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...     

状态模糊下主客观不确定性同时存在的重要性测度分析

为了分析状态模糊下主观不确定性对失效概率的影响,定义了两种重要性测度指标：相关系数和相关比。针对传统的Monte Carlo方法计算量大的缺点,利用近似方法引入一个比例系数C将三层Monte Carlo循环简化成双层循环。为了进一步减小计算量,本文建立了一种状态模糊下主客观不确定性同时存在时重要性测度指标求解的移动最小二乘MLS（Move Least Square）法。该方法通过移动最小二乘策略拟合主观变量与响应量输出之间的映射关系,并根据此关系可以很方便地得到模型的条件响应输出,进而得到主客观不确定性同时存在情况下的重要性测度。本文算例验证了所提方法的效率和精度。     

多项式输出中相关变量的重要性测度分析

为了解决一般工程问题中输出量为多项式情况下相关正态输入变量的贡献识别问题, 以二次不含交叉项的多项输出量为例, 利用多维相关正态分布及其条件分布的性质, 解析地推导了相关正态输入变量对输出量总方差的独立贡献及相关贡献, 采用算例验证了所推导的解析表达式的正确性. 文中所推导的相关正态变量独立贡献和相关贡献的表达式可直接用于输出量为二次不含交叉项多项式或一次多项式情况下的输入变量贡献的识别,并且为其他新的算法提供了对照解, 另外此方法亦可以推广至含交叉项的高阶多项式, 解决更为复杂输出量情况下输入量的贡献识别问题.      

模糊分布参数条件下结构系统的近似效应分析

针对结构系统中随机变量的分布参数具有不确定性的问题, 采用模糊数来描述分布参数的主观不确定性, 并且利用隶属度来衡量主观不确定性的大小. 在不同隶属度水平下, 分别建立了输出响应和失效概率的主效应和总效应模型, 研究了两种模型和隶属度水平之间的关系, 并且给出分布参数不确定性的平均效应指标. 针对所提指标计算量大的问题, 通过对输出响应的各阶矩进行一阶泰勒展开, 建立了两种指标的计算方法. 算例结果验证了所提指标的合理性和所提方法的高效性.     

多失效模式下的模式重要性测度及解法

针对工程中普遍存在的多失效模式系统可靠性问题,为提高或改进设计,需要研究失效模式对系统不确定性的影响因素。基于前人提出的基本变量重要性测度,提出了三种模式重要性测度:模式对系统失效概率的重要性测度、模式对系统响应量概率分布的重要性测度和模式功能函数与系统功能函数的相关系数。这三种模式重要性测度从不同的角度反映了失效模式对多模式系统不确定性的贡献。初步讨论了三种模式重要性测度的性质以及其所服务的工程目的,同时给出了模式重要性测度的标准数字模拟求解方法。根据本文提出的模式重要性测度,可以得到模式对系统不确定性的贡献的排序,从而为可靠性设计提供指导。给出了数值算例和工程算例,以说明所提出的模式重要性测度的合理性和可行性。     

正态相关变量主客观不确定性分离和参数影响分析

针对主观和客观不确定性同时存在且输入变量相关的结构系统,研究分析了分布参数的主观不确定性对系统输出响应的影响. 首先采用正交变换进行了相关输入变量情况下主、客观不确定性的分离,通过引入独立标准正态空间辅助变量,使得分布参数的主观不确定性能够从输入变量客观不确定性中分离,进而分析分布参数的主观不确定性对输出响应的主效应指标. 其次验证了分布参数对模型输出响应期望影响的一阶方差贡献与主、客观不确定性分离后其对响应量一阶方差贡献的相等关系. 算例结果表明了文中所用主、客观不确定性分离方法的合理性和有效性.      

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。     

一种改进的全局重要性测度

基本输入变量对其响应量影响的重要度的量化问题是概率风险评估以及灵敏度分析重要组成部分.针对矩独立重要性测度和基于方差的重要性测度的不足,在Borgonovo重要性测度的基础之上,提出了一种新的全局重要性测度指标.该指标将矩独立方法与基于方差方法思想相结合,既考虑基本输入变量对输出响应量整个分布的平均影响,又考虑了这种影响的分散程度,并且还避免采用单一的矩作为其输出响应量不确定性的评价标准.这在一定程度上增加了决策时的信息,避免决策错误.通过Ishigami检验函数模型算例以及Iman模型算例说明该指标的正确性,同时,通过九盒段机翼结构以及悬臂梁结构两个力学模型来说明该指标的合理性.     

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在研究矩独立基本变量对响应分布影响的重要性测度的基础上,定义了基本变量对失效概率 的重要性测度. 基本变量对失效概率的重要性测度可以直接全面地给出基本变量对结构安全 影响的重要程度,因而该重要性测度将更具有工程指导作用. 文中分析了所定义基本变量对 失效概率影响重要性测度的基本性质,并基于鞍点线抽样在求解可靠度时不受随机变量分布 形式的限制及其效率和精度较高的优点,提出了求解该重要性测度的鞍点线抽样方法.     

基于线抽样的可靠性灵敏度分析方法

提出了一种基于线抽样的可靠性灵敏度分析方法.线抽样可靠性分析中,结构失效概率Pf是由每个抽样样本对应的失效概率Pfj的算术平均值来计算的,由此可知Pf对基本变量分布参数θ的灵敏度(э)Pf/(э)θ可以表示为Pfj对θ的偏导数(э)Pfj/(э)θ的算术平均值,而(э)Pfj/(э)θ则可以很容易地由Pfj与基本变量分布参数θ的解析关系求得. (э)Pfj/(э)θ和(э)Pf/(э)θ的计算公式被详细推导.可靠性灵敏度分析的线抽样方法继承了线抽样法的优点,诸如精度高,收敛快且适用于高维及多模式情况等.这些优点由算例证实.