基于Copula理论的模糊可靠度隶属函数求解的自适应截断抽样法

针对工程中同时存在随机和模糊基本变量且随机概率信息不全的可靠性问题,利用Copula理论逼近随机基本变量的联合分布函数和联合概率密度函数,进而建立了Copula逼近基础上的模糊可靠度隶属函数求解的自适应截断抽样法。所建模型在Copula逼近基础上采用优化建模和迭代策略,交替考虑模糊不确定性和随机不确定性对功能函数的影响...     

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.     

基于鞍点估计及其改进法的可靠性灵敏度分析

鞍点估计可以直接逼近非正态变量空间中线性功能函数概率分布, 进而得出功能函数的失效概率. 在此基础上进行了基于鞍点估计的可靠性灵敏度分析. 对于非线性功能函数, 尤其是强非线性功能函数, 基于鞍点估计进行可靠性及灵敏度分析时存在较大的误差, 为此建立了基于鞍点估计的改进方法------鞍点线抽样方法的可靠性灵敏度分析. 在标准化的变量空间中利用线抽样方法的样本点将系统失效概率转化为一系列线性响应功能函数失效概率的平均值, 从而可靠性灵敏度转化为一系列线性响应功能函数的失效概率对随机变量分布参数偏导数的平均值, 再采用鞍点概率估计方法直接估计非正态变量标准化空间中这一系列线性响应功能函数的失效概率及可靠性灵敏度. 通过比较两种方法的基本思想、实现过程和算例结果可以发现: (1) 第1种方法只适用于线性程度较好的功能函数的情况, 其误差主要来源于非线性极限状态函数的线性化; (2) 改进方法给出的是失效概率及失效概率对随机变量分布参数偏导数的估计值, 这些估计值随样本点数的增加而趋于真值, 并且该方法可以考虑功能函数的非线性对失效概率的影响, 因此具有广泛的适用范围.      

可靠性灵敏度函数及其特征指标的条件概率模拟求解方法

可靠性分析中基本变量分布参数为区间均匀变量时,失效概率为分布参数的函数。基于条件概率马尔科夫链模拟,提出了一种可靠性灵敏度函数的求解方法,并提出了一种新的可靠性灵敏度度量指标,它为参数可靠性灵敏度函数在参数空间上的期望。文中推导了线性极限状态正态变量下全局灵敏度函数及新指标的计算式.并提出了高效的基于条件概率马尔科夫链...     

对称抛物型模糊变量下的可靠性及灵敏度分析

当模糊变量的隶属函数为正态型时,可以将模糊随机可靠性及可靠性灵敏度转化为随机可靠性及可靠性灵敏度,并利用复合函数求导法则求解模糊随机失效概率对正态型隶属函数分布参数的灵敏度.对于对称抛物型隶属函数,文中提出了"改进最大最小"法和"改进等面积"法两种近似等价正态化方法,从而将模糊随机可靠性问题转换为随机可靠性问题,并利用线抽样方法分析之.算例结果表明,由于"改进最大最小"法所得的等价正态型隶属函数能在函数图形尾部更好地近似对称抛物型隶属函数,因而"改进最大最小"法更适用于模糊变量的隶属函数为对称抛物型分布时模糊随机可靠性及可靠性灵敏度的近似计算.     

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问题进行可靠性分析时需将非正态变量等价转换为标准正态变量,非正态变量向标准正态变量的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。     

模糊随机可靠性分析的统一模型

针对基本变量和状态变量的不确定性可能既有随机性又有模糊性的情况，通过 引入规一化因子和模糊变量隶属函数的等效概率密度函数转换，建立了同时考虑随机和模糊 两种不确定性因素的统一可靠性模型. 由于该模型将模糊变量等价转换成了随机变量，并且 这种等价变换没有改变模糊变量的可能性分布，因而随机可靠性模型的所有方法均可用于统 一模型，并且其可靠度和失效概率的计算将是准确的. 所提模型不仅适用于只有应力和强度 两个基本变量的情况，而且也适用于多个变量的情况. 用算例对所提模型与前人的采 用截集并在截集中引入人为分布的模型进行了对比，结果表明该方法更适于工程应用.     

