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。     

一种基于证据理论的结构可靠性分析方法

提出了一种基于证据理论的结构可靠性高效求解方法. 通过构造优化问题求解极限状态方程的非概率可靠性指标及设计验算点, 并构造一辅助区域. 通过辅助区域显著减少需要进行极值分析的焦元个数, 并基于区间分析方法减少焦元上极限状态方程的计算次数, 从而有效降低计算成本. 数值算例及工程应用验证了该方法的有效性.     

基于自然单元法的极限上限分析

自然单元法是一种基于离散点集的Voronoi图和Delaunay三角化几何信息,以自然邻近插值为试函数的新型数值方法.相对于一般无网格法中常采用的移动最小二乘近似而言,自然邻近插值不涉及到复杂的矩阵求逆运算,更不需要任何人为的参数,可以提高计算效率.采用该方法构造的形函数满足Delta函数的性质,可以像有限元一样准确地施加边界条件,可以方便处理场函数及其导数的不连续性的问题.论文将自然单元法应用到极限上限分析中,编制了相应的计算程序,通过极限分析的几个经典算例进行了验证,同时采用类似于分片应力磨平的方式,编制相应的磨平程序,由计算点上的塑性耗散功外推得到了节点上的塑性耗散功的值,从而画出了极限状态下结构的塑性耗散功的分布云图.计算结果表明采用自然单元法求解极限上限分析具有稳定性好,精度高,收敛快等优点.     

轴对称结构极限下限分析的自然单元法

作为一种基于自然邻近插值的新型无网格法,自然单元法克服了大多数无网格法难以施加本质边界条件的困难．将自然单元法与减缩基技术相结合,建立了一种轴对称结构极限下限分析的数值格式和求解算法．通过不断修正自平衡应力场,轴对称结构极限下限分析可转化为一系列的非线性数学规划子问题,并由复合形法求解．在每个非线性规划子问题中,自平衡应力场表示为一组带有待定系数的自平衡应力场基矢量的线性组合,并且这些自平衡应力场基矢量可由弹塑性增量分析的平衡迭代结果得到．算例结果表明,本文所提的轴对称结构极限下限分析方法行之有效．     

基于最小范数点的响应面方法

针对传统的响应面法难以实现大范围精度近似,可靠度计算效率和精度偏低的问题,本文从可靠度指标的几何意义入手,提出一种基于最小范数点的改进响应面方法。该方法在响应面上的最小范数点附近选取新的试验点,再对这些样本点进行二次多项式插值校正,从而构建出更加逼近极限状态方程的响应面形式,一定程度上提高了计算的精度。另一方面,本文引入了一种双重收敛准则进行判断性评估,能够有效地节省迭代的过程,提高计算效率。最后,算例分析验证了本文方法的合理性和适用性。     

一种求算结构可靠度指标的新方法

为解决结构功能函数在结构设计点附近非线性程度较高时,一次可靠度计算方法(如JC法)不收敛的问题,提出一种新的可靠度计算方法.该算法根据结构可靠指标的几何意义,先将迭代点靠近极限状态面,再通过在极限状态面上搜索下一迭代点,逐渐减小极限状态面上的点到标准正态空间中坐标原点的距离,从而达到收敛的目的.与其他方法相比,该方法不用选取算法参数,在计算效率和鲁棒性方面都有较好的优势,尤其在极限状态函数非线性强的情况下优势更为明显.     

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。     

插值矩阵法分析双材料平面V形切口奇异阶

对二维V形切口问题提出奇异阶分析的一个新方法.首先,以V形切口尖端附近位移场沿其径向渐近展开为基础,将其线弹性理论控制方程转换成切口尖端附近关于周向变量的常微分方程组特征值问题,然后将数值求解两点边值问题的插值矩阵法进一步拓展为求解一般常微分方程组特征值问题,插值矩阵法是在离散节点上采用微分方程中待求函数的最高阶导数作为基本未知量.由此,V形切口的应力奇性阶问题通过插值矩阵法获得,同时相应的切口附近位移场和应力场特征向量一并求出.     

