基于单纯形寻优的响应面可靠性分析方法

结构可靠度计算常采用经典的响应面法拟合隐式功能函数或高维功能函数，而对于强非线性功能函数的实际工程问题，尽管其能够计算出结构可靠度的结果，但此时多项式响应面的拟合精度不够，很容易造成不收敛的现象。为了解决上述问题，将响应面法与单纯形寻优的思路进行结合来探求一种有效的计算方法。本文利用单纯形算法对每次迭代的验算点进行优化；再以优化后的设计验算点为中心进行取样，利用响应面法循环迭代计算；最后，沿着真实响应面逐渐逼近最终的验算点。该方法能够解决高维非线性的隐式极限状态方程可靠度计算收敛性的问题，可以提高计算精度和计算效率，具有一定的工程适用性。     

基于主动学习Kriging模型和子集模拟的可靠度分析

工程结构的功能函数大多数具有隐式非线性程度高的特点,且失效概率较小,需要复杂的有限元分析计算。针对工程实际中大量存在的小失效概率问题,本文提出了基于主动学习Kriging模型和子集模拟方法相结合的可靠度分析方法——AK-SS。AK-SS方法有子集模拟求解小失效概率和主动学习的Kriging模型代替真实功能函数的优势。该方法首先采用Kriging模型代替真实功能函数,通过主动学习方法逐步扩充实验设计点,逐步改善Kriging模型的精度;然后利用子集模拟方法的基本思路,通过引入合理的中间失效事件计算小失效概率。结果表明,AK-SS方法在保证结果精度的同时减少了功能函数的评估次数,对于工程实际中具有隐式功能函数的小失效概率计算问题具有较强的应用前景。     

基于缩减样本窗口的响应面重构方法

具有隐式功能函数的复杂结构可靠度分析常采用响应面方法。对于功能函数非线性程度较高的结构可靠度分析的响应面迭代重构问题,由于一般响应面方法样本窗口过大,导致迭代分析精度难以提高。本文提出了响应面重构中样本窗口的确定原则,并建立了结构可靠度分析的缩减窗口序列响应面重构方法。多个数值试验表明：该方法迭代收敛迅速,计算精度较高...     

基于快速Fourier变换的可靠性分析方法

提出了一种用于非线性隐式功能函数可靠性分析的快速Fourier变换方法.首先利用高效多维数值积分方法或基于响应面法的卷积积分求解功能函数的分布函数的特征函数,也就是进行Fourier正变换;然后利用快速Fourier逆变换数值求解功能函数的概率密度函数,进而求得失效概率.给出的算例表明此法具有精度和计算效率较高的优点.     

基于单纯形寻优的响应面可靠性分析方法

结构可靠度计算常采用经典的响应面法拟合隐式功能函数或高维功能函数,而对于强非线性功能函数的实际工程问题,尽管其能够计算出结构可靠度的结果,但此时多项式响应面的拟合精度不够,很容易造成不收敛的现象。为了解决上述问题,将响应面法与单纯形寻优的思路进行结合来探求一种有效的计算方法。本文利用单纯形算法对每次迭代的验算点进行优化;再以优化后的设计验算点为中心进行取样,利用响应面法循环迭代计算;最后,沿着真实响应面逐渐逼近最终的验算点。该方法能够解决高维非线性的隐式极限状态方程可靠度计算收敛性的问题,可以提高计算精度和计算效率,具有一定的工程适用性。     

构件适用功能要求的模糊性及可靠度分析方法

设计标准中对构件适用功能的要求常具有一定的模糊性,结构可靠度分析中应考虑这种不确定性的影响。目前虽然利用模糊集合及其隶属函数,建立了功能要求模糊时构件可靠度的分析方法,但它们在作用概率组合、功能函数表达、模糊概率计算等方面仍存在一定的不足。为此,首先在作用概率组合中引入更为合理的随机过程组合方法,并采用便于反映设计中各种情况的量纲为一形式的功能函数;其次,重点针对适用功能要求的模糊性,通过引入模糊边界,提出概念更为明晰的模糊概率简化计算方法,最终形成完整的功能要求模糊时构件可靠度分析的基本方法。该方法具有更为合理的理论基础和更好的精度,且便于应用。     

