一种基于P-S-N的可靠性高精确度数值求解方法

根据应力-强度干涉分布理论和可靠性设计方法,建立基于P-S-N(可靠性-应力-寿命)的可靠度计算数学模型,并利用概率分布密度曲线干涉区间积分、复合梯形法则和辛普生法则来实现可靠度的高精确度数值化求解,通过编写计算机程序算法得以实现。算例表明,与传统的可靠性计算方法相比,系统可靠性的计算精确度得到显著提高,研究成果具有工程应用背景。     

稳态循环应力下结构断裂可靠性设计方法

对含初始缺陷（宏观裂纹）结构进行无限寿命断裂可靠性设计，给出了疲劳裂纹扩展应力强度因子的二维概率密度函数及其门槛值分布函数公式，通过应力强度因子，门槛值干涉模型可求得裂纹不扩展的可靠度和指定可靠度下不扩展裂纹的最大尺寸，并确定含裂纹构件的检修周期。     

复合应力作用下强度退化的应力-强度干涉模型可靠性统计分析

在考虑随机复合应力作用下强度随使用时间不断退化时,研究了应力-强度干涉模型下的可靠性统计推断问题,给出了一个随机复合应力-强度退化干涉失效模型和模型未知参数的估计方法,该模型考虑了应力与强度退化的相关性,文章的最后利用算例验证了该模型的有效性。     

考虑模型性不确定性的应力-强度干涉模型

传统干涉模型未考虑设计变量的模型性不确定性影响. 通过讨论模型性不确定性的来源,以概率应力-强度干涉模型为基础引入描述模型性不确定性的随机变量H.分析了H的分布形式,并分别给出了大、小样本容量时H分布参数的计算方法,从而建立了考虑模型性不确定性的应力-强度干涉模型,同时给出了可靠性指标\beta的算法. 分析结果表明该文提出的干涉模型可以很好地描述模型性不确定性.      

常幅载荷下结构元件断裂可靠度估算的应力强度因子模型

给出了一个估算结构元件疲劳可靠度的应力强度因子模型,系统阐述了元件在常幅载荷下疲劳可靠性的分析方法。该模型研究了常幅载荷作用下材料瞬时裂纹长度和应力强度因子的分布形式,建立了应力强度因子与断裂韧性之间的干涉关系。对7075-T7351铝合金中心裂纹试件试验数据分析的结果表明：裂纹的瞬时扩展长度和可靠度的预测结果均与试验结果符合很好,本文给出的基于应力强度因子的可靠性分析模型是合理的。     

大数据条件下结构区间可靠性与概率可靠性比较

对于结构服役期间收集到的结构相关大数据,首先对数据进行整理与分析,根据数据的特征进行分类;然后利用应力-强度干涉理论建立结构大数据条件下区间可靠性计算模型与随机可靠性计算模型,按大数据所分类型,分别计算每一类型大数据中结构区间非概率可靠度指标与随机概率可靠度,在区间非概率可靠度指标与随机概率可靠度计算结果中,最小区间可靠性指标是结构最终的区间可靠性指标,最小随机可靠度是结构最终的随机可靠度．最后,利用两个算例说明了大数据条件下结构区间可靠性计算方法与概率可靠性计算方法的优点与缺点．     

运用可靠性分析技术确定钢轨的强度级别

本文首先将刚性圆柱和平面接触的安定极限线性化,然后将影响接触应力的因素随机化,并根据应力强度干涉模型计算轮轨接触强度可靠度.本文提出因接触强度可靠度来为不同地段的钢轨选择强度级别,从而改变了一条线路选用一种强度钢轨的状态,使整条线路保持同一接触强度可靠度.     

汽轮机动叶片的可靠性设计方法

提出了汽轮机叶片可靠性设计方法,介绍了叶片可靠性的含义和计算方法。该方法以概率论和统计学为基础,把汽轮机叶片的静应力、动应力、叶片疲劳强度、叶片安全倍率、叶片振动频率和激振力频率处理为随机变量,通过试验数据的统计分析和计算,确定有关随机变量的分布参数。使用概率设计法、应力与强度干涉模型确定汽轮机叶片疲劳强度和振动设计的可靠度。文中给出了叶片疲劳强度的动应力设计法和安全倍率设计法以及第一种调频叶片、第二种调频叶片和整圈连接叶片组的振动可靠性设计的计算公式和一些应用实例。使用这些方法,可以在设计阶段确定汽轮机叶片设计的可靠度,为汽轮机叶片的可靠性设计提供了科学的依据。     

薄壁圆管空间结构的热疲劳可靠性分析

针对薄壁圆管的空间结构,分析其在交变热载荷下的疲劳可靠性问题。为同时考虑由截面平均温度和截面温差造成的疲劳损伤,提出了综合利用剩余强度和疲劳累积损伤模型的分析方法。首先根据疲劳累积损伤相等原理,将截面温差造成的多级扰动应力载荷作用频次等效为平均温度下的常幅应力载荷作用次数,从而将两者产生的热应力载荷统一为一常幅载荷,再利用剩余强度模型基于动态应力-强度干涉理论对疲劳可靠度进行分析,得到了结构在综合考虑两种热疲劳状态下的动态可靠度。本方法可避免直接利用疲劳累积损伤理论临界损伤值难以确定的问题,且能体现金属疲劳损伤的真实情况。最后以哈勃望远镜为例,分析了其主梁随疲劳热载荷循环作用下的动态可靠度,得出了一些有意义的结论。     