并联结构体系联合验算点确定的渐近方法

联合验算点是并联结构体系可靠度分析中的一个重要概念。应用渐近手段，本文提出确定并联结构体系联合验算点的渐近方法，这种方法将一个复杂的优化问题转化为一个简单的构件可靠度分析问题。计算表明，这种方法收敛稳定，效率高。     

基于贝叶斯支持向量回归机的自适应可靠度分析方法

进行复杂结构可靠度分析时,由于涉及隐式功能函数和耗时的数值计算,减少结构模型的调用次数在提高分析效率方面显得尤为重要。为此,本文基于贝叶斯支持向量回归机,提出了一种高效的自适应可靠度分析方法。该方法利用贝叶斯支持向量机提供的概率估计信息(均值和方差)构建学习函数,同时通过引入样本间的距离测度防止选取与现有样本过于临近的冗余点,进而能快速有效地选取极限状态曲面附近具有代表性的样本点,以提高代理模型的构建速度和预测精度。此外,在学习过程中引入了有效抽样域策略,有针对性地选取对失效概率估计误差贡献大的点,从而进一步提升结构可靠度分析的计算效率。最后,通过数值算例验证了本文方法对结构可靠度分析的适用性和有效性。     

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SVM的结构可靠度分析响应面方法

响应面法是解决隐式极限状态方程结构可靠度分析问题比较理想的方法,其关键问题是响应面函数的重构。根据响应面方法经验点集的小样本特点,利用支持向量机(SVM)对小样本数据良好的学习和泛化能力,用SVM重构结构响应面方程,建立了基于SVM的隐式极限状态方程结构可靠度分析的响应面方法。在此基础上,文中提出了改进SVM响应面方法,改进的方法充分利用每次有限元计算成果,大幅减少了有限元计算次数。算例表明本文方法具有很好的计算精度和计算效率。     

基于交叉降阶取样的改进响应面方法

针对经典响应面法和加权响应面法存在的计算精度不高和稳定性不强的问题,提出一种新的样本点选择策略,即交叉降阶思想,并基于此发展出一种新的改进响应面方法。该方法以均值点加上0.5倍的标准差作为初始迭代点。在Bucher试验设计的基础之上,将n维坐标系降阶为n个一维坐标系。然后,依据样本点的重要性,筛选出n+1个靠近真实失效面的优秀样本点,并用这些样本点去拟合线性响应面函数。最后依据样本中心间的距离与上一次迭代得到的设计点的范数之商作为其收敛准则。通过5个数值算例与工程算例,验证了交叉降阶响应面法具有较高的精度、效率、稳定性和一定的工程适用性。     

Advanced response surface method for mechanical reliability analysis

Based on the classical response surface method (RSM), a novel RSM using improved experimental points (EPs) is presented for reliability analysis. Two novel points are included in the presented method. One is the use of linear interpolation, from which the total EPs for determining the RS are selected to be closer to the actual failure surface; the other is the application of sequential linear interpolation to control the distance between the surrounding EPs and the center EP, by which the presented method can ensure that the RS fits the actual failure surface in the region of maximum likelihood as the center EPs converge to the actual most probable point (MPP). Since the fitting precision of the RS to the actual failure surface in the vicinity of the MPP, which has significant contribution to the probability of the failure surface being exceeded, is increased by the presented method, the precision of the failure probability calculated by RS is increased as well. Numerical examples illustrate the accuracy and efficiency of the presented method.     

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.     

基于最优概率配点的向量型层递响应面法分析结构可靠度

概率配点的选取策略是响应面法研究的关键问题之一. 本文提出了配点矩阵行满秩原则,据此筛选层递响应面的最优概率配点. 首先利用结构总体刚度矩阵和荷载列阵定义预处理随机Krylov子空间,并利用该空间的层递基向量近似展开结构的总体节点位移向量,建立层递响应面表达式;然后利用层递基向量所对应的基本随机变量组合构造随机行向量,并形成配点矩阵,根据配点矩阵行满秩原则筛选确定层递响应面的最优概率配点,进而通过回归分析确定层递响应面的待定系数. 分析表明,层递响应面法具有良好的全域性且待定系数极少;基于配点矩阵行满秩原则筛选最优概率配点能够排除大部分作用不大的配点,大幅减少概率配点数目,与传统响应面法和随机响应面法相比,层递响应面法能够取得更好的计算效率和精度.     

结构可靠指标的通用计算方法

在求解结构可靠指标时，保证迭代计算的收敛性是非常重要的，而实际计算表明，在有些情况下，用现有的计算方法（如JC法）进行迭代计算可能是不收敛的，这样给可靠指标的求解带来了困难。本文提出一个通用的可靠指标计算方法，通过引入可以根据迭代收敛条件自动调节的步长，实现对迭代过程和收敛性的控制。另外，本文方法不需要使用结构功能函数的偏导数，对于功能函数不能明确表达的可靠度问题尤为适用，对于功能函数可以明确表达但求导复杂的问题，可省去求导过程。最后，通过四个算例论证了本文方法的可行性。     

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...