结构可靠度分析的改进BP神经网络响应面法

对功能函数不能明确表达即具有隐式功能函数的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。其中二次多项式响应面法应用较为广泛,采用与此方法相同的思路,人们提出了BP神经网络响应面法。在此基础之上,笔者提出了改进的BP神经网络响应面法。对以上方法计算效果,通过算例进行了对比分析,其中改进BP神经网络响应面法计算精度较好,进行有限元分析次数较少。该方法用于大型复杂结构的可靠度分析,可相应提高工作效率和解题质量,具有一定实际应用价值。     

结构可靠性分析的多项式数值逼近法

提出了工程结构可靠性分析的多项式数值逼近法。它是以多项式{1,x,…,x^n}为基，利用功能函数高阶矩，通过计算功能函数的最佳逼近概率密度函数，然后用工程结构可靠性分析的一般式来计算结构失效概率的可靠性分析新方法。通过理论分布曲线的数值检验和结构构件失效概率的计算，表明工程结构可靠性分析的最佳平方逼近法在理论上的正确性和工程上的实用性。     

基于主动学习Kriging模型的可靠性分析

论文采用Kriging模型代替结构真实功能函数,引入主动学习函数,序列选择最佳样本点,在每次迭代中加入最佳样本点更新Kriging模型.与直接的蒙特卡洛方法相比,主动学习Kriging模型仅需要少量的结构分析就能够得到精度较高的可靠度结果,适用于实际工程具有隐式功能函数的结构可靠性分析.论文通过三个数学算例,从最佳样本点的分布情况、功能函数的拟合程度及可靠度计算结果出发对四种学习函数进行对比研究,最后对具有隐式功能函数的悬臂板进行可靠度分析.结果表明,主动学习函数的引入,合理选择了Kriging模型所需的样本,提高了计算效率,同时,学习函数的选择对结构可靠性分析结果也存在影响.     

基于稀疏网格配点法的边坡稳定可靠度分析

提出了基于稀疏网格配点法的边坡可靠度分析方法;利用有限元强度折减法计算了边坡安全系数,再通过稀疏网格配点法构造代理模型,将隐式功能函数转为显式功能函数,从而降低了有限元计算次数。在此基础上结合蒙特卡罗方法计算边坡失效概率,给出了计算流程,并编写了相应的MATLAB程序。最后以一显式功能函数问题为例验证了稀疏网格配点法的有效性,并以两个边坡问题为例研究了所提方法在边坡可靠度中的应用。结果表明,虽然1阶Smolyak配点法相比2阶Smolyak配点法计算量小,但后者更适用于边坡可靠度分析。所提方法能够对考虑土体参数空间变异性的边坡可靠度进行分析,计算结果与拉丁超立方抽样方法保持一致,计算精度较高,为进行复杂的边坡可靠度分析提供了一条有效的途径。     

基于神经网络的隐式显化方法在结构可靠度分析中的应用

针对结构可靠度分析中极限状态方程不能明确表达的情况,结合神经网络技术,提出了隐式极限状态方程转换为显式表达式的方法.该方法利用神经网络的非线性映射能力,构造出显式表达的极限状态方程,从而可以很方便的引入一次二阶矩等其他基本求解方法进行结构可靠度分析.实例数值结果表明,基于神经网络将隐式函数转化为明确表达的极限状态方程是可行的,同时该方法具有较高的精度,为结构可靠度计算提供了新的有效思路和手段.     