复合应力作用下强度退化的应力一强度干涉模型可靠性统计分析

在考虑随机复合应力作用下强度随使用时间不断退化时，研究了应力一强度干涉模型下的可靠性统计推断问题，给出了一个随机复合应力一强度退化干涉失效模型和模型未知参数的估计方法，该模型考虑了应力与强度退化的相关性，文章的最后利用算例验证了该模型的有效性。     

结构非概率集合可靠性模型

针对概率可靠性模型和模糊可靠性模型关于原始数据要求高的局限性，将影 响结构可靠性的不确定性信息用区间集合来描述，提出了一种新的结构可靠性分析的非概率 集合模型. 以建立的结构应力-强度非概率集合干涉模型为基础，用结构安全域的体积与 基本区间变量域的总体积之比作为结构非概率集合可靠性的度量，相对于 前人的研究结果具有更加明确的意义，并证明了它与概率可靠性度量 的相容性.     

A quadratic hierarchical Bayesian dynamic prediction model for infrastructure maintenance

The main objective of this study is the development of a correlation model in dynamic Bayesian belief networks (DBBNs) followed by an inverse economic analysis. This is based on a quadratic hierarchical Bayesian inference prediction method using Markov chain Monte Carlo simulations. The developed model is implemented to predict the future degradation and maintenance budget for a suspension bridge system. Bayesian inference is applied to find the posterior probability density function of the source parameters (damage indices and serviceability), given 10 years maintenance data. The simulated risk prediction under decreased serviceability conditions gives posterior distributions based on a prior distribution and likelihood data updated from annual maintenance tasks. Compared with a conventional linear prediction model, the proposed quadratic model provides highly improved convergence and closeness to the measured data. Finally, the developed inverse DBBN analysis method allows forecasts of future performance and the financial management of complex infrastructures by providing the sensitivity of serviceability and risky factors to the maintenance budgets of structural components and the overall system.     

基于高斯过程分类的结构贝叶斯可靠性分析

贝叶斯可靠性方法是处理不完备信息条件下结构可靠性问题的有效途径之一。在实际应用中,由于可靠性分析的计算量较大,常须采用各种近似替代模型以提高计算效率。传统的替代模型方法是对结构的功能函数予以近似建模。这种方法不易定量考虑模型误差对可靠性分析的影响,且难以应用于诸如功能函数不连续和失效域不连通等情况。为此,本文提出一种基于高斯过程分类的替代模型,直接辨识结构的极限状态曲面,并将其应用于结构贝叶斯可靠性分析之中。分析了替代模型不确定性对可靠性预测结果的影响,给出了失效概率分布参数的方差算式,进而提出了改善模型精度的补充采样准则。通过算例验证了方法的适用性和有被性．     

P-CS不确定性量化模型与其性能数据驱动更新方法

在实际工程中, 广泛存在大量的不确定性信息, 直接或间接影响着工程结构形式设计、结构性能评估与预测以及在役结构损伤识别等工作的开展与决策. 这些多源不确定性信息往往需要用多种不同的不确定性量化模型加以描述; 与此同时, 不确定性变量在使用过程中可能随时间变化且难以直接测量, 需要间接根据性能测试信息在使用工程中更新不确定性量化模型. 为兼顾上述两个问题, 本文基于等概率变换原则提出了一种P-CS (probability-convex set) 不确定性量化模型, 该模型将不确定性变量用概率随机变量与非概率凸集变量组合表征, 可统一表达概率模型、非概率模型以及非精确概率模型, 实现多源、多类型不确定性的统一量化. 本文进一步基于贝叶斯理论提出了一种针对该P-CS不确定性量化模型的性能数据驱动更新方法. 该更新方法根据性能测试数据信息更新P-CS不确定性量化模型参数取值的信度分布, 从而根据后验信度分布计算得出当前P-CS不确定性量化模型参数集合. 通过数值算例详述了P-CS不确定性量化模型的构建方法与其概率、非概率特性, 并验证了性能数据驱动更新P-CS模型方法的适用性.      

Analysis of dynamic reliability of structures subjected to a set of stochastic loads

In this paper addressing how to predict structural reliability and based upon thorough research, the four most common types of load stresses are integrated into three related models, using Turkstra’s rule. Predictions of the combined loads are calculated, both with and without strength degeneration, using Turkstra’s method and the stress-strength interference theory. An illustration is provided, demonstrating that the predictive models are practical, feasible, and consistent with standard engineering practices.     

圆筒试验JWL状态方程参数的贝叶斯标定

在研究数值模拟的输入参数引入的不确定性时,通常需要人为给定每个输入参数的概率分布,且输入参数概率分布的选择可能会对分析结果产生直接影响。利用贝叶斯方法标定了圆筒试验JWL状态方程参数,得到了标定参数的估计值和后验分布,并研究了不同统计模型假设对标定参数的估计值和后验分布的影响。贝叶斯后验分布融合了基准试验的试验数据的信息,因此将其作为不确定度量化分析时输入参数的初始概率分布,可以尽量减少分布选择引入的认知不确定性。