考虑参数随机性的压实黄土蠕变变形不确定性分析

现有蠕变模型的计算值为确定值,未能考虑岩土材料和参数评估过程中的随机性。为反映岩土材料的变形随机特性,基于多次重复的一维固结蠕变试验,本文研究了分级和分别加载条件下压实黄土的蠕变特性,建立了考虑参数随机性的改进Merchant模型,提出了一种蠕变变形的不确定性预测方法,并通过延安高填方工程进行了验证。结果表明,压实黄土具有明显的衰减蠕变特性,引入非线性元件的Merchant模型能更好描述土体的应变时间关系,考虑参数随机性的模型计算值近似服从正态分布;通过不确定性预测方法可以获得蠕变变形值的概率云图,且工程实测蠕变变形值落在预测范围的95%的置信区间内,说明了考虑参数随机性的蠕变变形不确定性预测方法的有效性。     

结构多源不确定性反问题的流形学习求解方法

针对同时考虑测量不确定性和模型不确定性的工程反问题,提出了基于混合度量和流形学习的多源不确定性计算反求方法,高效地实现了未知结构参量的不确定性度量与识别.测量响应中的不确定性采用概率模型进行度量,建模参量的不确定性采用非概率多边凸集模型进行度量.通过建立模型参量与待反求参量累积分布函数之间的流形学习映射模型,实现了测量不确定性反问题与模型不确定性反问题的解耦,将复杂的多源不确定性反问题转化为少数测量不确定性反问题.在此转化过程中,流形学习方法将高维的累积分布函数曲线转化为低维流形空间中特征参数,通过模型参量与特征参数之间的映射模型,实现给定模型参量下相应的反求参量概率分布函数的快速预测.进一步利用衍生λ-PDF和降维积分方法,将测量不确定性反问题转化为少数确定性反问题进行求解,并利用P-box模型对反求参量的不确定性进行度量.本文提出的方法不仅能实现反求参量的高效识别,而且能准确地量化测量不确定性和模型不确定性对反求参量的综合影响.     

贝叶斯神经网络建模预测方法及其应用

针对神经网络建模时,其模型的复杂性难以控制而且缺乏分析结果的工具,以及贝叶斯方法可以通过定义一些超参数的模糊先验来控制模型参数复杂性,并且可对任何感兴趣的变量产生后验预测分布,使得置信区间的计算成为可能.研究了贝叶斯神经网络的建模预测问题,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布.通过动调陀螺仪漂移数据建模应用分析结果证明此方法可以达到较好的建模预测效果.     

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.     

基于神经网络的核电厂设备易损性分析

核电结构的易损性分析是核电厂地震安全评估中至关重要的一环, 但是由于核电结构的复杂性以及考虑土?结相互作用SSI时较大的计算规模, 使得计算核电厂设备易损性曲线十分耗时. 为发展高效的核电厂设备易损性分析方法, 本文采用核电结构土?结相互作用分析的分区计算方法, 并利用有限的SSI分析结果建立神经元模型ANN代替有限元模型, 分别基于对数正态假定的回归法和蒙特卡洛法进行了设备易损性分析. ANN数值模拟包括了以下内容: (1)基于半偏相关系数选择最相关的地震动参数作为ANN输入, 并通过交叉检验建立神经元模型; (2)量化研究ANN数值模拟的预测不确定性, 其中包含了由于简化地震动输入引起的随机不确定性和训练样本缺失引起的认知不确定性; (3)基于ANN模型预测结果分别采用蒙特卡洛法和基于对数正态假定的回归法进行设备的易损性分析. 本文探讨了不同的地震强度指标以及土层材料的不确定性对易损性曲线的影响, 同时验证了回归法中对数正态模型假定的基本合理性, 为核电厂设备易损性分析提供了一种可能方向.      

基于侵入混沌多项式法的随机多孔介质内顺磁性流体热磁对流不确定度量化

目前流体流动与传热问题的研究大都基于确定性工况条件, 而现实流体流动与传热问题中存在着大量不确定性因素, 计算流体力学的不确定性量化提供了一种理解流体物性、边界条件与初始条件等不确定性因素对模拟结果影响的能力. 为揭示随机多孔介质内顺磁性流体热磁对流的传播规律与演化特征, 本文发展了一种基于侵入式多项式混沌展开法的热磁对流不确定性量化数理模型与算法程序. 该方法分别利用Karhunen-Loeve展开与多项式混沌展开表达输入随机参数与输出响应量, 同时利用伽辽金投影方法将随机热磁对流控制方程解耦为一组可以应用有限元修正方法求解的确定性控制方程, 并对输出响应量多项式混沌进行求解, 最后采用随机投影法求解相应的确定性控制方程中的混沌系数, 得到输出响应量的统计特征与混沌效应. 热磁对流不确定性量化表明多孔介质孔隙率不确定性通过控制方程演化, 进而影响着多孔介质方腔内顺磁性流体热磁对流, 顺磁性流体热磁对流呈现出显著的混沌效应. 与蒙特卡罗法预测结果相比, 两者计算结果吻合良好, 但侵入式混沌多项式展开法计算量显著减少.      

