一种基于凸集-概率混合模型的结构可靠性分析法

本文建立一种凸集-概率混合模型下的结构可靠性分析方法。考虑椭球模型和区间模型两种不同类型的凸集模型,在标准空间内通过拉丁超立方抽样生成样本点,通过矩阵变换将其转换到凸集空间内,得到凸集变量的样本点;将凸集变量样本点代入极限状态方程,从而混合可靠性模型转变为纯概率可靠性模型;利用Laplace渐进积分法对每个极限状态方程进行失效概率求解,统计结果的最大值和最小值,得到失效概率的上、下界,研究了凸集变量的个数对结果的影响,通过失效概率的变异系数描述计算结果的稳定性;通过三个算例验证了计算结果的精度,并采用混合模型的蒙特卡洛法进行对比计算。研究表明：本文所提方法计算精度和效率均较高;凸集模型的类型会对结果产生较大影响;为使结果趋于稳定,椭球模型所需的凸集样本点个数多于区间模型;若凸集样本点数目相同,椭球模型的失效概率计算结果变异系数较小,稳定性高于区间模型。     

一种结构概率-模糊-凸集混合可靠性新方法

建立了结构同时含有概率、模糊、凸集变量时的可靠性分析模型。首先对模糊变量取一截集水平α,得到与模糊变量向量相对应的区间向量,将问题化为仅含有随机变量和凸集变量的混合可靠性问题。其次根据随机和凸集两类变量的混合可靠性方法,得到截集水平α下,以凸集变量为自变量的可靠度的均值,即截集水平α下的结构混合可靠度值。然后,将结构混合可靠度在截集水平区间[0,1]内进行积分,得到三类变量混合的结构总体可靠度。对所定义可靠度指标的物理意义进行了解释,并以某典型功能函数为例,进行了公式推导。最后,给出了算例分析,方法的可行性及合理性得到了验证。算例还表明,当忽略模糊变量的模糊性质,或改变凸集变量的数学型式,都会引起可靠度结果的失真,因此在工程实际中,必须全面客观地处理各类不确定性变量,才能得到正确可信的可靠性分析结论。     

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。     

基于凸模型的结构非概率可靠性优化

基于不确定性的凸模型描述,研究考虑非概率可靠性指标约束的结构优化问题. 该优化 模型是一个内层优化为极小极大问题的嵌套优化模型. 为了有效地求解该模型,提出了 一种基于目标性能的优化方法,通过寻找目标性能点来判断约束的满足情况,从而避免直接 计算以极小极大(min-max)问题定义的非概率可靠性指标. 提出的数值方法可处理材 料、几何及载荷等不确定性参数,并且目标性能值的灵敏度计算公式简便,算法稳定. 数值 算例验证了所提出方法的正确性,也表明算法比文献中已有方法更为有效 。     

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.     

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。     

一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法

本文提出了一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法来处理涉及区间变量和区间过程的问题.首先,定义一种基于极值响应的可靠性指标来度量区间变量和区间过程不确定性下结构的可靠性.其次,建立并求解一双层优化模型以获得可靠性指标.在内层中,使用EGO方法计算功能函数关于时间的极值响应;在外层中,对极值响应关于原始区间变量和区间过...     

基于SVM的结构可靠度分析响应面方法

响应面法是解决隐式极限状态方程结构可靠度分析问题比较理想的方法,其关键问题是响应面函数的重构。根据响应面方法经验点集的小样本特点,利用支持向量机(SVM)对小样本数据良好的学习和泛化能力,用SVM重构结构响应面方程,建立了基于SVM的隐式极限状态方程结构可靠度分析的响应面方法。在此基础上,文中提出了改进SVM响应面方法,改进的方法充分利用每次有限元计算成果,大幅减少了有限元计算次数。算例表明本文方法具有很好的计算精度和计算效率。     

一种新的结构非概率可靠性分析方法

为了有效处理试验数据欠缺情况下结构可靠性问题,提出了一种新的结构非概率可靠性分析方法.该方法考虑了结构非概率可靠性计算中非线性系统区间运算带来的不确定性,利用泛灰数代替参数不确定区间变量参与可靠性运算,成功克服了区间运算不确定对结构可靠性结果的影响.通过三个数值算例表明,当存在区间运算不确定时,文中方法得到结构非概率可靠度要小于基于区间的非概率可靠性模型得到的结果,这是由于后者未考虑区间运算的不确定所致.在缺少试验数据的情况下,文中所提方法可以得到较保守的结构可靠性结果,能够更加客观、真实地反映结构的实际安全状况,更加适于实际工程应用.     

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。     

基于Nataf变换的层递响应面法分析结构可靠度

针对现有的随机响应面法(SRSM)和层递响应面法(CRSM)存在的局限性,本文结合预处理随机Krylov子空间法,建立了基于Nataf变换的向量型层递响应面法,并应用于含非高斯型互相关随机变量的结构可靠度分析。首先,利用预处理随机Krylov子空间的层递基向量近似展开结构的总体节点位移向量,建立向量型层递响应面;然后,根据Nataf变换建立非高斯型互相关随机变量与独立标准正态随机变量之间的关系式,将独立标准正态空间内由Hermite多项式的根组合形成的概率配点变换成非高斯空间内的概率配点,并通过回归分析确定层递响应面的待定系数。计算结果表明,本文建立的CRSM属于向量型响应面法,能较好地处理含非高斯型互相关随机变量的结构可靠度分析问题,计算精度和效率均较高,且具有良好的全域性。     

基于Kriging模型的结构可靠性分析

在结构极限状态方程(LSF)未知的情况下,通常采用响应面法(RSM)模拟结构的极限状态方程,逐步修正求解。由于响应面法对于极限状态方程的多项式假定,使其在计算精度上存在一定的缺陷。本文通过随机选取的部分结构响应,采用K rig ing模型模拟未知状态的结构响应,然后附以最优化的方法求解可靠性指标。该方法突破了极限状态方程的形式对于可靠性计算的制约,避免数学表达式的不同对于可靠性计算的影响。通过数值算例,可以看到本文的方法具有较高的精度和稳定性。     

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Monte-Carlo方法的结构系统可靠度计算及敏度分析

基于可靠性分析理论,将结构失效概率对随机变量均值的敏度表示成失效概率与正则化随机变量在失效域上期望的乘积,并利用敏度分析的结果给出了结构线性等效安全余量的表达式.通过等概率转换,使得该方法可以应用于服从任意分布的随机变量.该方法在给出失效概率的同时,能够给出失效概率对随机变量均值的敏度,而无需重新对结构进行计算,提高了...