一种高效的概率-证据混合可靠性分析方法An efficient structural reliability anslysis method with both probability variable and evidence variable

针对同时包含概率变量和证据变量的混合不确定性问题,提出了一种高效的结构可靠性分析方法,在保证精度的前提下大幅提高了计算效率。借助证据变量均匀化手段,将传统概率可靠性分析中的最可能失效点（M PP）概念引入概率‐证据混合模型,基于M PP建立线性近似功能函数,并进行高效可靠性分析。最后通过三个工程算例验证了该方法的有效性。     

A PROBABILITY AND INTERVAL HYBRID STRUCTURAL RELIABILITY ANALYSIS METHOD CONSIDERING PARAMETERS’ CORRELATION

提出了一种考虑相关性的概率-区间混合不确定性模型及结构可靠性分析方法,能够处理变量之间具有相关性的混合可靠性分析问题. 分别针对概率变量,概率区间变量及区间变量定义了相关角的概念,用以定量描述变量之间的相关性;通过仿射坐标,将相关变量转换为独立变量;给出了其可靠性分析模型,并构建了一高效求解方法获得其可靠性指标和失效概率区间;最后通过分析两个数值算例,验证了方法的有效性.     

一种考虑相关性的概率--区间混合不确定模型及结构可靠性分析

提出了一种考虑相关性的概率--区间混合不确定性模型及结构可靠性分析方法,能够处理变量之间具有相关性的混合可靠性分析问题.分别针对概率变量,概率区间变量及区间变量定义了相关角的概念,用以定量描述变量之间的相关性;通过仿射坐标,将相关变量转换为独立变量;给出了其可靠性分析模型,并构建了一高效求解方法获得其可靠性指标和失效概率区间;最后通过分析两个数值算例,验证了方法的有效性.     

一种概率-区间混合结构可靠性的高效计算方法

针对既有概率变量又有区间变量的混合不确定问题,构造了一种高效的结构可靠性分析方法。该方法将传统概率可靠性分析中的响应面方法引入混合模型的可靠性分析中,通过Bucher设计与梯度投影相结合的方法建立线性响应面,并采用一有效的解耦方法求解基于响应面建立的近似混合可靠性问题,通过迭代实现响应面更精确地近似真实极限状态函数。最后,通过两个算例验证了该算法的有效性。     

桁架结构概率-非概率混合可靠性拓扑优化

研究了桁架结构概率-非概率混合可靠性拓扑优化问题。建立了以结构重量为目标函数、混合可靠性指标为约束条件的拓扑优化数学模型,针对强度为随机变量和应力为区间变量、强度为区间变量和应力为随机变量两种情况推导了可靠性指标对设计变量的灵敏度计算公式。实例结果表明：混合可靠性拓扑优化的截面尺寸和结构重量相对于非概率可靠性优化都更大,使得结构除了能够容许载荷存在一定变异程度外,也允许位移和强度存在一定变异程度。     

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...     

一种结构概率-模糊-凸集混合可靠性新方法

建立了结构同时含有概率、模糊、凸集变量时的可靠性分析模型。首先对模糊变量取一截集水平α,得到与模糊变量向量相对应的区间向量,将问题化为仅含有随机变量和凸集变量的混合可靠性问题。其次根据随机和凸集两类变量的混合可靠性方法,得到截集水平α下,以凸集变量为自变量的可靠度的均值,即截集水平α下的结构混合可靠度值。然后,将结构混合可靠度在截集水平区间[0,1]内进行积分,得到三类变量混合的结构总体可靠度。对所定义可靠度指标的物理意义进行了解释,并以某典型功能函数为例,进行了公式推导。最后,给出了算例分析,方法的可行性及合理性得到了验证。算例还表明,当忽略模糊变量的模糊性质,或改变凸集变量的数学型式,都会引起可靠度结果的失真,因此在工程实际中,必须全面客观地处理各类不确定性变量,才能得到正确可信的可靠性分析结论。     

相关情况下可靠性灵敏度分析的矩方法

针对正态变量具有相关性的可靠性灵敏度分析问题,给出了线性极限状态情况下的解析方法及可靠性灵敏度的通用数字模拟算法,并提出了一种高效的矩方法.在所提的矩方法中,相关变量首先被等效转换为不相关的变量,利用转换的不相关变量空间中均值与方差、相关性特征参数的非耦合性,得到了失效概率对相关变量均值的灵敏度,并且通过利用基本变量方差相同时,相关性描述参数与均值、方差的自然解耦,得到了失效概率对相关系数的灵敏度.在所提方法的适用范围内,其精度和效率令人满意.     