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.      

基于粒子滤波的疲劳裂纹扩展和剩余寿命预测实验研究

本文对应用粒子滤波在线预测疲劳裂纹扩展和剩余寿命进行了实验研究。根据ASTM标准制作了紧凑拉伸(CT)试件,结合MTS疲劳测试系统进行了Q235钢的疲劳裂纹扩展实验。通过将传统的Paris模型嵌入到贝叶斯状态估计的框架中,采用粒子滤波方法,结合裂纹张开位移(COD)引伸计不断获得的裂纹监测信息,在线预测未来时刻疲劳裂纹扩展情况并更新剩余寿命。实验结果验证了粒子滤波对疲劳裂纹扩展和剩余寿命在线预测的可行性和有效性,表明粒子滤波不仅能进行在线预测,还能给出预测结果的置信区间;随着监测信息的增多,剩余寿命预测结果的不确定性逐渐减小。     

高速列车车轮磨耗预测仿真

为了研究高速列车车轮磨耗问题,建立了车辆多体系统动力学和车轮磨耗耦合模型.模型中考虑了车辆系统悬挂非线性?轮轨接触几何非线性和轮轨蠕滑力非线性.采用数值仿真方法研究车轮型面的磨耗分布和发展.考虑车辆通过一条由直线和不同曲线组成的典型线路,通过动力学仿真计算轮轨接触情况,采用FASTSIM计算轮轨接触斑上车轮磨耗量,进行车轮型面磨耗量的累积和型面外形更新,然后再进入下一个磨耗循环的计算.通过比较分析,选择车轮型面垂直磨耗0.1mm为型面更新的条件,分别采用Archard磨耗模型?基于摩擦功的磨耗模型和基于磨耗指数的磨耗模型来预测车轮型面磨耗发展情况.并与测量得到的车辆实际线路运行中车轮磨耗量进行了比较.结果表明,仿真得到的车轮型面磨耗发展情况和实际测量结果趋势相同,其中基于磨耗功和磨耗指数模型的计算结果接近,而Archard模型算得的轮缘磨耗相对较大.因此,可以根据具体线路有针对性地选择磨耗模型,通过仿真方法预测车轮型面的磨耗,为高速列车的安全可靠运行提供指导.     

考虑参数不确定性的非线性梁随机振动分析

非线性系统的随机振动分析一直是结构动力学领域中的难点,已有一些研究表明基于矩等效的线性化方法在功率谱预测上会得到不恰当的分析结果;另一方面,由于不确定性在实际工程中普遍存在,如果同时考虑非线性和不确定性,更是显著增加了问题难度。本文以具有非线性非理想边界梁为研究对象,基于梁模型的动力学微分方程推导了对应的广义频响函数,并应用Volterra级数理论建立了非线性系统随机振动的谱分析方法,最后,结合蒙特卡洛抽样方法计算了具有参数不确定性非线性梁响应功率谱的均值和方差,讨论了不确定性对结构随机振动响应统计特征的影响。     

A PROBABILITY AND INTERVAL HYBRID STRUCTURAL RELIABILITY ANALYSIS METHOD CONSIDERING PARAMETERS’ CORRELATION

提出了一种考虑相关性的概率-区间混合不确定性模型及结构可靠性分析方法,能够处理变量之间具有相关性的混合可靠性分析问题. 分别针对概率变量,概率区间变量及区间变量定义了相关角的概念,用以定量描述变量之间的相关性;通过仿射坐标,将相关变量转换为独立变量;给出了其可靠性分析模型,并构建了一高效求解方法获得其可靠性指标和失效概率区间;最后通过分析两个数值算例,验证了方法的有效性.     

一种基于湍动能方程的转捩判定方法简

转捩现象是阻碍阻力高精度求解的主要问题之一. Menter 和Langtry 所提出的γ-θ转捩模型通过引入涡量雷诺数和间歇因子输运方程来驱动转捩,但是其中很多经验公式的理论立足点有待商榷. 驱使层流转变到湍流依赖的仍然是平均速度的一阶和二阶相关量,它们组合构成了湍动能方程的耗散尺度. 在湍动能方程中做合适的耗散平衡后,仅仅依靠湍动能方程可以有效地捕捉转捩现象. 采用自然转捩和旁路转捩测试算例进行了验证,结果证明该方法与试验值匹配较好,具有一定的工程实用价值.     

