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。     

Global sensitivity analysis of asymmetric energy harvesters

Nonlinear Dynamics - Parametric variability is inevitable in actual energy harvesters. It can significantly affect crucial aspects of the system performance, especially in harvesting systems that...     

基于自适应交叉近似边界元法的快速声学灵敏度分析

基于自适应交叉近似边界元法构造一组快速声学灵敏度分析方法,其中,声学灵敏度分析分别采用直接微分法和伴随变量法;而自适应交叉近似算法被用以克服常规边界元法的高计算量和高存储量的固有缺点。自适应交叉近似算法在迭代求解之前对边界元系数矩阵进行压缩存储,可以在降低存储量的同时提高求解效率。在声学灵敏度分析中,通过直接使用求解未知边界状态值时保存的压缩系数矩阵,可以进一步提高求解效率。数值算例验证了所构造的方法的计算精度和求解效率,以及在大规模声场问题的最优化分析中的应用潜力。     

基于代理模型的箭体连接结构极值响应分析与优化

螺栓法兰连接结构在航空航天等工程领域中广泛应用,其力学性能在不同工况和装配情况下十分复杂。由于拉压刚度差异,含连接结构的箭体动力学响应呈现明显的非线性特征。因此,考虑不同连接参数及工况下的连接非线性动力学响应,对结构优化设计有着重要意义。本文针对以双线性弹簧表征螺栓法兰连接非线性的箭体等效动力学模型,基于径向基函数(RBF)神经网络和响应面法分别建立其连接面处的极值响应代理模型,对比发现RBF神经网络模型在较高精度上可以实现对动响应极值的预测及分析;同时分析了不同载荷参数及刚度变化对连接结构动响应极值的影响;最后,利用RBF神经网络代理模型,开展了连接面加速度极值响应与螺栓弹簧力最小化为目标的连接结构参数优化。     

Global sensitivity analysis for the design of nonlinear identification experiments

Nonlinear Dynamics - Bayesian inference techniques have been used extensively in recent years for parameter estimation in nonlinear systems. Despite the many advances made in the field, highly...     

结构随机动力非线性反应的整体灵敏度分析

以随机参数或参数子集对目标函数总方差的相对贡献作为该参数或参数子集的整体随机灵敏度度量,定义了一类整体随机灵敏度指标。结合结构非线性随机反应分析的密度演化方法,给出了计算整体随机灵敏度指标的基本算法。该灵敏度指标物理意义明确、计算实施方便。以滞回结构非线性反应分析为例,考察了以位移反应和滞回耗能为目标函数的不同随机参数(子集)的灵敏度指标。分析表明,不同随机参数(子集)对不同目标函数的灵敏度差异甚大,并且随机参数可能对结构反应的总方差产生负贡献。     

基于虚荷载变量的形状优化和灵敏度分析

基于选择施加在结构“控制点”上的虚荷载作为优化设计变量,针对一种新的承受约束的形状优化数值方法进行了研究。借助于节点位移与虚荷载之间的线性关系,提出了一种新的计算灵敏度系数的解析方法。利用节点移动速度域概念构造了优化新形状产生的计算公式,以结构中节点的最大应力最小化作为优化目标,通过控制网格结点的最大位移量,较好地解决了单元网格在形状优化中的扭曲问题。对三个不同的实例成功地完成了形状优化。     

基于POD-RBF代理模型的迭代更新反演方法

针对常规的水工大坝等大型工程结构参数反演需要耗费大量有限元正分析机时的问题,建立了具有较好反演精度和泛化性能的POD-RBF代理模型和快速迭代更新反演算法。基于有限元分析获得足量数据样本,利用POD提取本征向量,并使用RBF方法进行插值得到有限元模型的代理模型;同时结合粒子群算法的全局寻优能力和高斯-牛顿法的快速局部收敛优势,建立了一种新的高效率迭代反演方法,并应用于混凝土大坝分区弹性模量反演。结果表明,该方法适用于大坝等大体积混凝土结构的力学参数反演。同时,相较于传统的单一反演方法,该方法在反演效率和反演精度两方面均显示出优势。     

Parameter identification of multibody systems based on second order sensitivity analysis

An identification procedure for multibody systems is presented to determine optimal values for unknown or estimated model parameters from experimental test data. Based on a non-linear least-square optimization procedure, the Levenberg–Marquardt trust region method is developed to estimate the unknown parameters, in which the second order sensitivity analysis with the hybrid method is applied to improve the convergence and stability. Finally, numerical examples of slider-crank mechanism validate the accuracy and efficiency of the method presented.     

架设阶段悬索桥静力问题的随机有限元分析

架设阶段的悬索桥不仅具有显著的几何非线性行为，而且存在材料特性的变异。本文建立了以增量形式表达的非线性摄动法随机有限元列式，并编制了悬索桥静力分析程序ＳＮＡＰ。针对一座国内在建的悬索桥，计算了该桥在某一施工阶段考虑缆索弹性模量随机性时主梁跨中点位移的变化。结果表明，材料随机性的影响十分明显。     

基于生物地理-海鸥群优化的高维结构可靠性分析

结构可靠度分析中,一阶可靠度方法由于简单高效而得到广泛使用.然而,对于高维非线性问题,一阶可靠度方法可能导致不收敛或者早熟.为克服这一缺陷,本文提出了基于生物地理-海鸥群优化的改进一阶可靠度方法.针对海鸥群优化算法在寻优过程中存在的早熟现象,引入生物地理优化算法中的变异与迁移机制,提出生物地理-海鸥群混合优化策略进行寻...     