平稳随机激励下耦合Newmark滑移系统的可靠性分析

基于随机激励的离散形式,对耦合Newmark系统的动力可靠度问题进行解析分析。平稳随机激励下,耦合Newmark系统初始滑移极限状态方程可以写成n个标准正态随机变量的显式线性函数,并能给出可靠度指标的理论解。对于以相对滑移量为临界状态的情况,极限状态方程是n个标准正态随机变量的隐式函数,可借助静力可靠度方法进行求解。算例表明,系统初始滑移的设计点激励是以潜在滑动体自振频率为主频,振幅渐增的谐振时程;后者的失效概率与摩擦系数成非线性关系,存在合适的摩擦系数使失效概率最小。     

A computational method for first-excursion reliability

An efficient computational method is suggested for the first-excursion reliability assessment of nonstationary process. In the proposed method, the nonlinear performance function is linearized at the Hasofer-Lind point obtained by an iterative algorithm. The problem of the nonstationary processes is solved by the discrete-time method, in which the precision can be controlled by choosing the steps of discretization. The derived formulae can be conveniently degraded to calculate both the first-excursion reliability with linear performance function of stationary processes and the time-independent reliability. The suggested method is useful for the analysis of components and systems with nonstationary responses in structural design where some uncertainties are represented by a vector of nonstationary processes. Examples are given to demonstrate the fast convergency and effectiveness of the presented method. The project supported by the National Natural Science Foundation of China     

基于样本点选择策略的一种改进响应面法

为提高响应面函数在验算点附近的拟合精度,提出了一种基于样本点选择策略的改进响应面法,选取不考虑随机变量耦合项的多项式进行拟合,通过对第二次迭代产生的设计点构造参考点,令样本点或参考点进行线性插值,从而得到下一次迭代所需样本点。该方法不仅能有效利用已有的抽样信息从而减少评估结构系统可靠性所需的计算工作量,还可以使得拟合得到的响应面更好地呈现验算点附近极限状态面的非线性趋势,从而提高失效概率的评估精度。算例表明:该方法在进行隐式或显示极限状态函数下的可靠度计算中,相对传统响应面法均提高了一定的效率和精度,具有一定的工程实际意义。     

含概率与区间混合不确定性的系统可靠性分析方法

系统可靠性问题中通常存在大量的不确定参数,传统方法一般是基于概率模型对系统进行可靠性分析,但是实际工程中由于数据缺乏或试验条件的限制往往难以得到参数的精确概率分布.本文将结构体系一部分样本信息充足的不确定变量用随机变量进行描述,而另一部分样本缺乏的用区间表示,并提出了一种新的含概率与区间混合不确定性的系统可靠性分析方法.首先,基于一个高效求解方法获得单失效模式下结构的最小可靠度指标;再针对多失效模式下含概率与区间混合不确定性问题建立了系统可靠性分析模型;考虑各失效模式之间的相关性,通过线性相关度计算方法求得相关系数矩阵;最后提出了串联体系和并联体系可靠度求解方法.3个数值算例表明,该方法可以实现含概率与区间混合的多个非线性失效模式下系统可靠度的计算.通过对比传统的概率可靠性分析方法,本文方法只需要少量的不确定信息便可确保系统更加安全,更适合复杂结构系统可靠性的分析和设计.     

非正态变量可靠性分析的鞍点线抽样方法

结合鞍点概率分布估计和传统线抽样方法的优点,提出了非正态变量可靠性分析的鞍点线抽样方法.传统的线抽样方法对非正态变量可靠性问题进行分析时需将非正态变量等价转换为标准正态变量,这种非线性转换将增加响应功能函数的非线性程度,进而加大了转换后响应函数失效概率估计的难度.所提鞍点线抽样方法则无需将非正态变量转化为标准正态变量,它利用鞍点概率分布估计方法可以直接估计非正态变量空间中线性响应函数概率分布的特点,并利用线抽样方法可以将非线性功能函数的失效概率转化为一系列线性功能函数失效概率平均值进行估计的优点,实现了非正态变量空间非线性功能函数失效概率的高精度估计.鞍点线抽样方法使用前需将变量进行标准化变换,这种变换是线性的,通过对变量的标准化变换可以消除变量的量纲,从而使得标准化变量空间概率分布更具规律性.理论推导可以证明:鞍点线抽样方法在基本变量服从正态分布时将退化为传统的线抽样方法.算例验证结果表明:针对非线性功能函数的可靠性问题,鞍点线抽样方法比传统的直接鞍点估计具有更高的精度,比直接Monte Carlo模拟有更高的效率.     

