【摘 要】
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针对非能动系统功能故障概率评估,提出一种新的自适应重要抽样方法。这种方法先对失效域进行预抽样,然后拟合出失效域中样本分布的密度函数,以之作为重要抽样密度函数。以100
【机 构】
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西安交通大学能源与动力工程学院,加拿大西安大略大学电子与计算机工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61174110）
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针对非能动系统功能故障概率评估,提出一种新的自适应重要抽样方法。这种方法先对失效域进行预抽样,然后拟合出失效域中样本分布的密度函数,以之作为重要抽样密度函数。以1000 MW非能动先进压水堆（AP1000）非能动余热排出系统为研究对象,考虑模型和输入参数的不确定性,将响应面法和自适应重要抽样法相结合,对其进行功能故障概率评估。结果表明：与传统的概率评估方法相比,自适应重要抽样法具有较高的计算效率,同时又能保证很高的计算精度。
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