基于随机响应面法的可靠性灵敏度分析及可靠性优化设计

基于随机响应面法建立了可靠性灵敏度分析方法,并将其用于结构可靠性优化设计。建立的方法利用随机响应面法将隐式的结构响应函数转换成显式函数,在显式的响应函数基础之上求解失效概率和进行可靠性灵敏度分析,得到的可靠性灵敏度能为基于函数梯度的优化算法提供梯度信息。算例表明,本文提出的可靠性灵敏度分析方法具有较高的效率和精度,提高了结构可靠性优化设计的效率。     

基于神经网络的机械零部件可靠性稳健设计

将可靠性优化设计理论、可靠性灵敏度技术和可靠性稳健设计方法相结合,利用神经网络的非线性映射功能,模拟得到随机设计变量与机械零部件结构响应之间的关系,以训练好的神经网络模型为基础,结合随机摄动技术,进行结构可靠性稳健设计.从而解决了工程实际中很难给出极限状态函数的显性表达式问题,并有效地克服了目前随机有限元法和响应面法存在的缺陷.     

结构系统可靠性优化设计的神经网络方法

针对具有非正态随机参数的可靠性(优化)设计,提出了随机摄动-Edgeworth级数方法,采用该方法将可靠性概率约束转化为等价的确定型约束,可以迅速准确地获得优化设计信息。针对具有多失效模式的结构系统可靠性优化设计,提出了随机模拟一神经网络方法(MCS—NN),将随机模拟方法与神经网络技术有机结合,为结构系统可靠性优化设计提供了一种新方法。     

基于广义可靠性的随机模糊杆系结构优化设计

研究了随机参数杆系结构的广义可靠性优化设计问题。导出了随机荷载作用下以模糊许用值为条件的结构广义可靠度计算公式;建立了以杆截面为设计变量、结构重量均值为目标函数、结构模糊位移和单元模糊强度广义可靠度为约束条件的优化数学模型;通过引入罚函数,将原广义可靠性约束优化问题转化为无约束优化问题,利用遗传算法求解。设计结果表明:文中提出的模型和计算公式是可行有效的。     

基于非概率模型的结构可靠性优化设计

结构设计受控于诸多因素的不确定性。基于可靠性方法的优化设计是结构设计的合理途径。不确定结构的可靠性优化设计，通常是用概率模型求解。但概率模型的应用是以有足够的数据信息为基础的。且结构的概率可靠性优化设计通常计算量很大，设计效率低。本文基于不确定性的凸集模型描述，提出了一种不同的基于非概率可靠性的结构优化设计模型。它只需知道不定参量的界限，而不要求其分布型式。可显著降低可靠性优化的计算工作量。且由于对初始数据的要求低，具有较强的适用性。实例计算表明文中方法是实用和有效的。     

非线性随机系统的独立失效模式可靠性灵敏度

较好地解决了具有独立失效模式的多自由度非线性随机参数振动系统的可靠性灵敏度分析问题．应用四阶矩技术和Edgeworth级数把未知的响应和状态函数的概率分布展开成标准的正态分布的表达式，从而确定了系统的可靠度和可靠性灵敏度，并放松了随机参数的分布概型和激励类型．     

任意分布参数的梁结构刚度可靠性灵敏度分析

在刚度可靠性设计理论与灵敏度分析方法的基础上,研究了任意分布参数的梁结构刚度可靠性灵敏度分析问题,提出了刚度可靠性灵敏度分析的计算方法,给出了可靠性灵敏度的变化规律,研究了设计参数的改变对梁结构刚度可靠性的影响,为任意分布参数的梁结构刚度可靠性设计提供了理论依据。     

随机参数天线结构的概率优化设计

研究了具有随机参数天线结构基于概率的优化设计问题。同时考虑了结构物理参数、几何尺寸和作用荷载等的随机性;应用有限元方法与结构可靠性理论对抛物面天线反射面精度的可靠性和结构单元强度、稳定性和可靠性进行了分析;在此基础上构建了基于概率的天线背架结构优化设计模型。对8m口径天线结构的优化结果表明:文中提出的天线结构分析和优化设计模型与方法是合理可行的。     