基于鞍点估计及其改进法的可靠性灵敏度分析

鞍点估计可以直接逼近非正态变量空间中线性功能函数概率分布, 进而得出 功能函数的失效概率. 在此基础上进行了基于鞍点估计的可靠性灵敏度分析. 对于非线 性功能函数, 尤其是强非线性功能函数, 基于鞍点估计进行可靠性及灵敏度分析时存在较大的误 差, 为此建立了基于鞍点估计的改进方法------鞍点线抽样方法的可靠性灵敏度分析. 在标 准化的变量空间中利用线抽样方法的样本点将系统失效概率转化为一系列线性响应功能函数 失效概率的平均值, 从而可靠性灵敏度转化为一系列线性响应功能函数的失效概率对随机变 量分布参数偏导数的平均值, 再采用鞍点概率估计方法直接估计非正态变量标准化空间中这 一系列线性响应功能函数的失效概率及可靠性灵敏度. 通过比较两种方法的基本思想、实现 过程和算例结果可以发现: (1) 第1种方法只适用于线性程度较好的功能函数的情 况, 其误差主要来源于非线性极限状态函数的线性化; (2) 改进方法给出的是失效 概率及失效概率对随机变量分布参数偏导数的估计值, 这些估计值随样本点数的增 加而趋于真值, 并且该方法可以考虑功能函数的非线性对失效概率的影响, 因 此具有广泛的适用范围.     

基于区间模型的结构非概率稳健优化设计

采用区间模型描述不确定参数,在考虑传统约束条件基础上,增加了可靠性指标作为约束条件,研究结构的稳健性优化设计。从非概率可靠性指标的几何意义出发,寻找非概率可靠性指标目标值与不确定参数的波动范围的关系,将非概率的稳健优化设计转化为两层优化模型。对于非线性功能函数,内层优化根据非概率可靠性指标的波动范围最小化功能函数,从而避免了内层优化直接计算非概率可靠性指标难的问题。对于线性功能函数,不确定性参数可以表示为非概率可靠性指标目标值的显示表达式,两层稳健优化转化为确定性的单层优化。该方法优化描述明确清晰,计算公式简便,计算效率高。算例验证了本文所提方法的可行性和正确性。     

Structure buckling hybrid reliability analysis of a supercavitating projectile using a model with truncated probability and multi-ellipsoid convex set uncertainties

Structure buckling problems for supercavitating projectiles are often observed in high underwater velocity operating conditions. As a result, it is necessary to perform a structure buckling reliability analysis. It is common that \hboxprobabilistic and nonprobabilistic uncertainty information exist simultaneously. Also, it is reasonable that probability distributions of most random variables in engineering are treated as truncated probability distributions. In this paper, a new hybrid model is proposed, which deals with structure performance function with both truncated probability distribution variables and multi-ellipsoid convex set variables. The model discussed here is adapted for two separate cases in the standard super-sphere space, i.e., limit state surface interferences with a unit super-sphere region or not. The hybrid reliability index is calculated using a modified limit step length iteration algorithm to ensure convergence. Good convergence and validity of the iteration algorithm are verified using numerical examples with highly nonlinear structure performance function. The hybrid model is applied to the structure buckling hybrid reliability analysis of a supercavitating projectile. Results show that structure buckling hybrid reliability index increases with the increase in the ratio of base diameter to cavitator diameter, and decreases with the increase of initial launch velocity. Also, uncertainty degree of cavitator drag coefficient and initial launch velocity should be controlled in demonstration for high structure buckling reliability of supercavitating projectiles.     

非概率可靠性指标空间搜索算法

考虑不确定参数为区间变量，研究求解非概率可靠性指标的空间搜索算法。针对功能函数呈非线性性态的特征，采用切平面与G=0平面交线对非线性功能函数进行线性化处理，利用等倾线与等效线性功能函数的交点确定迭代点。经优化搜索，当功能函数取0值时，确定了最可能失效点，进一步确定非概率可靠性指标。经数值算例验证了本文提出的优化搜索算法具有较高的搜索效率，与相关结果比较验证了算法的正确性。