一种基于凸集-概率混合模型的结构可靠性分析法

本文建立一种凸集-概率混合模型下的结构可靠性分析方法。考虑椭球模型和区间模型两种不同类型的凸集模型,在标准空间内通过拉丁超立方抽样生成样本点,通过矩阵变换将其转换到凸集空间内,得到凸集变量的样本点;将凸集变量样本点代入极限状态方程,从而混合可靠性模型转变为纯概率可靠性模型;利用Laplace渐进积分法对每个极限状态方程进行失效概率求解,统计结果的最大值和最小值,得到失效概率的上、下界,研究了凸集变量的个数对结果的影响,通过失效概率的变异系数描述计算结果的稳定性;通过三个算例验证了计算结果的精度,并采用混合模型的蒙特卡洛法进行对比计算。研究表明：本文所提方法计算精度和效率均较高;凸集模型的类型会对结果产生较大影响;为使结果趋于稳定,椭球模型所需的凸集样本点个数多于区间模型;若凸集样本点数目相同,椭球模型的失效概率计算结果变异系数较小,稳定性高于区间模型。     

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.     

一种基于凸集-概率混合模型的结构可靠性分析法

本文建立一种凸集-概率混合模型下的结构可靠性分析方法。考虑椭球模型和区间模型两种不同类型的凸集模型，在标准空间内通过拉丁超立方抽样生成样本点，通过矩阵变换将其转换到凸集空间内，得到凸集变量的样本点；将凸集变量样本点代入极限状态方程，从而混合可靠性模型转变为纯概率可靠性模型；利用Laplace渐进积分法对每个极限状态方程进行失效概率求解，统计结果的最大值和最小值，得到失效概率的上、下界，研究了凸集变量的个数对结果的影响，通过失效概率的变异系数描述计算结果的稳定性；通过三个算例验证了计算结果的精度，并采用混合模型的蒙特卡洛法进行对比计算。研究表明：本文所提方法计算精度和效率均较高；凸集模型的类型会对结果产生较大影响；为使结果趋于稳定，椭球模型所需的凸集样本点个数多于区间模型；若凸集样本点数目相同，椭球模型的失效概率计算结果变异系数较小，稳定性高于区间模型。     

多模式自适应重要抽样法及其应用

针对多模式的可靠性分析，研究了其失效概率计算的自适应重要抽样法，该方法用模拟退火 算法来自动调整每个失效模式的重要抽样函数，使其逐渐趋近于估计方差最小的重要抽样 函数. 对于多个模式系统失效概率的计算，采用混合加权自适应重要抽样的方法, 反映了每个 失效模式对系统失效概率的贡献；对于系统失效模式所含基本变量不全相同的情况，提出了 扩展自适应重要抽样法, 来统一所有失效模式中的基本变量，从而使得混合自适应 重要抽样, 可以方便地求解变量不全相同时的系统失效概率. 对估计值方差和变异系数的计算公 式进行了推导. 验证算例结果, 充分说明方法的合理性与可行性.     

基于贝叶斯网络的结构可靠性更新与损伤评估

针对传统可靠性方法无法进行信息更新与处理离散变量的缺点,本文将贝叶斯网络与传统可靠性方法结合,建立复杂结构系统的可靠性贝叶斯网络模型;通过连续变量离散与消除得到传统贝叶斯网络结构,根据可靠性方法计算条件概率表;当证据信息出现时,利用变量消元法进行精确推理,实施结构可靠性更新与损伤评估。以一刚架为研究对象,更新结构的可靠性并评估结构失效情况下两个截面的损伤程度,与蒙特卡洛方法对比,证明了本文方法的精确性和有效性。     

梯度投影法的非概率可靠性应用研究

分析了现有结构可靠性设计中概率、非概率可靠性指标算法存在的问题,将概率可靠性中的梯度投影法运用到非概率可靠性中,提出了一种计算非概率可靠性指标的新方法并进行了数值实现,结果表明:该方法在变量较多、极限状态功能函数较复杂时,能够快速、准确地计算可靠性指标。在此基础上,将非概率可靠性指标与安全系数相结合,得出了两者之间的关系并进行了实例验证,结果表明:非概率可靠性指标与非概率安全系数用于评价结构可靠性时具有一致性,在结构的可靠性临界点处,非概率安全系数与非概率可靠性指标都近似等于1。     

