可靠性敏度分析方法及其在非线性蠕变疲劳失效模型中的应用

针对非线性极限状态方程,发展了两种基本随机变量为非正态情况下的可靠性敏度分析方法:基于改进一次二阶矩的近似解析法和基于Monte-Carlo的数字模拟法.近似解析法中非正态变量首先被等价变换为正态变量,然后用正态变量的敏度分析法和隐函数求导法则来得到失效概率对非正态变量分布参数的灵敏度,求解敏度的数字模拟法是从计算失效概率的所有样本点中选取合适的抽样点,利用回归分析和隐函数求导法则来求取可靠性灵敏度的.所提方法被用于非线性蠕变疲劳失效模式的可靠性灵敏度分析,近似解析法和数字模拟法结果的一致说明了所提方法的合理可行.蠕变疲劳失效的可靠性灵敏度随参数的变化趋势分析为工程设计提供了有益指导.     

基于合理子域的改进响应面方法

基于结构可靠性分析理论,给出了合理子域概念.合理子域能够明确在设计点附近对失效概率起主要贡献区域尺寸,且能够保证失效点以一定概率落在其内,解决了对失效概率起主要贡献区域尺寸难以量化问题.基于合理子域概念,给出了一种改进响应面方法.该方法能够保证响应函数在设计点处是无误差的、且在合理子域内对极限状态函数具有较好近似.采取蒙特卡罗重要抽样方法求解失效概率,结合抽样点位置采取分区域评估方法以提高失效概率求解精度.算例表明,所提方法在处理具有显式和隐式极限状态函数的可靠性分析时,均具有较好的计算精度和较高的计算效率.      

AN IMPROVED RESPONSE SURFACE METHOD BASED ON THE RESONABLE SUBDOMAIN

基于结构可靠性分析理论,给出了合理子域概念.合理子域能够明确在设计点附近对失效概率起主要贡献区域尺寸,且能够保证失效点以一定概率落在其内,解决了对失效概率起主要贡献区域尺寸难以量化问题.基于合理子域概念,给出了一种改进响应面方法.该方法能够保证响应函数在设计点处是无误差的、且在合理子域内对极限状态函数具有较好近似.采取蒙特卡罗重要抽样方法求解失效概率,结合抽样点位置采取分区域评估方法以提高失效概率求解精度.算例表明,所提方法在处理具有显式和隐式极限状态函数的可靠性分析时,均具有较好的计算精度和较高的计算效率.     

考虑状态模糊性时广义失效概率计算的鞍点逼近方法

针对状态具有模糊性的广义可靠性分析问题,提出了一种广义失效概率计算的鞍点逼近方法.所提方法首先将广义失效概率的积分区域依据功能函数的取值离散化,在离散的积分区域中,功能函数对模糊失效域的隶属函数近似保持为常数,从而将模糊可靠性问题转化为随机可靠性问题,进而利用近似的鞍点逼近方法求得广义失效概率.该文给出了所提方法的实现步骤和原理,并用算例验证了所提方法的合理性和可行性.由于基于鞍点逼近的考虑状态模糊性时广义失效概率的计算方法具有较高的效率和精度,因而所提方法具有一定的工程意义.     

结构可靠性分析的支持向量机响应面法

针对隐式极限状态可靠性分析问题,提出了一种支持向量机响应面法,该方法采用了与经典响应面法类似的迭代思想,由支持向量回归机替代经典响应面法中的固定多项式函数来构建响应面,并结合一次二阶矩法形成迭代过程.在此基础上,还对训练样本提出了一种改进的选取方法,从而进一步提高方法的效率.文中将所提方法与多种经典可靠性分析方法的计算结果对比分析,改进的支持向量机响应面法精度较高,调用结构分析程序的次数最少.     

基于子集模拟和重要抽样的可靠性灵敏度分析方法

针对工程实际中大量存在的小失效概率问题,提出了基于子集模拟和重要抽样的可靠性灵敏度分析方法. 在子集模拟重要抽样可靠性分析方法中,通过引入合理的中间失效事件,将小的失效概率表达为一系列较大的条件失效概率的乘积,而较大的条件失效概率则可通过构造中间失效事件的重要抽样密度函数来高效求解. 基于子集模拟重要抽样可靠性分析的思想,论文将可靠性灵敏度转化为条件失效概率对基本变量分布参数的偏导数形式,推导了基于子集模拟和重要抽样的可靠性灵敏度估计值及估计值方差的计算公式,并采用算例对所提方法进行了验证. 算例结果表明所提方法具有较高的计算精度和效率,并且适用单个和多个失效模式系统.      

