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。     

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。     

基于快速Fourier变换的可靠性分析方法

提出了一种用于非线性隐式功能函数可靠性分析的快速Fourier变换方法.首先利用高效多维数值积分方法或基于响应面法的卷积积分求解功能函数的分布函数的特征函数,也就是进行Fourier正变换;然后利用快速Fourier逆变换数值求解功能函数的概率密度函数,进而求得失效概率.给出的算例表明此法具有精度和计算效率较高的优点.     

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.     

基于快速傅立叶变换的二阶可靠度分析方法

建立了一种基于快速傅立叶变换的二阶可靠度分析方法。状态函数在利用两点近似技术近似为二阶多项式后,进一步变换为统计上独立的中间变量之和。对于中间变量的线性形式表示的状态函数,其概率密度的傅立叶变换是各中间变量的概率密度的傅立叶变换之积。因此,状态函数的概率密度可由其傅立叶变换函数的逆变换求得。文中的傅立叶变换和相应的逆变换均由高效的快速傅立叶变换技术完成。该方法可应用于正态和非正态分布问题。由于在构造二阶近似中采用了近似技术,因而具有很好的计算效率。数值算例验了该方法的应用、效率和精度。     

基于(α, β)变换和距离变换的三维弱奇异边界积分近奇异性消除方法

通过非线性变换求解三维弱奇异积分时,变换的雅可比消除了被积函数的奇异性。然而,当积分单元形状较差,如顶角过大或者顶角边长比过大时,弱奇异积分中的近奇异性仍然存在,这将导致弱奇异积分计算精度低甚至计算结果完全错误。因此,本文提出了一种基于(α, β)变换和距离变换的弱奇异积分中的近奇异性消除方法,用于精确计算三维弱奇异积分。首先通过(α, β)变换消除弱奇异积分中α方向的奇异性,并分离出β方向的近奇异性;然后针对β方向的积分函数形式,构造对应的距离变换来消除其近奇异性;最后给出具有大顶角和大边长比的弱奇异积分数值算例。结果表明,采用(α, β)变换和β方向距离变换相结合的方案可以精确计算不同单元形状的弱奇异积分。     

二维联合概率分布函数构造方法对结构串联系统可靠度影响分析

简要介绍了两种构造联合分布函数近似方法：基于Pearson相关系数的近似方法P和基于Spearman相关系数的近似方法S。推导了基于直接积分方法的串联系统失效概率计算公式,提出了两构件功能函数间负相关时串联结构系统失效概率上限值的计算公式。以理论联合概率分布函数是二维极值分布为例研究了两种近似方法在串联系统可靠度计算中的精度。结果表明,两种近似方法能够有效地计算串联结构系统可靠度,且精度很高,为不完备概率信息条件下串联结构系统可靠度分析提供了一条有效的途径。当两构件的功能函数正相关时,两种近似方法误差随串联系统失效概率的减小而增加,但近似方法与精确方法系统失效概率的差别最大也不会超过2倍;当两构件的功能函数负相关时,两种近似方法误差随系统失效概率的减小而减小,但两种近似方法的失效概率几乎与精确解一样。此外,两种近似方法误差不是随构件间相关性的增加而单调增加,而是存在一极大值。     

结构可靠度的当量正态PFSORM算法

对结构功能函数为相关非正态随机变量构成情况 ,使用PFSORM算法确定结构二次可靠指标须使用随机变量的条件分布函数及其反函数。工程实践中随机变量的条件分布函数及其反函数常不易确定。基于此 ,本文提出当量正态PFSORM算法 ,仅需要随机变量的分布函数、分布密度函数及其相关系数即可     

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.      

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.