3)
2、LLNL对于β使用了三种假设:
1)均匀分布(0°,90°),任何货包方位角都是等概率的。
F(x)=x/90,0°≤x≤90° (2-1)
2)三角形分布(0°,90°),尾端方位撞击在表面或货包侧面迎面撞击到火车是最可能的。
F(x)=x2/902,0°≤x≤90° (2-2)
3)三角形分布(0°,90°),45°方位撞击在表面或45°货包侧面撞击到火车是最可能的。
值得注意的是,在LLNL的报告中,撞击物体表面不一定是水平面,而跌落角度分析中,默认为跌落在地面,是水平的。
美国的阿贡国家实验室文献在对乏燃料运输辐射后果与健康风险评价软件的研究中,考虑了图1中的α、β,但未给出具体的分布,给出软件默认的α=90°,此条件即保守考虑。
美国的桑迪亚国家实验室(SNL)从上个世纪70年代末到上个世纪结束期间,对乏燃料货包等大型货包运输的风险评价研究中,采取保守考虑,默认α=90°,只考虑β,而且只是简单假设β在(0°,90°)内任何角度都是等概率的。SNL给出了三种工况见下表:
分类 | 角度/° | 概率 |
侧面撞击 | 0~20 | 20/90=0.222 |
角撞击 | 20~85 | 65/90=0.722 |
底部撞击 | 85~90 | 5/90=0.056 |
表1 SNL的三种跌落角度分类
从上述内容可知,已有方法的局限在于,只能假定货包跌落角度服从于特定的某种分布。货包跌落角度是影响跌落情景分析的重要因素,而且还对相关的辐射风险评价有重要影响,如果容器跌落角度假设不合理,后续的事故分析、辐射风险评价的结果就不可信。
基于现有方法的缺陷,本发明提出一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统,对碰撞事故过程进行物理分析,梳理出影响碰撞过程和跌落角度的重要因素,进而利用蒙特卡罗方法,对跌落角度进行分析,可以得到跌落角度的更加科学的分布,进而保证后续的事故分析、辐射风险评价的可信性。
如图2所示,一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,包括:
步骤101:记录随机抽样次数;
步骤102:生成随机数;
步骤103:根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量;
各随机变量包括:碰撞作用点、碰撞力大小、碰撞力方向、碰撞作用时间和跌落高度;
根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的随机概率分布函数,得到各随机变量相应的概率分布反函数,根据各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量。
步骤104:基于本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,作为本次抽样结果;
基于能量守恒原理、动量守恒原理和角动量守恒原理,以及本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,即本次抽样结果。
步骤105:对本次抽样结果进行统计分析;
步骤106:通过蒙特卡罗方法对统计分析结果进行可信度评价,若评价结果可信,则评价结束,若评价结果不可信,则将抽样次数加1,返回步骤102,继续重复抽样。
在碰撞事故情景中,碰撞作用点服从二维均匀分布,碰撞力大小服从对数正态分布,碰撞力方向服从正态分布,碰撞作用时间服从对数正态分布,跌落高度服从对数正态分布。
实施例一
如图3所示,一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,包括:
1)对于任何蒙特卡罗方法(MC方法),第一步都是从N=1开始记录随机抽样次数,生成随机数;
2)根据碰撞事故情景的随机变量的随机概率分布函数,得出相应的反函数,这也是MC方法的基本前提条件;
3)根据各概率分布反函数,抽样得到各随机变量,这些都是碰撞事故情景必要的物理参数,比如碰撞作用点、碰撞力大小、碰撞力方向、碰撞作用时间、跌落高度,这些物理都是后续模拟分析的基础参数;
物理过程
应用蒙特卡罗方法即MC方法的基础是对所求问题的物理过程分析清楚,本发明研究的物理过程便是碰撞事故情景的物理过程。
碰撞物理过程遵循能量守恒、动量守恒或角动量守恒等基本物理原理,但在碰撞物理过程的分析中,还涉及货包的形状、尺寸、质量等因素,需要根据每种货包的具体情况,对模型进行进一步确定。
一般情景下,可假设货包的底面仍然是水平方向的,在一侧受到1~3三种可能方向的碰撞力作用,碰撞情景示意图,如图4所示。
对于1~3三种可能方向的碰撞力作用情景,分别讨论,首先讨论碰撞力的作用点及方向问题:
(1)1方向(水平方向)
如果1方向(水平方向)碰撞力恰好穿过了货包的质心(作用点及质心连线恰好在碰撞力方向上),那么只会对货包产生水平的推移作用,不会产生旋转作用,最终货包将保持受碰撞前姿势底面仍然水平地落地;如果1方向碰撞力没穿过货包的质心,那么将会对货包产生旋转的作用。
(2)2方向(斜向下方向)
如果是2方向(斜向下方向),那么对该力进行矢量分解,分解为水平方向与竖直方向两个方向的力。再分为两种可能,如果水平分力恰好穿过了货包的质心,同(1)的分析,最终货包将保持受碰撞前姿势底面仍然水平地落地;如果水平分力没穿过货包的质心,那么将会对货包产生旋转的作用;竖直方向力和重力一起作用,导致下落时间降低。
(3)3方向(斜向上方向)
如果是3方向(斜向上方向),那么对该力进行矢量分解,分解为水平方向与竖直方向两个方向的力。再分为两种可能,如果水平分力恰好穿过了货包的质心,同(1)的分析,最终货包将保持受碰撞前姿势底面仍然水平地落地;如果水平分力没穿过货包的质心,那么将会对货包产生旋转的作用;竖直方向力和重力一起作用,导致下落时间增加。
在考虑碰撞过程时,要考虑简化,将那些对所求量影响很小的因素去掉,以便使问题简化,节省计算时间。随着对具体货包具体问题分析,可能需要增加或者减少因素。
因素分析
货包自身固然也是货包跌落角度分析的重要因素,但对每一种类货包,是确定的。本方法主要是对某一确定的货包进行跌落角度分析的MC方法分析,并非对大量货包的统计分析,因此不把各种货包作为随机变量考虑。
