基于阈值因子的结构可靠性解耦优化方法

基于结构可靠性理论,引入阈值因子的概念,其物理意义为当前最优解满足可靠性约束需将阈值增减的幅度。随着迭代的进行,对于有效约束,阈值因子收敛于1,能够使得最可能失效点快速向满足可靠性约束的极限状态曲面靠拢,优化效率得以提升。解耦模型中,优化变量可为随机变量也可为非随机变量,当优化变量为随机变量时,采取优化变量拆解方式进行计算。数值算例表明,本文方法对优化变量拆解方式不敏感,对有效约束和非有效约束均能够获得满意的优化结果,且计算效率明显高于经典方法。     

基于多重子域代理模型的结构可靠性分析

基于合理子域概念,构建多重代理模型。多重代理模型在合理子域内采用经典响应面模型,在合理子域外采用经典Kriging模型,能够充分利用两种经典模型各自的优势。多重代理模型能够合理规避经典响应面模型中响应函数采取事先假定形式带来的可靠度评估风险,同时能够有效避免经典Kriging模型中试验点组合爆炸的问题。相比经典响应面模型,多重代理模型所需试验点数量并未增加,计算效率与经典响应面模型大体相同。算例表明,本文方法的计算结果与MCS的计算结果几乎一致,具有较好的计算精度。     

基于多重子域代理模型的结构可靠性分析

基于合理子域概念，构建多重代理模型。多重代理模型在合理子域内采用经典响应面模型，在合理子域外采用经典Kriging模型，能够充分利用两种经典模型各自的优势。多重代理模型能够合理规避经典响应面模型中响应函数采取事先假定形式带来的可靠度评估风险，同时能够有效避免经典Kriging模型中试验点组合爆炸的问题。相比经典响应面模型，多重代理模型所需试验点数量并未增加，计算效率与经典响应面模型大体相同。算例表明，本文方法的计算结果与MCS的计算结果几乎一致，具有较好的计算精度。     

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.     

区间参数结构平稳随机载荷识别方法

针对贫信息下不确定性结构的随机载荷识别问题,使用基于Taylor展开的区间分析方法,提出了一种不确定性结构随机载荷识别的非概率区间方法。该识别方法在频域中进行,识别时使用区间变量描述工程结构中的不确定性参数。基于测点的响应谱密度函数,首先对不确定性参数的名义值点进行随机载荷识别,其次计算载荷关于不确定性参数的灵敏度,最后基于区间扩张理论获得识别载荷谱的上下界值。算例结果表明,使用区间方法得到的不确定性结构的载荷谱识别区间界值都能完全包含载荷真值,此方法能够在结构设计时给出更为可靠的载荷工况。     

外挂物对大展弦比直机翼颤振特性的影响

为提高带外挂物大展弦比直机翼的颤振速度,基于假设模态法提出一种带集中质量弯扭组合梁模态分析手段,结合片条理论考察外挂物不同质量及布置形式对机翼颤振特性的影响。首先,基于弯扭组合梁建立带外挂物大展弦比直机翼的结构动力学模型,并利用假设模态法得到其弯曲和扭转模态。其次,引入片条理论近似计算有限翼展升力面的气动力,调整外挂物的质量、数目及其在机翼展向和弦向的相对位置,得到外挂物对机翼颤振特性的影响规律。最后,利用在机翼前缘附近悬吊小质量外挂物可提高机翼颤振速度的优势,探究颤振速度恢复方法并提出颤振速度恢复的优化问题,使得携带外挂物的机翼与不携带外挂物的机翼颤振速度基本相同。研究结果表明,外挂物的不同悬挂方式可引起机翼颤振模态的跳转,在以俯仰为颤振主模态的机翼上可调整外挂物位置以恢复原机翼的颤振速度。     

基于阈值因子的结构可靠性解耦优化方法

基于结构可靠性理论，引入阈值因子的概念，其物理意义为当前最优解满足可靠性约束需将阈值增减的幅度。随着迭代的进行，对于有效约束，阈值因子收敛于1，能够使得最可能失效点快速向满足可靠性约束的极限状态曲面靠拢，优化效率得以提升。解耦模型中，优化变量可为随机变量也可为非随机变量，当优化变量为随机变量时，采取优化变量拆解方式进行计算。数值算例表明，本文方法对优化变量拆解方式不敏感，对有效约束和非有效约束均能够获得满意的优化结果，且计算效率明显高于经典方法。     

基于主动学习Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算

对于具有多失效模式的结构可靠度计算问题,利用多输出Kriging模型作为代理模型进行分析。该代理模型只需对所有功能函数进行一次建模,无需对每个功能函数建立各自的代理模型,且在建模过程中能够考虑各失效模式之间的相关性。本文方法设定的初始样本点不仅对随机变量均值附近区域给予足够重视,而且能够兼顾设计空间的边缘区域,进而确保初始代理模型在全局空间内具有较好精度,以减少后续利用学习函数更新代理模型的次数。数值算例表明,本文方法具有较好的计算精度和较高的计算效率,当失效模式较多时,计算效率大幅提升。     

结构可靠性优化的多输出高斯过程代理模型

对于具有多失效模式的结构,基于可靠性的结构优化计算成本是比较昂贵的。本文利用多输出高斯过程MOGP(Multiple Output Gaussian Process)代理模型以降低计算成本,首先利用Bucher方法生成初始样本,然后结合均匀训练样本和学习函数对MOGP代理模型进行构建。学习函数可在大范围内筛选出较为满意的训练样本,能够确保MOGP代理模型具有较好的全局精度,在整个优化过程中不再重新构建MOGP代理模型。利用协方差矩阵,MOGP代理模型能够考虑各失效模式的相关性,对多输入多输出系统具有良好的预测性能。数值算例表明,本文方法具有较好的计算结果,且计算效率较高,尤其是设计变量数目与失效模式数目较多时效率提升明显。     

基于LCF-Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算

针对多失效模式下结构体系可靠度计算中的代理模型构建成本与计算精度如何权衡的问题，本文以减小体系失效概率预测方差为出发点，推导出最大贡献函数（LCF-Largest Contribution Function）来识别对体系失效概率方差影响较大的样本。LCF函数可减少对体系失效概率方差影响较小区域内样本数量，进而提高代理模型的计算效率；通过置信水平和允许相对误差建立LCF函数的学习停止条件，能够保证已有样本信息不浪费。本文选取能够对多个功能函数联合构建的多输出Kriging模型作为代理模型，基于LCF-Kriging模型并结合MCS对体系可靠度进行计算，功能函数的相关性可通过各失效模式的逻辑关系予以考虑。数值算例表明，在适当的学习停止条件下，对于串联、并联和串并混联的结构体系可靠度评估，本文方法均能在计算精度和计算效率之间达到满意平衡。