基于PCE方法的翼型不确定性分析及稳健设计简

由于能够获得一个既经济又对参数变化不敏感的设计结果,稳健型设计在工程设计中备受关注. 不确定性分析是稳健型设计的关键. 因此研究了基于混沌多项式的不确定性分析方法,并将其与CFD 方法结合,对计算空气动力学设计中的不确定性影响进行了量化分析. 首先以RAE2822 翼型为算例,对其跨音速马赫数不确定影响进行了分析,研究了多项式阶次对计算的影响,分析了平均流场和方差. 接着结合超临界翼型的马赫数稳健型设计验证了混沌多项式方法在稳健型设计中的有效性. 优化结果表明,稳健型优化后的翼型阻力系数明显降低,同时对于马赫数的敏感性显著减小. 通过分析表明混沌多项式方法能够大幅提高稳健型优化设计效率,能很好地应用于气动稳定性设计.     

基于区间分析的工程结构不确定性研究现状与展望

随机分析方法、模糊分析方法是已经广泛使用的工程结构不确定性分析方 法, 近年来区间分析方法逐渐为人们所熟知并成为是一种新的工程结构不确定性分析方法, 它主要用来研究具有区间特性的工程结构. 区间分析方法在统计信息不足以描述不确定参数 的概率分布或隶属函数、工程单位仅提供不确定参数的区间范围而想获得结构响应的区间范 围时就发挥了其优点. 综述了区间分析方法及其在工程结构不确定性分析中的应用状 况, 将基于区间分析的工程结构不确定性问题研究归结为以下4个方面: 不确定性结构系统 的区间有限元分析; 基于区间的非概率可靠性分析; 工程结构区间反演分析; 基于区间参数 的结构优化设计. 分析评价了国内外在这几个方面的研究成果及其最新进展, 同时指出目前 研究中存在的问题和研究的方向.     

AN SEPARATION OF THE ALEATORY AND EPISTEMIC UNCERTAINTIES WITH CORRELATED NORMAL VARIABLES AND ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF PARAMETERS

针对主观和客观不确定性同时存在且输入变量相关的结构系统,研究分析了分布参数的主观不确定性对系统输出响应的影响. 首先采用正交变换进行了相关输入变量情况下主、客观不确定性的分离,通过引入独立标准正态空间辅助变量,使得分布参数的主观不确定性能够从输入变量客观不确定性中分离,进而分析分布参数的主观不确定性对输出响应的主效应指标. 其次验证了分布参数对模型输出响应期望影响的一阶方差贡献与主、客观不确定性分离后其对响应量一阶方差贡献的相等关系. 算例结果表明了文中所用主、客观不确定性分离方法的合理性和有效性.     

基于主成分分析的结构不确定性建模与传播研究

基于主成分分析提出一种新的结构不确定性建模方法。首先,对结构不确定性参数的样本数据进行主成分分析,获取正交化的特征向量;其次,以特征向量方向为新坐标系,将样本数据向其投影;最后,计算新坐标系下样本的边界值,并建立相应的非概率区间模型,从而实现结构参数不确定性建模。基于主成分分析建立的不确定性模型相对紧凑,且在建模的同时能将相关参数转换为互不相关参数,使得不确定性传播问题可以便捷高效求解。两个算例及与传统区间模型和平行六面体模型的不确定性传播比较,验证了本文方法的正确性和有效性。     

Sensitivity analysis of soil parameters based on interval

Interval analysis is a new uncertainty analysis method for engineering structures. In this paper, a new sensitivity analysis method is presented by introducing interval analysis which can expand applications of the interval analysis method. The interval analysis process of sensitivity factor matrix of soil parameters is given. A method of parameter intervals and decision-making target intervals is given according to the interval analysis method. With FEM, secondary developments are done for Marc and the Duncan-Chang nonlinear elastic model. Mutual transfer between FORTRAN and Marc is implemented. With practial examples, rationality and feasibility are validated. Comparison is made with some published results.     

基于动态预测的深水爆炸试验容器可靠性分析

为了确保深水爆炸试验容器在服役期间的安全性,提出了一种基于智能预测的随机-区间动态可靠性模型,通过动态测试数据建立了容器响应的广义回归神经网络（general regression neural network,GRNN）预测模型,获得了容器的最大应变区间变量,同时考虑容器结构的随机特性,开展了现役深水爆炸试验容器的可靠性分析,并分别采用3种方法进行了可靠性指标计算。分析结果表明,对于深水爆炸试验容器这类高可靠性且缺乏样本数据的结构,建立基于动态预测的混合可靠性模型,并通过区间计算可靠性指标的方法简便、可行;模型的区间变量随着结构动态测试数据的变化而变化,且对结构的不确定性分析也是动态的,因此得到的容器可靠性也随着其服役过程不断推进,具有动态特性,可以更好地反映容器在服役期间的性能变化,为容器的使用维护提供决策依据。