结构可靠性灵敏度分析的方向（重要）抽样法

方向抽样法是在标准正态空间极坐标系下,通过对矢径的方向进行随机抽样来分析结构可靠度的.但是当极限状态面接近平面时,方向抽样法就没有优势了.为了提高方向抽样法的效率,提出了三种基于方向(重要)抽样法的可靠性灵敏度分析方法.根据独立标准正态空间中基本变量的x<'2>分布特性及矢径与随机变量分布参数的关系,推导失效概率对基本随机变量分布参数的可靠性灵敏度分析的计算公式.该文所提的可靠性及灵敏度计算方法有较高的计算效率和精度,对于高度非线性极限状态方程问题亦有很强的适应性.     

基于BP神经网络和Laplace渐进积分法的结构可靠性计算

传统基于代理模型的可靠性研究大多将抽样方法与代理模型相结合,并假定随机变量相互独立,且没有考虑到代理模型的不确定性对失效概率的影响。本文将反向传播(BP)神经网络和Laplace渐进积分法相结合,提出一种结合代理模型和高次阶矩的可靠性计算方法,称之为BP-Lap法。采用Latin超立方抽样技术,结合学习函数选取样本点,基于函数逼近原理,利用BP网络代理极限状态方程及其梯度向量和Hessian矩阵。利用训练好的BP网络通过Laplace渐进积分法求解失效概率,基于十折交叉验证思想,得到失效概率取值区间。通过四个算例,分别在随机变量相关和不相关的条件下,验证了BP-Lap法的有效性。研究表明：BP-Lap法可以衡量代理模型的不确定性对失效概率的影响,得到失效概率的上、下界;BP-Lap法同时适用于显示和隐式的极限状态方程,对相关随机变量的可靠性问题具有较高精度。     

考虑基本变量模糊与随机性的广义自适应重要抽样法

基于模糊随机广义可靠性分析向随机可靠性分析的转换,提出了模糊随机广义失效概率计算的自适应重要抽样法,该方法利用模拟退火智能优化,在模拟的过程中逐步逼近模糊随机广义设计点,并在模拟过程中自适应地构造重要抽样函数,从而使得模糊随机失效概率的计算效率和精度大为提高。与传统的重要抽样法相比,本文方法无需首先求解失效模式的设计点。对非线性失效区和复杂等价概率密度函数,由于模拟退火智能优化在寻找设计点时比诸如一次二阶矩法(FOSM)更为有效,因而所提方法适合非线性失效区和复杂等价概率密度函数情况下的广义可靠性分析。另外,随着重要抽样密度函数逐步向最优值的自动调整,抽取的样本数逐渐增大,使后续构建的重要抽样函数更能体现对广义失效概率贡献的重要程度,并使失效概率的计算更加准确。文中算例证明了所提方法的合理性。     

结构体系的非概率可靠性分析方法

结构体系的可靠性与结构的失效模式有关。在非概率条件下 ,结构体系的可靠性取决于非概率可靠性指标最小的最危险失效模式。最危险失效模式的识别及相应极限状态方程的建立是结构体系非概率可靠性计算的关键问题。文中考虑了结构参数及强度、外载荷等参量的不确定性 ,基于随机可靠性方法中常用的优化准则法 ,提出了非概率结构体系主要失效模式的枚举准则。可在只需枚举出少量主要失效模式的情况下 ,不漏掉最危险失效模式。并提出用区间增量载荷法生成主要失效模式的极限状态方程。算例分析表明文中方法是实用和有效的。     

SUPPORT VECTOR MACHINE FOR STRUCTURAL RELIABILITY ANALYSIS

Support vector machine (SVM) was introduced to analyze the reliability of the implicit performance function, which is difficult to implement by the classical methods such as the first order reliability method (FORM) and the Monte Carlo simulation (MCS). As a classification method where the underlying structural risk minimization inference rule is employed, SVM possesses excellent learning capacity with a small amount of information and good capability of generalization over the complete data. Hence, two approaches, i.e., SVM-based FORM and SVM-based MCS, were presented for the structural reliability analysis of the implicit limit state function. Compared to the conventional response surface method (RSM) and the artificial neural network (ANN), which are widely used to replace the implicit state function for alleviating the computation cost, the more important advantages of SVM are that it can approximate the implicit function with higher precision and better generalization under the small amount of information and avoid the "curse of dimensionality". The SVM-based reliability approaches can approximate the actual performance function over the complete sampling data with the decreased number of the implicit performance function analysis (usually finite element analysis), and the computational precision can satisfy the engineering requirement, which are demonstrated by illustrations.     

