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.     

基于逐步回归分析的随机响应面法

制约随机响应面法广泛应用的重要原因在于响应面展开式中的待定系数过多,计算效率不高.本文研究建立了改进的随机响应面法.首先,利用Nataf变换将给定边缘累积分布函数的相关随机变量转变为独立标准正态随机变量,进而将结构随机响应量描述为独立标准正态随机变量的混沌多项式展开式;然后,根据线性无关原则选取最优概率配点,并引入逐步回归分析剔除响应面展开项中的次要项,从而大幅减少展开式中的待定系数.算例分析表明,该方法具有较高的计算精度和效率.     

Orthogonal变换与Nataf变换对FORM计算精度的影响分析

考虑随机变量的分布类型、功能函数的非线性程度、随机变量的变异性、随机变量之间的相关性等因素的影响,系统地对比分析了基于Orthogonal变换和Nataf变换的一次可靠度方法(FORM)的计算精度。研究表明:当随机变量的变异系数较小时,FORM的计算误差主要来源于Orthogonal变换或Nataf变换引起的非线性,而功能函数的非线性影响相对较小;同时,基于两种变换方法的FORM计算精度随着随机变量偏态系数绝对值的增大而降低;对于正态和对数正态分布类型,两种变换的计算精度相当,此时推荐采用Orthogonal变换;而对于极值Ⅰ型分布和移位瑞利分布类型,当随机变量的变异性和随机变量之间的相关性较小时,两种变换的计算精度相当;反之,当随机变量之间高度相关时,Orthogonal变换的误差较大,而Nataf变换的计算精度较好,此时推荐采用Nataf变换。进一步的研究表明,基于Orthogonal变换和Nataf变换的FORM同样适用于具有隐式功能函数的刚架结构,且两种方法的计算精度相当。     

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。     

全非平稳地震作用下地下空间结构随机反应及可靠度分析

为研究全非平稳地震作用下地下空间结构的随机地震反应特征及可靠度分析方法，本文基于非均匀调制演变随机过程，建立了一种同时考虑强度非平稳和频率非平稳的全非平稳随机地震动输入功率谱分析模型；利用频响函数和脉冲响应函数间的傅里叶变换关系，推导出了适用于地下空间结构随机反应分析的响应功率谱计算表达式，可结合有限元方法对全非平稳地震作用下地下空间结构进行随机反应分析．基于穿越过程为泊松过程假定，采用分部积分方法，进一步推导出了适用于首次超越破坏可靠度计算的互相关函数解析表达式．然后，本文以上海某两层三跨地铁车站为工程背景，建立土-地铁车站结构相互作用体系有限元模型，对全非平稳地震作用下地铁车站结构进行了随机反应分析和中柱可靠度分析．结果表明：在非均匀调制演变功率谱作用下，结构的响应功率谱也具有明显的演变特征；利用文中给出的互相关函数计算公式，可避开调制函数的数值微分，提高计算精度．     

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。     

含模糊随机变量的多模式系统广义失效概率计算的内插迭代线抽样方法

通过正则化基本变量的度量空间,定义了单个基本变量同时具有模糊和随机双重不确定性时的广义失效概率.在广义失效概率的计算中,模糊随机变量被等价变换为随机变量.从而使得广义失效概率的计算变换为随机失效概率的计算.当模糊随机变量的密度函数和隶属函数均为正态型时,推导了其等价概率密度函数的形式和参数.采用自适应线抽样方法对基本变量同时具有模糊和随机不确定性时的多模式广义失效概率进行了计算,并采用数值算例对自适应线抽样广义失效概率计算方法的效率和精度进行了验证.算例分析表明该方法的计算结果是合理的,并且由于自适应线抽样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.     

非正态概率分布对一次可靠度方法精度影响

一次可靠度方法(FORM)基本原理是将非正态分布基本变量变换为独立标准正态分布，并将功能函数在基本变量的验算点坐标位置线性化，因此功能函数在独立标准正态分布空间的非线性程度将直接影响一次可靠度方法(FORM)的计算精度。功能函数非线性的另一个来源是非正态变量的概率变换。本文通过研究9种非正态分布类型的正态概率变换函数的曲率值，得出了不同非正态分布类型对一次可靠度方法计算精度的影响规律。     

考虑空间变异性的框架结构可靠度分析方法

空间变异性是结构参数的固有属性，对于工程结构的随机响应和可靠度分析具有重要影响。结合随机场离散的局部平均理论和随机响应分析的摄动随机有限元法，提出一种考虑参数空间变异性的平面框架结构可靠度分析方法，并定量分析了参数空间变异性对结构可靠度的影响规律。首先，考虑随机因素的空间变异性，采用二维线性随机场离散的局部平均理论将平面框架结构的连续随机场离散为一组随机变量，并通过理论推导建立了随机场局部平均间协方差矩阵的二重积分表达式；然后，采用摄动随机有限元法分析结构随机响应及其对基本随机变量的梯度向量，并利用可靠度分析的梯度优化法计算结构可靠指标，从而提出了一种考虑参数空间变异性的平面框架结构可靠度分析方法。分析表明，该方法具有较高的计算精度和计算效率；随机场离散的局部平均理论对相关结构类型不敏感；随着随机场相关偏度和变异性的增大，框架结构的可靠指标逐渐减小，说明结构参数的空间变异性对结构可靠度的影响不容忽视。     

