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《应用力学学报》2018,(6)
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。 相似文献
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基于LCF-Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多失效模式下结构体系可靠度计算中的代理模型构建成本与计算精度如何权衡的问题,本文以减小体系失效概率预测方差为出发点,推导出最大贡献函数(LCF-Largest Contribution Function)来识别对体系失效概率方差影响较大的样本。LCF函数可减少对体系失效概率方差影响较小区域内样本数量,进而提高代理模型的计算效率;通过置信水平和允许相对误差建立LCF函数的学习停止条件,能够保证已有样本信息不浪费。本文选取能够对多个功能函数联合构建的多输出Kriging模型作为代理模型,基于LCF-Kriging模型并结合MCS对体系可靠度进行计算,功能函数的相关性可通过各失效模式的逻辑关系予以考虑。数值算例表明,在适当的学习停止条件下,对于串联、并联和串并混联的结构体系可靠度评估,本文方法均能在计算精度和计算效率之间达到满意平衡。 相似文献
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基于LCF-Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多失效模式下结构体系可靠度计算中的代理模型构建成本与计算精度如何权衡的问题,本文以减小体系失效概率预测方差为出发点,推导出最大贡献函数(LCF-Largest Contribution Function)来识别对体系失效概率方差影响较大的样本。LCF函数可减少对体系失效概率方差影响较小区域内样本数量,进而提高代理模型的计算效率;通过置信水平和允许相对误差建立LCF函数的学习停止条件,能够保证已有样本信息不浪费。本文选取能够对多个功能函数联合构建的多输出Kriging模型作为代理模型,基于LCF-Kriging模型并结合MCS对体系可靠度进行计算,功能函数的相关性可通过各失效模式的逻辑关系予以考虑。数值算例表明,在适当的学习停止条件下,对于串联、并联和串并混联的结构体系可靠度评估,本文方法均能在计算精度和计算效率之间达到满意平衡。 相似文献
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《应用力学学报》2016,(5)
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。 相似文献
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基于主动学习Kriging模型的可靠性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文采用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。本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。 相似文献
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对于具有多失效模式的结构可靠度计算问题,利用多输出Kriging模型作为代理模型进行分析。该代理模型只需对所有功能函数进行一次建模,无需对每个功能函数建立各自的代理模型,且在建模过程中能够考虑各失效模式之间的相关性。本文方法设定的初始样本点不仅对随机变量均值附近区域给予足够重视,而且能够兼顾设计空间的边缘区域,进而确保初始代理模型在全局空间内具有较好精度,以减少后续利用学习函数更新代理模型的次数。数值算例表明,本文方法具有较好的计算精度和较高的计算效率,当失效模式较多时,计算效率大幅提升。 相似文献
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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。 相似文献
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针对严格Janbu法不易收敛的缺点,采用Matlab曲线拟合工具箱里的三次样条函数csapi拟合条间力矩,简化了计算程序;采用改进的严格Janbu法等极限平衡方法和考虑地震动荷载时程分析的拟静力法对昆明绕城高速公路杨林隧道出口段某滑坡体的抗滑稳定性进行了系统地分析和研究,计算了该边坡在自然工况和地震工况条件下的抗滑稳定安全系数值。结果表明:在自然工况下边坡抗滑稳定安全系数在1.447~1.452之间,边坡是稳定的;在地震工况下,通过综合计算分析所得到的边坡抗滑稳定安全系数在0.55~1.017之间,边坡存在失稳风险。 相似文献