基于区间分析的结构非概率可靠性模型

本文用非概率的凸集模型模拟结构的不确定性,将结构的不确定参数描述为区间变量,基于区间分析,提出了一种新的非概率可靠性度量体系分析方法,从物理、几何意义等方面解释了文中理论的合理性,其计算方法简便,衫,给出了算例分析。     

基于凸模型和伪概率分布的不确定性结构响应分析

针对传统凸模型方法分析不确定性结构时仅给出结构响应边界的局限性,论文结合基于体积比的伪概率度量和一次二阶矩提出一种结构响应不确定性量化的新方法.该方法在准确求解不确定性结构响应上下界的同时,给出了结构响应在上下界内的伪概率分布.首先利用椭球凸模型对结构不确定性进行建模,结构响应关于不确定性参数的传播方程将椭球分割成两个区域,则分割区域体积与椭球域总体积之比可作为伪概率来度量结构响应的不确定性;其次,用一次二阶矩法序列求解结构响应不确定性传播方程,有效获取最可能展开点及相应分割区域的近似体积.最后,通过一个典型的六杆桁架结构算例与传统凸模型方法和蒙特卡洛法进行比较,验证了论文方法对不确定性结构响应量化的有效性和优越性.     

对区间不确定性问题的可靠性度量的探讨

实际工程中大量存在不确定性因素,处理不确定性因素的可靠性逐渐成为科学和工程中一个非常重要的概念。区间不确定性是继随机性和模糊性之后被人们研究的又一种不确定性。区间不确定性一般可由区间变量或凸集合模型来描述。近年来,有些文献针对区间不确定性提出了计算非概率可靠性的方法。本文对这些方法进行比较和讨论,并和假定各区间不确定参量在允许取值区间内为具有熵最大的矩形分布,采用概率可靠度的理论来处理问题得到的结果进行了比较。     

基于区间分析的工程结构不确定性研究现状与展望

随机分析方法、模糊分析方法是已经广泛使用的工程结构不确定性分析方法, 近年来区间分析方法逐渐为人们所熟知并成为是一种新的工程结构不确定性分析方法,它主要用来研究具有区间特性的工程结构. 区间分析方法在统计信息不足以描述不确定参数的概率分布或隶属函数、工程单位仅提供不确定参数的区间范围而想获得结构响应的区间范围时就发挥了其优点. 综述了区间分析方法及其在工程结构不确定性分析中的应用状况, 将基于区间分析的工程结构不确定性问题研究归结为以下4个方面: 不确定性结构系统的区间有限元分析; 基于区间的非概率可靠性分析; 工程结构区间反演分析; 基于区间参数的结构优化设计. 分析评价了国内外在这几个方面的研究成果及其最新进展, 同时指出目前研究中存在的问题和研究的方向.      

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.     

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.     

基于非概率可靠性的结构优化设计研究

基于不确定参量的凸集合描述,研究了考虑非概率可靠性约束时,结构优化设计模型的求解问题。由于非概率可靠性指标是用一个极小极大模型来定义的,故以该指标作为设计约束,将得到一个嵌套的二级优化模型。为了求解该模型,提出了一种序列线性化的计算方法。利用非概率可靠性分析的拉格朗日乘子,逐步构造可靠性指标的一阶近似,通过序列线性规划法求解二级优化问题。该算法可用于区间变量和超椭球凸集模型并存的情形,具有较好的适用性。论文给出了主要的敏度计算公式,并通过简单算例对所提算法进行了验证。     

基于凸集合模型的非概率可靠性研究

研究了结构不确定参量用超椭球凸集描述情况下的非概率可靠性问题,提出了一个可靠性指标,可用于度量超椭球凸集模型与区间变量共存情况下的结构安全程度;给出了该指标的求解算法;设计了超椭球凸集模型的Monte Carlo仿真算法,通过算例比较了该指标与传统概率可靠性指标之异同。     

基于移动时间窗和时空窗主成分分析组合特征的损伤识别方法

近年来,机器学习算法在结构损伤识别领域得到了广泛应用。已有研究表明,设计良好的输入特征能够适应多种算法,从而减少调参时间和计算成本,并提高算法的识别准确率。本文引入移动主成分分析和时空窗主成分分析方法提取损伤敏感的特征组合作为机器学习输入,使用双跨平面梁有限元模型生成的模拟应变数据对组合特征的损伤识别效果进行验证。结果表明,良好的特征向量组合对损伤更加敏感,不仅有助于识别在传感器周围发生的损伤,而且能有效地定位结构边缘和远离传感器位置处的损伤,从而提高算法的损伤识别效果。此外,多种噪声强度下的实验表明,组合特征具有良好的鲁棒性,能较好地适应外界环境的变化。     

结构疲劳寿命估计的集合理论模型

对于材料性质和载荷具有不确定性结构进行疲劳寿命估计时,结构疲劳寿命往往是这些不确定性变量的函数.以凸分析和区间数学为理论基础,将这些不确定变量用椭球和区间定量化,基于Taylor级数展开,提出了近似估计结构疲劳寿命的非概率集合理论模型-凸模型方法和区间分析方法.它们克服了概率方法需要预先知道不确定变量的概率分布密度或大量统计数据的局限性,并且计算量小.通过数值算例,将凸模型方法、区间分析方法与概率方法进行了比较研究,数值计算结果表明了这两种非概率方法对线性及非线性形式的结构寿命估计均能提供令人相当满意的精度.     