基于多线性支持向量机的样本点正确分类与复杂失效方程稳步模拟

为克服一般响应面方法重构复杂隐式失效方程所需样本数量较多、精度较差的不足,提出了一种基于多线性支持向量机的结构失效方程模拟方法。该方法的显著特点是应用了样本点正确分类技术,因而其求解精度随着样本点数量的增多而稳步趋近于真实失效方程。其主要求解过程为,(1)结合均匀设计方法,生成均匀的紧邻极限状态曲面的失效和可靠样本点。(2)依据样本点向量模和样本点向量间夹角余弦值将总体空间划分成多个子空间,确保每个子空间内的样本点能由一个线性支持向量机完全分开。(3)采用一种基于扩充样本点对的迭代算法不断更新样本点集合,从而逐步修正模拟的多个线性失效方程。算例分析表明,无论失效方程为强非线性函数还是多个失效模式组成的分段函数,该方法的计算精度与效率均较为稳定。这为具有复杂失效方程结构的可靠度分析提供了有益参考。     

非线性随机系统的独立失效模式可靠性灵敏度

较好地解决了具有独立失效模式的多自由度非线性随机参数振动系统的可靠性灵敏度分析问题．应用四阶矩技术和Edgeworth级数把未知的响应和状态函数的概率分布展开成标准的正态分布的表达式，从而确定了系统的可靠度和可靠性灵敏度，并放松了随机参数的分布概型和激励类型．     

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。     

Structural reliability analysis for implicit performance function using radial basis function network

This is the second paper of our work on structural reliability analysis for implicit performance function. The first paper proposed structural reliability analysis methods using multilayer perceptron artificial neural network [Deng, J., Gu, D.S., Li, X.B., Yue, Z.Q., 2005. Structural reliability analysis for implicit performance function using artificial neural network. Structural Safety 25 (1), 25–48]. This paper presents three radial basis function network (RBF) based reliability analysis methods, i.e. RBF based MCS, RBF based FORM, and RBF based SORM. In these methods, radial basis function network technique is adopted to model and approximate the implicit performance functions or partial derivatives. The RBF technique uses a small set of the actual data of the implicit performance functions, which are obtained via physical experiments or normal numerical analysis such as finite element methods for the complicated structural system, and are used to develop a trained RBF generalization algorithm. Then a large number of the function values and partial derivatives of implicit performance functions can be readily obtained by simply extracting information from the established and successfully trained RBF network. These function values and derivatives are used in conventional MCS, FORM or SORM to constitute RBF based reliability analysis algorithms. Examples are presented in the paper to illustrate how the proposed RBF based methods are used in structural reliability analysis. The results are well compared with those obtained by the conventional reliability methods such as the Monte-Carlo simulation, multilayer perceptrons networks, the response surface method, the FORM method 2, and so on. The examples showed the proposed approach is applicable to structural reliability analysis involving implicit performance functions.     

随机响应面法最优概率配点数目分析

系统地研究随机响应面法采用线性无关原则选取概率配点的优越性,给出了基于线性无关原则选取概率配点的流程图,比较了基于回归方法和基于线性无关原则选取概率配点的优缺点。算例结果表明,基于回归方法选取概率配点时,配点数目应保证Hermite系数矩阵达到满秩,此时随机响应面法的计算精度才能得到保证,计算效率也远远高于传统的蒙特卡洛模拟方法。基于线性无关原则选取概率配点的随机响应面法在保证计算精度的同时,其计算效率远远高于基于回归方法选取概率配点的随机响应面法,它是结构可靠度分析一种有效的方法,尤其适用于极限状态方程不能用显式函数表达的复杂结构可靠度问题。研究成果为随机响应面法最优概率配点数目的确定奠定了一定的基础。     

OPTIMUM DESIGN BASED ON RELIABILITY IN STOCHASTIC STRUCTURE SYSTEMS

IntroductionIn traditional optimum structural math model,the target function and the constraintfunction are all considered as the certain value.But it does not accord to the actual forcedenvironment condition and structural status.Thus the optimum results…     

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。     

基于降维积分的结构系统可靠性分析研究

复杂结构系统一般具有多个失效模式. 传统系统可靠性分析模型是在假设各失效模式相互独立的条件下建立的. 而在工程实际问题中,由于结构系统的组成单元之间紧密联系,系统的失效模式大多是相互耦合的. 简单地在失效模式相互独立的假设条件下进行系统可靠性分析与评价常常会导致过大的误差,甚至得出错误的结论. 提出一种相关失效模式结构系统可靠性分析方法. 利用降维法和Gauss-Hermite数值积分技术计算随机参数结构系统极限状态函数的统计矩,采用极限状态函数的前四阶累积量拟合其累积量生成函数,通过鞍点逼近方法拟合结构系统极限状态函数的概率密度函数和累积分布函数,进而获取结构系统的可靠度(或失效概率).数值算例表明该方法具有较高的计算精度和效率,通用性强.