构件适用功能要求的模糊性及可靠度分析方法

设计标准中对构件适用功能的要求常具有一定的模糊性,结构可靠度分析中应考虑这种不确定性的影响。目前虽然利用模糊集合及其隶属函数,建立了功能要求模糊时构件可靠度的分析方法,但它们在作用概率组合、功能函数表达、模糊概率计算等方面仍存在一定的不足。为此,首先在作用概率组合中引入更为合理的随机过程组合方法,并采用便于反映设计中各种情况的量纲为一形式的功能函数;其次,重点针对适用功能要求的模糊性,通过引入模糊边界,提出概念更为明晰的模糊概率简化计算方法,最终形成完整的功能要求模糊时构件可靠度分析的基本方法。该方法具有更为合理的理论基础和更好的精度,且便于应用。     

基于凸模型的多学科系统变差及可靠性分析方法

多学科系统涉及的不确定变量众多,难以得到不确定变量的分布规律。本文基于凸模型研究多学科系统的变差分析方法及可靠性分析方法,在变差分析中采用泰勒展开方法求解耦合变量,再采用高斯-赛德尔(G-S)迭代求得耦合变量的变差,进而求得其他状态变量的变差范围。在可靠性分析中采用增广乘子法求解非概率可靠性指标,多学科分析中采用多学科可行方法,该方法中多学科分析与可靠性分析是序列关系而不是嵌套关系。本文的算例表明:采用本文提出的变差分析方法和可靠性分析方法的求解结果与蒙特卡罗方法的求解结果分别差6.71%和2.28%,而学科分析次数远低于蒙特卡罗方法。因此,本文提出的方法能够有效地解决多学科不确定性系统的变差分析和可靠性分析问题,具有较强的工程应用价值。     

Mapping closure approximation for reactive scalars in random flows

The Mapping Closure Approximation (MCA) approach is developed to describe the statistics of both conserved and reactive scalars in random flows. The statistics include Probability Density Function (PDF), Conditional Dissipation Rate (CDR) and Conditional Laplacian (CL). The statistical quantities are calculated using the MCA and compared with the results of the Direct Numerical Simulation (DNS). The results obtained from the MCA are in agreement with those from the DNS. It is shown that the MCA approach can predict the statistics of reactive scalars in random flows. The project supported by the National Committee of Science and Technology, China, under the Special Funds for Major Basic Research Project (G2000077305 and G1999032801), and the National Natural Science Foundation of China (10325211)     

结构可靠度FORM方法的混沌动力学分析

引入混沌动力学理论讨论了FORM收敛失败的非线性动力学根源. 给出了几个典 型函数在参数区间上的可靠指标分岔图，展示了极限状态函数经过FORM迭代成为 非线性映射后计算结果的周期振荡、分岔和混沌等复杂动力学现象，计算了非线性映射的 Lyapunov指数. 结果表明，极限状态函数设计点的曲率大小与FORM的收敛性没有简单的联 系，判别FORM迭代计算收敛性的指标是非线性映射的Lyapunov指数.     

Fuzzy relaxed-finite step size method to enhance the instability of the fuzzy first-order reliability method using conjugate discrete map

Fuzzy reliability analysis can be implemented using two discrete optimization maps in the processes of reliability and fuzzy analysis. Actually, the efficiency and robustness of the iterative reliability methods are two main factors in the fuzzy-based reliability analysis due to the huge computational burdens and unstable results. In the structural fuzzy reliability analysis, the first-order reliability method (FORM) using discrete nonlinear map can provide a C membership function. In this paper, a discrete nonlinear conjugate map is proposed using a relaxed-finite step size method for fuzzy structural reliability analysis, namely Fuzzy conjugate relaxed-finite step size method fuzzy CRS. A discrete conjugate map is stabilized using two adaptive factors to compute the relaxed factor and step size in FORM. The framework of the proposed fuzzy structural reliability method is established using two linked iterative discrete maps as an outer loop, which constructs the membership function of the response using alpha level set optimization based on genetic operator, and the inner loop, implemented for reliability analysis using proposed conjugate relaxed-finite step size method. The fuzzy CRS and fuzzy HL-RF methods are compared to evaluate the membership functions of five structural problems with highly nonlinear limit state functions. Results demonstrated that the fuzzy CRS method is computationally more efficient and is strongly more robust than the HL-RF for fuzzy-based reliability analysis of the nonlinear structural reliability problems.     

结构可靠度分析FORM迭代算法的混沌控制

利用混沌控制原理对FORM收敛失败进行控制. 理清了全局性和局部性两类混沌反馈 控制各种方法的内在联系，说明稳定转换法和自适应调节法属于全局混沌反馈控制 方法，自适应调节法可视为稳定转换法的特例. 参 数调节混合法不过是松弛牛顿法的另一种表达形式，它们都属于局部混沌反馈控制方法. 阐 明了混沌反馈控制表达式与工程力学收敛控制迭代算法的对应关系. 也揭示了这些迭代算法 收敛控制措施的功效和局限性. 提出了一个以稳定转换法为主联合松弛牛顿法的混 沌反馈控制方法，对可靠度分析FORM迭代算法实现了周期振荡、分岔和混沌控制.     