椭球凸模型非概率可靠性度量和区间安全系数的关系

研究了椭球凸模型非概率可靠性度量和区间模型安全系数的关系。根据基于椭球凸模型的非概率可靠性指标和非概率可靠度的定义,建立了两者之间的函数关系;按照区间模型安全系数的定义,给出了由椭球参数确定的3种区间模型安全系数,分析了它们的意义;建立了非概率可靠性指标和区间模型安全系数之间的解析关系,讨论了它们在评估结构可靠性或安全程度上的意义;通过数值算例验证了分析结果。     

基于概率和非概率混合模型的结构鲁棒设计方法

讨论了同时存在概率不确定性量和非概率不确定性量时可行鲁棒性和目标函数鲁棒性的实现策略,提出了基于概率和非概率混合模型的结构鲁棒设计方法。基本做法是首先视非概率型不确定性量为参变量,按照传统概率统计的方法计算约束函数和目标函数的均值和标准方差,然后再考虑非概率型不确定性量的波动变化对约束函数和目标函数统计特征量的影响,以修正常规可行鲁棒性和目标函数鲁棒性的数学模型。所提方法应用于一个10杆桁架结构的最轻质量设计和节点位移鲁棒设计,获得了对不确定性量波动变化不敏感的设计方案。     

A novel method for chemistry tabulation of strained premixed/stratified flames based on principal component analysis

The principal component analysis (PCA) is used to analyze the high dimensional chemistry data of laminar premixed/stratified flames under strain effects. The first few principal components (PCs), which have larger contribution ratios, are chosen as the tabulated scalars to build the look-up chemistry table. Prior tests show that the strained premixed flame structure can be well reconstructed. To highlight the physical meanings of the tabulated scalars in the stratified flames, a modified PCA method is developed, where the mixture fraction is used to replace one of the PCs with the highest correlation coefficient with a mixture fraction. The other two tabulated scalars are then modified with the Schmidt orthogonalization. The modified tabulated scalars not only have clear physical meanings, but also contain passive scalars. The PCA method has good commonality, and can be extended for building the thermo-chemistry table including strain rate effects when different fuels are used.     

基于可能失效模式的拱坝安全度评价

复杂结构的安全度取决于主要失效模式,但现有的拱坝安全度评价方法较少考虑失效模式。本文基于非概率理论的结构体系安全度评价方法,考虑坝体初始开裂位置的随机性,由非概率可靠度指标最小来搜索拱坝所有可能的失效模式。分别对各种失效模式利用给出的结构体系安全度评价方法进行计算,最小值即为拱坝的非概率可靠度。算例综合考虑拱坝的各种可能失效模式,得到整个拱坝的非概率可靠指标为1.84,更全面合理地给出拱坝的安全度。     

A method for assessing nanomaterial dispersion quality based on principal component analysis of particle size distribution data

Seemingly contradictory findings between studies are a major issue in nanoecotoxicological research and have been explained as a result of the lack of comparability between assay methods, with dispersion of nanomaterials being identified as a key factor. Here we show the use of a multivariate method, principal component analysis (PCA), as a tool in protocol development and categorization of dispersion quality. Results show the significance of particle concentration within a protocol, and its effect on repeatability. Our results suggest that future studies should involve the use of PCA as a powerful data exploration tool to facilitate method development, comparability and integration of data across different laboratories.     

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.     

基于区间模型的结构非概率稳健优化设计

采用区间模型描述不确定参数,在考虑传统约束条件基础上,增加了可靠性指标作为约束条件,研究结构的稳健性优化设计.从非概率可靠性指标的几何意义出发,寻找非概率可靠性指标目标值与不确定参数的波动范围的关系,将非概率的稳健优化设计转化为两层优化模型.对于非线性功能函数,内层优化根据非概率可靠性指标的波动范围最小化功能函数,从而避免了内层优化直接计算非概率可靠性指标难的问题.对于线性功能函数,不确定性参数可以表示为非概率可靠性指标目标值的显示表达式,两层稳健优化转化为确定性的单层优化.该方法优化描述明确清晰,计算公式简便,计算效率高.算例验证了本文所提方法的可行性和正确性.     

基于变形场测量数据主元压缩的模型参量反求方法

利用主元分析法对数字图像相关技术所测结构变形信息进行数据压缩,并进一步用于力学模型未知参量的反求计算。首先,为降低数字图像相关技术所测庞大数据的应用成本,提出利用主元分析法对结构表面变形场数据进行压缩,实现在保留结构表面变形信息主要特征的前提下显著降低数据量的目的;其次,针对压缩后的数据建立了基于最小二乘法的力学模型参量反求模型,并利用高斯牛顿法进行求解;最后,以具体算例从计算精度、收敛速度和抗噪性等方面验证了数据压缩对模型参量反求的效果。研究结果表明,所提方法在显著降低使用数据量的前提下,能够有效提高力学模型参量反求计算的收敛速度,特别是对于包含多个模型参数的反求问题,具有较高的精度和较好的稳定性。