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。     

任意分布参数疲劳裂纹扩展寿命的可靠性分析

针对工程中疲劳裂纹扩展过程带有很大的随机性,采用Paris-Erdogan公式计算了两端承受均布拉伸载荷的边缘斜裂纹板的疲劳裂纹扩展寿命.裂纹扩展方向采用最大周向应力准则.在此基础上,以材料属性和载荷为随机变量,用随机有限元法结合计算可靠度的四阶矩法,分析了分布参数为任意分布时的疲劳裂纹扩展寿命可靠度对极限寿命的变化规律.通过算例说明本文方法的结果与Monte-Carlo Simulation的结果误差很小,对疲劳设计有一定的指导意义.     

结构可靠度分析的改进BP神经网络响应面法

对功能函数不能明确表达即具有隐式功能函数的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。其中二次多项式响应面法应用较为广泛,采用与此方法相同的思路,人们提出了BP神经网络响应面法。在此基础之上,笔者提出了改进的BP神经网络响应面法。对以上方法计算效果,通过算例进行了对比分析,其中改进BP神经网络响应面法计算精度较好,进行有限元分析次数较少。该方法用于大型复杂结构的可靠度分析,可相应提高工作效率和解题质量,具有一定实际应用价值。     

框架结构的可靠性优化

以框架结构系统的可靠性分析为基础,给出离散变量框架结构可靠性优化的相对差商方法及迭代格式,并用算例证明了该法的有效性及实用性。     

基于响应面模型的薄壁构件耐撞性优化设计

建立了薄壁构件的结构耐撞性优化模型，通过试验设计在设计空间中选择少量样本获得设计的响应特性，建立响应面模型，并应用Pareto遗传算法进行结构耐撞性的优化设计。     

冗余桁架结构系统可靠性分析理论与算法

在阶段临界强度分枝-约界准则的基础上结合网络分析技术,提出了适用于大中型结构自动化可靠性分析的全局临界强度分枝-约界准则和相应的算法。该算法在一级和多级搜索纵深的条件下,可严格确保不遗漏结构系统的主要失效模式,数值计算结果表明,该算法具有良好的收敛效率。     

汽轮机动叶片的可靠性设计方法

提出了汽轮机叶片可靠性设计方法,介绍了叶片可靠性的含义和计算方法。该方法以概率论和统计学为基础,把汽轮机叶片的静应力、动应力、叶片疲劳强度、叶片安全倍率、叶片振动频率和激振力频率处理为随机变量,通过试验数据的统计分析和计算,确定有关随机变量的分布参数。使用概率设计法、应力与强度干涉模型确定汽轮机叶片疲劳强度和振动设计的可靠度。文中给出了叶片疲劳强度的动应力设计法和安全倍率设计法以及第一种调频叶片、第二种调频叶片和整圈连接叶片组的振动可靠性设计的计算公式和一些应用实例。使用这些方法,可以在设计阶段确定汽轮机叶片设计的可靠度,为汽轮机叶片的可靠性设计提供了科学的依据。     

基于多目标优化策略的结构可靠性稳健设计

应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将结构可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了灰色粒子群算法求解可靠性稳健优化设计问题。与传统方法相比,该方法简便易行并能迅速准确地得到结构可靠性稳健优化设计信息。     

平面结构可靠性预测的随机边界元逆分析法

在结构可靠性计算的随机边界元理论和逆分析法基础上,用随机边界元方程结合改进的卡尔曼滤波算法来预测结构的可靠性,提出了用于平面机械结构可靠性预测的边界元逆分析法理论;并将方法应用于同时存在未知缺陷和随机边界载荷模型,进行了结构可靠性预测,在识别缺陷的同时预测出随机边界载荷的分布参数及结构体上各点的结构可靠度指标,给出了平面结构模型的数值示例。