影响碰撞过程的主要因素有:碰撞作用点、碰撞力大小、碰撞力方向、碰撞作用时间、跌落高度。下面对这几个因素分别予以分析:
碰撞作用点
作用点在碰撞端面上是完全随机的,各个点的碰撞机会均等,服从二维均匀分布。概率论基本知识有,在某点上的概率值为0,因此,前面对碰撞力的作用点及方向问题的讨论中,碰撞力恰好穿过了货包的质心的概率为0,在后续分析中,不再予以考虑。
碰撞力大小
碰撞力大小是大于0的,且根据统计数据可得出,在某个范围内的概率比较高,范围外的概率都较低,一般可假设服从对数正态分布。
碰撞力方向
由前面对碰撞力的作用点及方向问题的讨论中可得出,斜向上和斜向下方向碰撞时会影响货包的坠地时间,除此之外,与水平方向的碰撞可采用同样的分析步骤;当碰撞端面在另外一侧时,相当于图1所示情景的镜像情景,采用同样的方法予以分析即可;以水平方向为0°,则碰撞力方向可假设服从正态分布,且平均数=00°,标准差σ=30°,这样正态分布的值有99.74%落在(μ-3σ,μ+3σ)的范围内,满足MC分析的要求。
碰撞作用时间
碰撞作用时间很短,是一个大于0,又很小的正数,根据对事故情景的统计数据,可假设其服从σ很小的对数正态分布。
跌落高度
因为要分析的目标是碰撞发生后,货包跌落角度的分析,所以,跌落高度也是随机变量,据对事故情景的统计数据,可假设服从对数正态分布。
4)对于MC方法,每一次抽样,最重要的环节都是对本次物理过程的模拟,具体对于本发明方法,就是根据能量守恒、动量守恒、角动量守等物理原理,分析确定本次模拟的跌落角度;
5)得到该次的抽样结果后,对抽样结果进行统计分析也是MC方法的必要环节;
6)对统计分析结果的可信度进行评价,如果可信,评价结束;如果不可信,抽样次数N+1,回到第一步,继续重复抽样。
如图5所示,一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,包括:
记录模块1,用于记录随机抽样次数;
生成模块2,用于生成随机数;
抽样模块3,用于根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量;各随机变量包括:碰撞作用点、碰撞力大小、碰撞力方向、碰撞作用时间和跌落高度;
抽样模块3具体用于:
根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的随机概率分布函数,得到各随机变量相应的概率分布反函数,根据各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量。
确定模块4,用于基于本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,作为本次抽样结果;
确定模块4具体用于:
基于能量守恒原理、动量守恒原理和角动量守恒原理,以及本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,即本次抽样结果。
分析模块5,用于对本次抽样结果进行统计分析;
评价模块6,用于通过蒙特卡罗方法对统计分析结果进行可信度评价,若评价结果可信,则评价结束,若评价结果不可信,则将抽样次数加1,调用所述生成模块,继续重复抽样。
在碰撞事故情景中,碰撞作用点服从二维均匀分布,碰撞力大小服从对数正态分布,碰撞力方向服从正态分布,碰撞作用时间服从对数正态分布,跌落高度服从对数正态分布。
本发明提供的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统,具有如下有益效果:
(1)碰撞事故情景是放射性物品运输事故的一个典型情景,为了对放射性物品运输进行事故分析,进而进行辐射风险评价,则十分有必要对碰撞事故情景进行深入研究,碰撞后很可能导致容器的跌落,跌落角度是后续冲击动力学分析的重要输入参数,该参数的不合理(不充分)假设,导致后续分析工作事倍功半,结果可信度大大降低;
(2)原有方法只能假设货包跌落角度服从某种特定分布,这种假设本身缺乏充分的理论和实验证据,本发明方对跌落角度给出比较可信的置信区间,是后续事故分析和辐射风险评价的重要输入参数,保证后续事故分析和辐射风险评价的结果可信度。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其同等技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,其特征在于,包括:
(1)记录随机抽样次数;
(2)生成随机数;
(3)根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量;
(4)基于本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,作为本次抽样结果;
(5)对本次抽样结果进行统计分析;
(6)通过蒙特卡罗方法对统计分析结果进行可信度评价,若评价结果可信,则评价结束,若评价结果不可信,则将抽样次数加1,返回步骤(2),继续重复抽样。
2.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,其特征在于,步骤(3)具体包括:
根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的随机概率分布函数,得到各随机变量相应的概率分布反函数,根据各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量。
3.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,其特征在于,步骤(4)具体包括:
基于能量守恒原理、动量守恒原理和角动量守恒原理,以及本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,即本次抽样结果。
4.根据权利要求1所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,其特征在于,各随机变量包括:碰撞作用点、碰撞力大小、碰撞力方向、碰撞作用时间和跌落高度。
5.根据权利要求4所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法,其特征在于,在碰撞事故情景中,碰撞作用点服从二维均匀分布,碰撞力大小服从对数正态分布,碰撞力方向服从正态分布,碰撞作用时间服从对数正态分布,跌落高度服从对数正态分布。