一种新的结构疲劳寿命分析的概率-模糊-区间混合模型

为解决混合变量下的结构疲劳寿命分析问题,建立了同时含有概率、模糊、区间变量的结构疲劳寿命分析模型,采取对模型中的模糊变量取截集的方法,使模糊变量退化为相应的区间向量,相当于将问题化为仅含有随机变量和区间变量的结构疲劳寿命分析问题。依照概率和非概率寿命分析方法得到在截集水平α下的随机变量为自变量的疲劳寿命下限估计值表达式,采用数值积分的方式得到只含有随机变量的结构疲劳寿命上、下限值表达式,最后根据概率疲劳寿命分析方法可以得到一定置信度下的寿命上、下限值。算例结果表明:本文方法能够解决含概率-模糊-区间混合变量的结构疲劳寿命分析问题,不仅拓展了非概率在疲劳寿命分析中的应用范围,也是对非概率疲劳寿命分析方法的理论补充。     

基于子集模拟和重要抽样的可靠性灵敏度分析方法

针对工程实际中大量存在的小失效概率问题,提出了基于子集模拟和重要抽样的可靠性灵敏度分析方法. 在子集模拟重要抽样可靠性分析方法中,通过引入合理的中间失效事件,将小的失效概率表达为一系列较大的条件失效概率的乘积,而较大的条件失效概率则可通过构造中间失效事件的重要抽样密度函数来高效求解. 基于子集模拟重要抽样可靠性分析的思想,论文将可靠性灵敏度转化为条件失效概率对基本变量分布参数的偏导数形式,推导了基于子集模拟和重要抽样的可靠性灵敏度估计值及估计值方差的计算公式,并采用算例对所提方法进行了验证. 算例结果表明所提方法具有较高的计算精度和效率,并且适用单个和多个失效模式系统.      

基于支持向量机的序列可靠性优化方法

在工程设计中,可靠性优化设计通常计算量较大或精度不够。本文提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine）和MPP（Most Probable Point）的可靠性分析方法。用SVM 在MPP处替代原极限状态函数,并利用极限状态函数的梯度信息,使SVM模型穿过M PP并与原函数相切,再基于SVM采用重要抽样法计算失效概率。然后,将SORA（Sequential Optimization and Reliability Assessment ）与基于SVM 的可靠性分析方法相集成,将传统的双循环可靠性优化算法解耦为单循环,并通过基于SVM 的可靠性分析方法修正了SORA中由于线性近似带来的误差,保证了最优设计点处可靠性分析的精度。算例证明,该方法在处理非线性问题时具有精确度高和计算量适度的特点。     

含模糊变量和区间变量的结构可靠性优化设计方法

提出了基于能度可靠性理论的含模糊变量和区间变量的结构优化设计方法.运用能度可靠性理论建立了含模糊变量和区间变量的结构混合可靠性模型,采用结构的最大失效可能度作为混合模型的可靠性度量,给出最大失效可能度的计算方法,并以混合可靠性模型的最大失效可能度为约束条件建立了混合结构优化设计模型.实例计算表明了本文方法的有效性.     

一种基于证据理论的结构可靠性分析方法

提出了一种基于证据理论的结构可靠性高效求解方法. 通过构造优化问题求解极限状态方程的非概率可靠性指标及设计验算点, 并构造一辅助区域. 通过辅助区域显著减少需要进行极值分析的焦元个数, 并基于区间分析方法减少焦元上极限状态方程的计算次数, 从而有效降低计算成本. 数值算例及工程应用验证了该方法的有效性.     

一种含混合变量结构的可靠性优化设计方法

提出了一种含模糊变量和区间变量的混合模型结构可靠性优化设计方法.基于模糊可靠性理论建立了含混合变量结构的可靠性模型,给出了混合模型可靠度计算方法.进而,以混合模型可靠度为约束务件建立了可靠性优化设计模型,并针对该模型为两级优化嵌套问题,采用序列线性规划法进行了求解.实例计算表明文中方法是有效可行的.