【摘 要】
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在水电工程坝基三维离散裂隙网络(Discrete Fracture Network,DFN)随机建模中,关键在于对裂隙的倾向、倾角、开度等几何多参数的多维联合分布估计。然而,现有基于典型分布的D
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0406704),国家自然科学基金雅砻江联合基金项目(U1765205),国家自然科学基金项目(51879186)。
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在水电工程坝基三维离散裂隙网络(Discrete Fracture Network,DFN)随机建模中,关键在于对裂隙的倾向、倾角、开度等几何多参数的多维联合分布估计。然而,现有基于典型分布的DFN模拟方法存在缺乏考虑裂隙参数之间的相关性,且难以实现对裂隙参数多维联合分布的高精度概率密度估计的问题。针对上述问题,本文提出一种改进的自回归流模型——密度峰值聚类自回归流(Density Peak Clustering Autoregressive Flow,DPCAF),通过采用高斯混合分布与DensityP
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