6.一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,其特征在于,包括:
记录模块,用于记录随机抽样次数;
生成模块,用于生成随机数;
抽样模块,用于根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量;
确定模块,用于基于本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,作为本次抽样结果;
分析模块,用于对本次抽样结果进行统计分析;
评价模块,用于通过蒙特卡罗方法对统计分析结果进行可信度评价,若评价结果可信,则评价结束,若评价结果不可信,则将抽样次数加1,调用所述生成模块,继续重复抽样。
7.根据权利要求6所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,其特征在于,所述抽样模块具体用于:
根据碰撞事故情景中影响货包跌落角度的各随机变量的随机概率分布函数,得到各随机变量相应的概率分布反函数,根据各随机变量的概率分布反函数,抽样得到各随机变量。
8.根据权利要求6所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,其特征在于,所述确定模块具体用于:
基于能量守恒原理、动量守恒原理和角动量守恒原理,以及本次抽样得到的各随机变量,通过蒙特卡罗方法对本次碰撞事故情景进行模拟分析,确定本次模拟的货包跌落角度,即本次抽样结果。
9.根据权利要求6所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,其特征在于,各随机变量包括:碰撞作用点、碰撞力大小、碰撞力方向、碰撞作用时间和跌落高度。
10.根据权利要求9所述的一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析系统,其特征在于,在碰撞事故情景中,碰撞作用点服从二维均匀分布,碰撞力大小服从对数正态分布,碰撞力方向服从正态分布,碰撞作用时间服从对数正态分布,跌落高度服从对数正态分布。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910428145.4A CN110287453B (zh) | 2019-05-22 | 2019-05-22 | 一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910428145.4A CN110287453B (zh) | 2019-05-22 | 2019-05-22 | 一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110287453A true CN110287453A (zh) | 2019-09-27 |
CN110287453B CN110287453B (zh) | 2023-04-14 |
Family
ID=68002259
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910428145.4A Active CN110287453B (zh) | 2019-05-22 | 2019-05-22 | 一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110287453B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111241743A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-06-05 | 中国辐射防护研究院 | 一种基于贝叶斯方法的放射性物品运输容器评价方法 |
CN113443313A (zh) * | 2021-07-13 | 2021-09-28 | 深圳市海柔创新科技有限公司 | 机器人跌落的处理方法、装置、服务器及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106096827A (zh) * | 2016-06-02 | 2016-11-09 | 国网山东省电力公司济南供电公司 | 基于混合抽样与最小切负荷计算的可靠性计算方法及平台 |
CN107967548A (zh) * | 2016-10-19 | 2018-04-27 | 中国辐射防护研究院 | 核燃料公路运输的概率安全评价方法 |
US20180225585A1 (en) * | 2017-02-08 | 2018-08-09 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Systems and methods for prediction of occupancy in buildings |
-
2019
- 2019-05-22 CN CN201910428145.4A patent/CN110287453B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106096827A (zh) * | 2016-06-02 | 2016-11-09 | 国网山东省电力公司济南供电公司 | 基于混合抽样与最小切负荷计算的可靠性计算方法及平台 |
CN107967548A (zh) * | 2016-10-19 | 2018-04-27 | 中国辐射防护研究院 | 核燃料公路运输的概率安全评价方法 |
US20180225585A1 (en) * | 2017-02-08 | 2018-08-09 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Systems and methods for prediction of occupancy in buildings |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