CONTACT PROBLEMS AND DUAL VARIATIONAL INEQUALITY OF 2－D ELASTOPLASTIC BEAM THEORY

ＣＯＮＴＡＣＴＰＲＯＢＬＥＭＳＡＮＤＤＵＡＬＶＡＲＩＡＴＩＯＮＡＬＩＮＥＱＵＡＬＩＴＹＯＦ２－ＤＥＬＡＳＴＯＰＬＡＳＴＩＣＢＥＡＭＴＨＥＯＲＹＤａｖｉｄＹａｎｇＧａｏ（高扬）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ．ＶｉｒｇｉｎｉａＰｏｌｙｔ...     

LIMIT CYCLE FLUTTER CHARACTERISTICS RELATED TO CONTROL SURFACE OF LARGE AIRCRAFT1)

操纵面间隙会引起结构非线性,容易诱发极限环颤振。根据设计需要,考虑操纵面中心间隙的影响,采用最小状态拟合技术对频域非定常 气动力进行有理函数拟合,采用分段函数描述间隙引起的非线性刚度,研究操纵面在间隙作用下的极限环颤振响应的行为特点。结果表明,由于 中心间隙的影响,系统会在低于线性颤振速度时就产生极限环振荡,同时,振荡幅值随飞行速度或中心间隙的增大而增大。     

A Monte Carlo Algorithm for Immiscible Two-Phase Flow in Porous Media

We present a Markov Chain Monte Carlo algorithm based on the Metropolis algorithm for simulation of the flow of two immiscible fluids in a porous medium under macroscopic steady-state conditions using a dynamical pore network model that tracks the motion of the fluid interfaces. The Monte Carlo algorithm is based on the configuration probability, where a configuration is defined by the positions of all fluid interfaces. We show that the configuration probability is proportional to the inverse of the flow rate. Using a two-dimensional network, advancing the interfaces using time integration, the computational time scales as the linear system size to the fourth power, whereas the Monte Carlo computational time scales as the linear size to the second power. We discuss the strengths and the weaknesses of the algorithm.     

结构可靠性分析的自适应子集模拟方法

结构可靠性分析需要精确高效的失效概率计算方法。为解决高维非线性可靠性分析问题中的失效概率计算问题,本文提出了两种以失效概率估计精度为停机控制参数的自适应子集模拟方法。理论分析和数值算例表明:(1) 两种自适应子集模拟方法能根据失效概率的估计精度要求自适应调整样本量;(2) 考虑样本量优化的自适应子集模拟方法能进一步减少总样本量,提高计算效率。本文所提方法为研究者对结构进行精确高效的可靠性分析提供了一条可行途径。     

Random excitation of coupled oscillators with single and simultaneous internal resonances

The primary objective of this paper is to examine the random response characteristics of coupled nonlinear oscillators in the presence of single and simultaneous internal resonances. A model of two coupled beams with nonlinear inertia interaction is considered. The primary beam is directly excited by a random support motion, while the coupled beam is indirectly excited through autoparametric coupling and parametric excitation. For a single one-to-two internal resonance, we used Gaussian and non-Gaussian closures, Monte Carlo simulation, and experimental testing to predict and measure response statistics and stochastic bifurcation in the mean square. The mean square stability boundaries of the coupled beam equilibrium position are obtained by a Gaussian closure scheme. The stochastic bifurcation of the coupled beam is predicted theoretically and experimentally. The stochastic bifurcation predicted by non-Gaussian closure is found to take place at a lower excitation level than the one predicted by Gaussian closure and Monte Carlo simulation. It is also found that above a certain excitation level, the solution obtained by non-Gaussian closure reveals numerical instability at much lower excitation levels than those obtained by Gaussian and Monte Carlo approaches. The experimental observations reveal that the coupled beam does not reach a stationary state, as reflected by the time evolution of the mean square response. For the case of simultaneous internal resonances, both Gaussian and non-Gaussian closures fail to predict useful results, and attention is focused on Monte Carlo simulation and experimental testing. The effects of nonlinear coupling parameters, internal detuning ratios, and excitation spectral density level are considered in both investigations. It is found that both studies reveal common nonlinear features such as bifurcations in the mean square responses of the coupled beam and modal interaction in the neighborhood of internal resonances. Furthermore, there is an upper limit for the excitation level above which the system experiences unbounded response in the neighborhood of simultaneous internal resonances.