基于马尔科夫链与鞍点逼近的模糊随机可靠性分析方法

针对同时存在随机不确定性和模糊不确定性的可靠性分析问题,提出了两种高效解决方法。一种是迭代马尔科夫链鞍点逼近法,该方法的基本思想是给定隶属水平下由迭代马尔科夫链和一次鞍点逼近法求得可靠度上下限,不同的隶属水平对应不同的可靠度上下限,遍历隶属水平的取值区间[0,1]即可求得可靠度隶属函数,与传统的两相Monte Carlo数字模拟法和迭代一次二阶矩法相比,该方法具有效率高和对非正态基本随机变量不需要进行正态转换的优点;第二种方法是迭代条件概率马尔科夫链模拟法,该方法在求解给定隶属度水平下的可靠度上下限时,由条件概率公式引入一个非线性修正因子,该因子的引入大大提高了功能函数为非线性的可靠性问题的求解精度。本文算例验证了所提方法的优越性。     

Efficient stochastic FEM for flow in heterogeneous porous media. Part 1: random Gaussian conductivity coefficients

This paper is concerned with the development of efficient iterative methods for solving the linear system of equations arising from stochastic FEMs for single‐phase fluid flow in porous media. It is assumed that the conductivity coefficient varies randomly in space according to some given correlation function and is approximated using a truncated Karhunen–Loève expansion. Distinct discretizations of the deterministic and stochastic spaces are required for implementations of the stochastic FEM. In this paper, the deterministic space is discretized using classical finite elements and the stochastic space using a polynomial chaos expansion. The highly structured linear systems which result from this discretization mean that Krylov subspace iterative solvers are extremely effective. The performance of a range of preconditioned iterative methods is investigated and evaluated in terms of robustness with respect to mesh size and variability of the conductivity coefficient. An efficient symmetric block Gauss–Seidel preconditioner is proposed for problems in which the conductivity coefficient has a large standard deviation.The companion paper, herein, referred to as Part 2, considers the situation in which Gaussian random fields are transformed into lognormal ones by projecting the truncated Karhunen–Loève expansion onto a polynomial chaos basis. This results in a stochastic nonlinear problem because the random fields are represented using polynomial chaos containing terms that are generally nonlinear in the random variables. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

Improved Response Surface Method for Time-Variant Reliability Analysis of Nonlinear Random Structures Under Non-Stationary Excitations

The problem of time-variant reliability analysis of randomly driven linear/nonlinear vibrating structures is studied. The excitations are considered to be non-stationary Gaussian processes. The structure properties are modeled as non-Gaussian random variables. The structural responses are therefore non-Gaussian processes, the distributions of which are not generally available in an explicit form. The limit state is formulated in terms of the extreme value distribution of the response random process. Developing these extreme value distributions analytically is not easy, which makes failure probability estimations difficult. An alternative procedure, based on a newly developed improved response surface method, is used for computing exceedance probabilities. This involves fitting a global response surface which approximates the limit surface in regions which make significant contributions to the failure probability. Subsequent Monte Carlo simulations on the fitted response surface yield estimates of failure probabilities. The method is integrated with professional finite element software which permits reliability analysis of large structures with complexities that include material and geometric nonlinear behavior. Three numerical examples are presented to demonstrate the method.     

线性随机结构在随机激励下动力响应分析

利用虚拟激励法对随机结构正交展开理论进行扩展,并在Ritz向量子空间中对扩阶系统方程进行动力聚缩,提出了一类可以快速高效地进行线性随机结构复合随机振动分析的计算方法．算例分析表明,该法可以方便地分析随机结构在平稳或非平稳随机激励下的复合随机振动问题,且分析结果与 Monte Carlo模拟分析结果符合良好;与均值参数确定性结构传统随机振动分析计算结果相比,随机结构在相同随机激励下响应自谱密度曲线具有峰值降低、谱宽增大的特点．     

Eléments finis stochastiques en élasticité linéaireA stochastic finite element method in linear mechanics

The stochastic finite element method presented in this Note consists in representing in a probabilistic form the response of a linear mechanical system whose material properties and loading are random. Each input random variable is expanded into a Hermite polynomial series in standard normal random variables. The response (e.g., the nodal displacement vector) is expanded onto the so-called polynomial chaos. The coefficients of the expansion are obtained by a Galerkin-type method in the space of probability. To cite this article: B. Sudret et al., C. R. Mecanique 332 (2004).     

Krylov subspace projection method and its application on oil reservoir simulation

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＭａｎｙｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎｔｅｒｅｓｔ,ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｏｉｌｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ,ｌｅａｄｔｏｔｈｅｔａｓｋｏｆｓｏｌｖｉｎｇａｓｙｓｔｅｍｏｆｌｉｎｅａｒｅｑｕａｔｉｏｎｓＡｘ=ｆ,(1)ｗｈｅｒｅＡｉｓａｎｎ×ｎ,ｒｅａｌ,ｌａｒｇｅｓｐａｒｓｅ,ｎｏｎ＿ＳＰＤｍａｔｒｉｘ.Ｔｈｅｄｉｒｅｃｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｍｏｓｔｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏｌｖｅｒｗｈｅｎｎｉｓｓｍａｌｌ.Ｈｏｗｅｖｅｒ…     

随机结构有限元分析的递推求解方法

提出了一种新的谱随机有限元分析方法——递推求解方法。该方法将随机结构的随机响应表示成非正交多项式展式，建立了和摄动法类似的一系列确定的递推方程，并通过确定性有限元方法对这些递推方程进行静力问题求解。算例表明，当随机量出现较大涨落时，计算结果相对于传统摄动法有不小的改进。