基于链式贝叶斯网络的结构可靠性分析

将贝叶斯网络与传统可靠性方法结合,建立结构系统的可靠性贝叶斯网络模型,通过改进的分支限界法确定结构主要失效模式,并将贝叶斯网络链式化来提升计算效率。根据可靠性方法计算条件概率表;使用概率网络估算法来考虑主要失效模式之间的相关性,计算系统可靠性;当有新信息出现时,利用贝叶斯网络推理,对结构系统可靠性进行评估。以一桁架结构为研究对象,计算结构系统的可靠性,并在新信息出现的情况下对系统可靠性进行了更新。     

基于动态Bayes网络的结构时变可靠性分析

针对存在抗力退化结构的时变可靠性问题,提出一种动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)模型,以gamma过程作为抗力退化模型,并离散为Bayes网络,同时建立观测模型、可靠性模型,组合为动态Bayes网络,通过连续节点消除与离散得到仅含离散变量的动态Bayes网络;给出精确推理的3种情况,评估现在(滤波)、未来(预测)以及过去时刻(平滑)结构的状态.当测量信息出现时,对退化模型参数重新估计,利用精确推理来更新结构时变可靠性.以存在抗力退化的一跨刚架作为研究对象,验证了模型的合理性.     

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。