SF-SIMM high-dimensional hyperchaotic map and its performance analysis

Derived from Sine map and an iterative chaotic map with infinite collapse (ICMIC), a new high-dimensional hyperchaotic map, sinusoidal feedback Sine ICMIC modulation map (SF-SIMM), is proposed. Two-dimensional (2D) model of SF-SIMM is investigated as an example, and its chaotic performances are evaluated. Results show that it has complicated phase space trajectory, infinite equilibrium points, hyperchaotic behaviors, rather large maximum Lyapunov exponent, three typical bifurcations and multiple coexisting attractors with odd symmetry. Furthermore, it has advantages in complexity, distribution characteristics and zero correlation and can generate two independent pseudo-random sequences simultaneously. Therefore, it has good application prospects in secure communication.     

基于Kriging代理模型的迭代更新高效反演方法

为提高混凝土坝等大体积结构参数反演效率和精度,减少由于应用有限元进行大量正分析而产生的计算机时,建立了一种结合Kriging代理模型和粒子群优化(PSO)算法的迭代更新反演方法。通过拉丁超立方抽样(LHS)方法确定初始样本点的空间分布,并使用有限元正分析获取对应的响应值,构建粗糙的初始代理模型,结合具有全局寻优能力的PSO算法,反演大体积结构的分区弹性模量,随之再代入有限元模型中,计算获取新的位移响应,并将其作为新样本加入到样本集中,通过迭代更新获得局部更高精度的代理模型。工程实际算例表明,该方法对混凝土坝等大体积结构参数反演精度较高和适用性好,且能大幅减少传统有限元模型反演方法所需消耗的正分析机时,提高反演效率。     

A new semi-analytical technique for nonlinear systems based on response sensitivity analysis

In this paper, a new semi-analytical method, namely the time-domain minimum residual method, is proposed for the nonlinear problems. Unlike the existing approximate analytical method, this method does not depend on the small parameter and can converge to the exact analytical solutions quickly. The method is mainly threefold. Firstly, the approximate analytical solution of the nonlinear system \({\varvec{F\left( \ddot{x},{\dot{x}},x\right) }}={\varvec{0}}\) is expanded as the appropriate basis function and a set of unknown parameters, i.e., \({\varvec{x(t)}}\approx \sum _{i=0}^{N}{\varvec{a_i\chi _i(t)}}\). Then, the problem of solving analytical solutions is transformed into finding a set of parameters so that the residual \({\varvec{R}}={\varvec{F}}\left( \sum _{i=0}^{N}a_i\ddot{\chi }_i,\sum _{i=0}^{N}a_i{\dot{\chi }}_i,\sum _{i=0}^{N}a_i\chi _i\right) \) is minimum over a period, i.e., \(\underset{{\varvec{a}}\in {\mathscr {A}}}{\min }\int _{0}^T {\varvec{R}}({\varvec{a}},t)^{T} {\varvec{R}}({\varvec{a}},t) \mathrm {d} t\). The nonlinear equation \({\varvec{F\left( \ddot{x},{\dot{x}},x\right) }}={\varvec{0}}\) is regarded as the objective function to optimize, and the process of solving the analytic solution is transformed into a nonlinear optimization process. Finally, the optimization process is iteratively solved by the enhanced response sensitivity approach. Four numerical examples are employed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method.

     

基于Kriging代理模型的两类全局优化算法比较

代理模型在结构优化领域中的应用逐渐增多。相对传统优化方法,代理模型方法在处理带有噪音或仿真模拟十分耗时的问题时有明显优势。加点准则是代理模型技术的一个关键,为了避免陷入局部最优解,加点准则需要同时考虑局部搜索(exploitation)和全局搜索(exploration)两部分并加以平衡。本文在Kriging代理模型基础上提出一种基于几何全局搜索的全局优化算法MSG(Multi-start Local Search with Geometrical Exploration),通过数值算例将其与基于不确定性全局搜索的有效全局优化算法EGO(Efficient Global Optimization)进行比较,研究了MSG算法参数的影响,并讨论了MSG与EGO各自的特点和适用范围。     

基于稀疏高斯积分的舰机传递对准滤波方法

针对舰机传递对准中的大姿态失准角问题,研究了稀疏高斯厄米特积分滤波在舰机传递对准中的应用。为了解决稀疏高斯滤波中积分点利用效率不高的问题,提出了一种改进的自适应各向异性稀疏高斯积分滤波算法,改进算法根据状态参数可观测度大小将积分变量分类并根据分类结果构造各向异性权重向量来控制各维通道积分的精度等级,进而对各变量通道的积分点数目进行合理分配。模拟轨迹下仿真结果表明,采用稀疏高斯滤波与采用改进算法的舰机传递对准精度相当,较无味卡尔曼滤波有所提高,对准精度由3?提高到2?;改进算法的积分点数目减少了30%⁶0%,提高了计算效率。     

基于SiPESC通用试验设计和代理模型算法构架

基于面向服务的开放软件平台SiPESC,针对试验设计和代理模型共性特征,采用面向服务插件编程的设计方法和软件设计模式,研发了试验设计和代理模型通用算法构架。构架的核心思想是将算法、数据模型和任务管理相分离,形成独立的服务,从而实现算法通用性。整个构架中,试验设计和代理模型分别由五个基本服务构成。重点阐述基本插件所代理功能的抽象过程和通用接口的设计思想,给出算法构架的使用步骤及扩展方式。利用该构架试验设计开发了均匀试验设计、正交试验设计、析因试验设计及中心复合试验设计;代理模型实现了响应面模型、径向基函数模型及Kriging模型,并对部分算法进行数值验证。研究工作表明,算法构架适用于通用试验设计和代理模型算法,可方便进行动态扩展,具备良好的开放性和重用性。     

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...     

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。