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.     

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.     

配点型区间有限元法

在分析Taylor展开``点逼近'区间有限元法不足的基础上, 提出了基于Chebyshev第一类正交多项式全局逼近目标函数的配点型区间有限元法. 该方法不需要计算目标函数对不确定性变量的灵敏度, 不要求不确定性变量的变化范围为小区间, 并适合求解目标函数为不确定变量非线性函数的情形. 目标函数正交展开式的系数采用Gauss-Chebyshev求积公式得到,故需要在不确定性变量所在区间内配置高斯积分点. 计算目标函数在高斯点的取值是该方法的主要工作量, 当不确定性变量数为m, 并选用高斯十点法进行积分时, 需要对系统进行12$m$次分析. 算例表明, 在其他区间有限元法失效的情况下, 配点型区间有限元法依然能够得到几乎精确的区间界限.      

枚举模糊随机主要失效模式的准则法

基于模糊不确定性向随机不确定性的等价转换和有限元分析计算，建立了以失效模式相对重要度为依据的广义主要失效模式枚举的工程准则法．该方法可以综合考虑材料参数、结构几何以及外载荷等基本变量的随机和模糊两种不确定性因素对失效模式相对重要度的影响，通过合理选择门槛值，可以在保证计算精度的基础上尽可能的减小计算工作量．以平尾转轴的模糊随机可靠性分析为算例，给出了门槛值的经验值，并说明了所建工程准则法的合理性．     

基于马尔科夫链与鞍点逼近的模糊随机可靠性分析方法

针对同时存在随机不确定性和模糊不确定性的可靠性分析问题,提出了两种高效解决方法。一种是迭代马尔科夫链鞍点逼近法,该方法的基本思想是给定隶属水平下由迭代马尔科夫链和一次鞍点逼近法求得可靠度上下限,不同的隶属水平对应不同的可靠度上下限,遍历隶属水平的取值区间[0,1]即可求得可靠度隶属函数,与传统的两相Monte Carlo数字模拟法和迭代一次二阶矩法相比,该方法具有效率高和对非正态基本随机变量不需要进行正态转换的优点;第二种方法是迭代条件概率马尔科夫链模拟法,该方法在求解给定隶属度水平下的可靠度上下限时,由条件概率公式引入一个非线性修正因子,该因子的引入大大提高了功能函数为非线性的可靠性问题的求解精度。本文算例验证了所提方法的优越性。     

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.     

岩石力学参数概率分布的随机—模糊估计方法

1 前言过去人们一直用频率法确定岩石力学参数的概率分布进而确定岩石力学参数的概率模型.然而,经典概率论中的频率法只适用于随机变量的大样本问题,而岩石力学参数是同时包含有随机不确定性和模糊不确定性的随机-模糊变量,岩石力学参数样本是典型     

含模糊参数的随机振动

本文在抗震结构模糊随机振动的研究基础上,进一步研究含模糊参数的随机振动分析方法,为了较好地描述具有模糊性的随机干扰,首先在Zadeh定义的模糊变量的基础上,定义了含模糊参数的随机变量和含模糊参数的随机过程,并讨论了它们的概率分布和数字特征;然后将模糊随机干扰模拟为含模糊参数的随机过程,提出了在这种模糊随机干扰下振动体系的模糊随机反应分析的基本方法和数值方法;最后对于抗震结构的模糊随机振动给出了具体的分析和算例     

基于信息熵的模糊随机结构有限元法

本文利用信息熵的概念,将不确定性（模糊的、随机的）变量统一为随机变量,将模糊随机结构形式上视为随机结构进行处理,从而提出了不确定性结构有限元分析的一种新方法。当不确定结构转换的等效随机变量处于小扰动情况下,利用摄动法得到有限元递归方程组,解之可以得到响应量的均值和方差。     

平纹机织碳纤维复合材料的多尺度随机力学性能预测研究

平纹机织碳纤维复合材料在结构上具有多尺度特性和空间随机性.同时,组分材料会因存储条件和组成相成分、批次的不同导致力学性能有所差异.当考虑各尺度结构和组分性能参数不确定性进行随机力学性能预测时,存在以下两个难点:一是随机变量众多,使得对不确定性传递方法的精度和效率提出了要求;二是由于随机参数之间存在高维相关性,需要建立高精度的相关性模型.针对以上问题,本文提出了基于混沌多项式展开和Vine Copula的平纹机织复合材料多尺度随机力学性能预测方法,综合考虑了平纹机织碳纤维复合材料微观及介观尺度的材料、结构随机参数,基于自下而上层级传递的策略逐尺度地研究力学性能不确定性.该方法采用Vine Copula理论构造相关随机变量的高维联合概率分布,并运用非嵌入式混沌多项式展开法实现不确定性传递.结果显示,本方法构造的相关性模型几乎与原模型一致,且能够高效准确地实现各尺度力学性能的随机预测.     

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。     

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。     

结构动力可靠度的重要抽样法

重要抽样法是蒙特卡洛数值模拟方法中的一种重要的方差缩减技术,目前重要抽样法在工程结构可靠度计算中的应用主要集中于静力问题。本文分析了动力可靠度蒙特卡洛方法的特点,提出了在结构动力可靠度问题中应用重要抽样法的方法,并针对白噪声荷载,给出了选择重要抽样函数的方法和重要抽样函数的具体表达式。理论和数值分析表明,本文所提出的重要抽样法应用于结构动力可靠度计算是可行的。     

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.     

基于模糊事件概率理论的模糊可靠性分析通用方法

讨论了从已知的模糊信息的隶属函数,确定模糊失效事件的隶属函数的方法,以便能利用模糊事件概率理论进行模糊可靠性分析,给出模糊可靠性分析通用而统一的方法;并给出了强度为几种常用模糊分布时,所确定的模糊失效事件的隶属函数的具体表达式,分析了模糊失效事件的隶属函数的曲线特性。由于获得的模糊失效事件的隶属函数的形式比较复杂,用模糊事件概率理论进行模糊可靠性分析时,不可能得到计算模糊失效事件概率的解析式,因此通过仿真所确定的模糊失效事件的隶属函数的数学期望的方法,估计模糊失效事件的发生概率。本文讨论的通过确定模糊事件的隶属函数,用模糊事件概率理论进行模糊可靠性分析的方法具有普遍意义。     

基于广义可靠性的随机模糊杆系结构优化设计

研究了随机参数杆系结构的广义可靠性优化设计问题。导出了随机荷载作用下以模糊许用值为条件的结构广义可靠度计算公式;建立了以杆截面为设计变量、结构重量均值为目标函数、结构模糊位移和单元模糊强度广义可靠度为约束条件的优化数学模型;通过引入罚函数,将原广义可靠性约束优化问题转化为无约束优化问题,利用遗传算法求解。设计结果表明:文中提出的模型和计算公式是可行有效的。     

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.