吴震宇 等: "土坡体系可靠度分析方法及在高土石坝工程中的应用", 《岩土力学》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111241743A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-06-05 | 中国辐射防护研究院 | 一种基于贝叶斯方法的放射性物品运输容器评价方法 |
CN113443313A (zh) * | 2021-07-13 | 2021-09-28 | 深圳市海柔创新科技有限公司 | 机器人跌落的处理方法、装置、服务器及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110287453B (zh) | 2023-04-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110287453A (zh) | 一种基于蒙特卡罗方法的货包跌落角度分析方法及系统 | |
Holynski et al. | Evidence for intermittent patterns of fluctuations in particle production in high-energy interactions in nuclear emulsion | |
Kodama et al. | Causality and relativistic effects in intranuclear cascade calculations | |
Lopes et al. | Reliability analysis on case-study traffic sign convolutional neural network on APSoC | |
Vary | Multiple-collision model for pion production in relativistic nucleus-nucleus collisions | |
Yu et al. | Identifying high risk driving scenarios utilizing a CNN-LSTM analysis approach | |
Barman et al. | Aerosol influence on the pre-monsoon rainfall mechanisms over North-East India: A WRF-Chem study | |
Yong-Sheng et al. | A study on the effects of the transit parking time on traffic flow based on cellular automata theory | |
Wang et al. | Systematic study of O 16-induced fusion with the improved quantum molecular dynamics model | |
Molitoris et al. | Intranuclear cascade models lack dynamic flow | |
Saito et al. | Molecular states in neutron-rich beryllium isotopes | |
WA80 Collaboration et al. | Bose-Einstein correlations of soft pions in ultrarelativistic nucleus-nucleus collisions | |
Fang et al. | Energy-based crashworthiness optimization for multiple vehicle impacts | |
CN112631544B (zh) | 单粒子翻转数据的实时分类标记方法及系统、设备 | |
Baldin | Heavy ion interactions at high energies | |
CN117291060B (zh) | 一种考虑动力碎裂效应的岩崩运动过程三维模拟预测方法 | |
Caprani et al. | Vision systems for analysis of congested traffic | |
CN114397121B (zh) | 一种转向架故障诊断方法 | |
CN117909145A (zh) | Ai芯片单粒子翻转影响评估方法和系统 | |
Sun et al. | Work-in-Progress: Improving Fault Tolerance of DNNs through Weight Remapping based on Gaussian Distribution | |
Li et al. | Generalized Triangular Fundamental Diagram in the Congestion Regime | |
Hu et al. | Assessing the collision risk of mixed lane-changing traffic in the urban inter-tunnel weaving section using extreme value theory | |
Yugang et al. | Rotation-like behavior as a function of projectile energy and target mass | |
Chen et al. | Layered random fault injection method for the air brak-ing system based on multiple Markov chains | |
Wang et al. | Crash Energy Management of Vehicle Front-end Structures Considering Multiple Conditions: Modelling and Solution Method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |