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。     

随机过程激励下随机结构系统可靠度分析的一种方法

提出了随机过程荷载激励下，具有随机参数的结构系统可靠度分析的一种方法，该方法基于首次超越破坏机制，分析随机过程荷载激励下，结构参数（随机变量）取某一确定向量时的条件失效概率，采用Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ技术模拟结构参数的随机性，由条件失效概率给出随机结构的无条件失效概率，最后对中方法和程序作了检验，并进行了实际计算。     

基于支持向量机回归的结构系统可靠性及灵敏度分析方法

提出了一种基于支持向量机回归近似极限状态方程的系统可靠性分析方法,所提方法首先由支持向量机拟合系统各失效模式的极限状态方程,将复杂或隐式极限状态方程近似等价为显式极限状态方程,然后根据系统各个失效模式的逻辑结构,由高精度的显式极限状态方程方法计算系统的失效概率和参数灵敏度.与线性展开和响应面法近似极限状态方程相比,文中方法由于采用了基于结构风险最小化原理的支持向量机回归,因而在拟合非线性极限状态方程上表现优越,计算精度高.与直接蒙特卡洛模拟相比,由于该方法采用较少的样本即可近似出概率等价的显式极限状态方程,因而计算效率大幅提高.工程实例表明:所提方法可以处理串联、并联和混合系统的可靠性与可靠性灵敏度分析,具有工程运用价值.     

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.     

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.     

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.     

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.     

基于Nataf变换的层递响应面法分析结构可靠度

针对现有的随机响应面法(SRSM)和层递响应面法(CRSM)存在的局限性,本文结合预处理随机Krylov子空间法,建立了基于Nataf变换的向量型层递响应面法,并应用于含非高斯型互相关随机变量的结构可靠度分析。首先,利用预处理随机Krylov子空间的层递基向量近似展开结构的总体节点位移向量,建立向量型层递响应面;然后,根据Nataf变换建立非高斯型互相关随机变量与独立标准正态随机变量之间的关系式,将独立标准正态空间内由Hermite多项式的根组合形成的概率配点变换成非高斯空间内的概率配点,并通过回归分析确定层递响应面的待定系数。计算结果表明,本文建立的CRSM属于向量型响应面法,能较好地处理含非高斯型互相关随机变量的结构可靠度分析问题,计算精度和效率均较高,且具有良好的全域性。     

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。     

Stochastic averaging of n-dimensional non-linear dynamical systems subject to non-Gaussian wide-band random excitations

The averaged generalized Fokker-Planck-Kolmogorov (GFPK) equation for response of n-dimensional (n-d) non-linear dynamical systems to non-Gaussian wide-band stationary random excitation is derived from the standard form of equation of motion. The explicit expressions for coefficients of the fourth-order approximation of the averaged GFPK equation are given in series form. Conditions for convergences of these series are pointed out. The averaged GFPK equation is then reduced to that for 1-d dynamical systems derived by Stratonovich and compared with the closed form of GFPK equation for n-d dynamical systems subject to Poisson white noise derived by Di Paola and Falsone. Finally, this averaged GFPK equation is further reduced to that for quasi linear system subject to non-Gaussian wide-band stationary random excitation. Stationary probability density for quasi linear system subject to filtered Poisson white noise is obtained. Theoretical results for an example are confirmed by using Monte-Carlo simulation for different parameter values.     

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.     

Optimal Bounded Control of First-Passage Failure of Quasi-Integrable Hamiltonian Systems with Wide-Band Random Excitation

The optimal bounded control of quasi-integrable Hamiltonian systems with wide-band random excitation for minimizing their first-passage failure is investigated. First, a stochastic averaging method for multi-degrees-of-freedom (MDOF) strongly nonlinear quasi-integrable Hamiltonian systems with wide-band stationary random excitations using generalized harmonic functions is proposed. Then, the dynamical programming equations and their associated boundary and final time conditions for the control problems of maximizinig reliability and maximizing mean first-passage time are formulated based on the averaged Itô equations by applying the dynamical programming principle. The optimal control law is derived from the dynamical programming equations and control constraints. The relationship between the dynamical programming equations and the backward Kolmogorov equation for the conditional reliability function and the Pontryagin equation for the conditional mean first-passage time of optimally controlled system is discussed. Finally, the conditional reliability function, the conditional probability density and mean of first-passage time of an optimally controlled system are obtained by solving the backward Kolmogorov equation and Pontryagin equation. The application of the proposed procedure and effectiveness of control strategy are illustrated with an example.     

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．     

非高斯随机激励下滞迟系统响应与首次穿越失效

针对由有界噪声、泊松白噪声和高斯白噪声共同构成的非高斯随机激励,通过Monte Carlo数值模拟方法研究了此激励作用下双线性滞迟系统和Bouc-Wen滞迟系统这两类经典滞迟系统的稳态响应与首次穿越失效时间。一方面,分析了有界噪声和泊松白噪声这两种分别具有连续样本函数和非连续样本函数的非高斯随机激励,在不同激励参数条件下对双线性滞迟系统和Bouc-Wen滞迟系统的稳态响应概率密度、首次穿越失效时间概率密度及其均值的不同影响;另一方面,揭示了在这类非高斯随机激励荷载作用下,双线性滞迟系统的首次穿越失效时间概率密度将出现与Bouc-Wen滞迟系统的单峰首次穿越失效时间概率密度截然不同的双峰形式。     

随机激励下的结构尺寸优化设计

将结构优化设计中的位移约束拓展为位移可靠度约束。基于首超破坏准则,采用概率密度演化方法分析了结构在随机激励下的位移可靠度。将遗传算法与概率密度演化方法相结合,对一个具有位移可靠度约束的十杆桁架进行了尺寸优化设计,实现了概率密度演化方法在结构优化设计中的成功运用。这一研究对于随机激励下的结构优化设计提供了新的途径,也为概率密度演化方法在结构优化设计中的运用进行了新的尝试。     

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.     

基于可靠性的桁架结构拓扑优化设计

建立了以杆截面为设计变量、结构重量极小化为目标、具有位移、应力等性态可靠性约束的桁架结构拓扑优化设计数学模型．通过引入可靠性安全系数，并利用结构力学的三个基本方程，将结构的位移和杆件应力可靠性约束等价显示化为设计变量的线性函数，使原基于可靠性的优化模型转化为常规的序列线性规划问题，利用修正的单纯形法求解．算例表明文中提出的方法既简单又有效．