基于LCF-Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算

针对多失效模式下结构体系可靠度计算中的代理模型构建成本与计算精度如何权衡的问题,论文以减小体系失效概率预测方差为出发点,推导出最大贡献函数(LCF-Largest Contribution Function)来识别对体系失效概率方差影响较大的样本.LCF函数可减少对体系失效概率方差影响较小区域内样本数量,进而提高代理模型的计算效率;通过置信水平和允许相对误差建立LCF函数的学习停止条件,能够保证已有样本信息不浪费.论文选取能够对多个功能函数联合构建的多输出Kriging模型作为代理模型,基于LCF-Kriging模型并结合MCS对体系可靠度进行计算,功能函数的相关性可通过各失效模式的逻辑关系予以考虑.数值算例表明,在适当的学习停止条件下,对于串联、并联和串并混联的结构体系可靠度评估,论文方法均能在计算精度和计算效率之间达到满意平衡.     

基于LCF-Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算

针对多失效模式下结构体系可靠度计算中的代理模型构建成本与计算精度如何权衡的问题,本文以减小体系失效概率预测方差为出发点,推导出最大贡献函数（LCF-Largest Contribution Function）来识别对体系失效概率方差影响较大的样本。LCF函数可减少对体系失效概率方差影响较小区域内样本数量,进而提高代理模型的计算效率;通过置信水平和允许相对误差建立LCF函数的学习停止条件,能够保证已有样本信息不浪费。本文选取能够对多个功能函数联合构建的多输出Kriging模型作为代理模型,基于LCF-Kriging模型并结合MCS对体系可靠度进行计算,功能函数的相关性可通过各失效模式的逻辑关系予以考虑。数值算例表明,在适当的学习停止条件下,对于串联、并联和串并混联的结构体系可靠度评估,本文方法均能在计算精度和计算效率之间达到满意平衡。     

基于Kriging模型的非概率可靠度计算

Kriging模型可以适应各种极限状态函数,HL-RF修正算法可以有效地计算非线性问题。对于难以获得极限状态函数的结构,提出了用Kriging模型进行回归拟合极限状态方程,同时使用HL-RF修正算法计算结构的非概率可靠度指标的计算方法。数值算例以及球形压力容器可靠性分析表明,本文提出的计算方法具有求解精度好、适应能力强的特点。     

基于主动学习Kriging模型的可靠性分析

论文采用Kriging模型代替结构真实功能函数,引入主动学习函数,序列选择最佳样本点,在每次迭代中加入最佳样本点更新Kriging模型.与直接的蒙特卡洛方法相比,主动学习Kriging模型仅需要少量的结构分析就能够得到精度较高的可靠度结果,适用于实际工程具有隐式功能函数的结构可靠性分析.论文通过三个数学算例,从最佳样本点的分布情况、功能函数的拟合程度及可靠度计算结果出发对四种学习函数进行对比研究,最后对具有隐式功能函数的悬臂板进行可靠度分析.结果表明,主动学习函数的引入,合理选择了Kriging模型所需的样本,提高了计算效率,同时,学习函数的选择对结构可靠性分析结果也存在影响.     

基于代理模型的边坡稳定可靠度算法

针对基于极限平衡模式而建立的边坡稳定可靠度功能函数的隐式特征及其导致的可靠度求解等问题,首先利用Kriging插值预测方法,以极限平衡理论的Janbu算法为例,建立了边坡稳定可靠度功能函数的新型显式代理模型;然后将拉丁超立方试验抽样设计方法、Janbu算法、几何可靠度指标计算三者结合起来,研制了该代理模型的求解程序;构建了基于Kriging插值预测的边坡稳定可靠度近似分析新方法。选用某著名边坡算例,将本文方法分析结果与基于蒙特卡洛法的精确解进行了对比,两者的相对误差为5.21%,但前者计算工作量不到后者的万分之一,表明了代理模型方法的实用性和有效性。最后用代理模型方法分析了衡桂高速某段路堑边坡的稳定可靠性,表明本文方法计算结果能够满足工程精度要求,具有一定的应用价值。     

结构可靠性优化的多输出高斯过程代理模型

对于具有多失效模式的结构,基于可靠性的结构优化计算成本是比较昂贵的。本文利用多输出高斯过程MOGP(Multiple Output Gaussian Process)代理模型以降低计算成本,首先利用Bucher方法生成初始样本,然后结合均匀训练样本和学习函数对MOGP代理模型进行构建。学习函数可在大范围内筛选出较为满意的训练样本,能够确保MOGP代理模型具有较好的全局精度,在整个优化过程中不再重新构建MOGP代理模型。利用协方差矩阵,MOGP代理模型能够考虑各失效模式的相关性,对多输入多输出系统具有良好的预测性能。数值算例表明,本文方法具有较好的计算结果,且计算效率较高,尤其是设计变量数目与失效模式数目较多时效率提升明显。     

大型相关失效工程网络系统可靠度的近似算法

为避开失效模式(或系统可靠路径)的NP难题(non—polynomial increase hard problem)，提出递推分解算法，降低大型工程网络系统可靠度分析中的计算复杂性，同时，将改进的多维正态变量积分公式，引入递推分解算法之中，计算多失效模式(或系统可靠路径)的联合概率，并最终计算工程网络系统的失效概率和可靠度，对于特别复杂的工程网络系统，采用上下界的方法，给出具有很高精度的可靠度近似值。实例分析表明，本文提出的方法，具有较高的精度和计算效率。     

基于Kriging模型的频响函数有限元模型修正方法

针对使用频响函数进行有限元模型修正的问题,提出了一种基于Kriging模型的修正方法,用于检测结构由损伤引起的在单元刚度特性上的衰减。本文方法可以在不需要推导修正参数与频响函数残差代数关系的前提下,通过少量测点提供的有效数据快速求解;还可以通过控制算法的终止准则来提高对未知区域的探索程度,降低结果收敛到局部解上的可能。使用Kriging模型可以有效地减少原有限元模型的计算次数,保证计算效率的同时,为对结构进行更准确精密的有限元建模提供了便利。     

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。     

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。     

基于主动学习Kriging模型与序列重要抽样的随机-区间混合可靠性分析

针对随机-区间混合可靠性分析中复杂功能函数的高非线性和多设计点问题,本文提出了一种结合主动学习Kriging模型与序列重要抽样方法的混合可靠性分析方法.在序列重要采样方法中采用高斯混合分布作为提议分布进行逐级采样,逐步逼近最优重要抽样函数的采样样本;结合序列重要抽样方法的特点,提出了主动学习Kriging模型的两步学习...     

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。     

基于粒子群-AK-MCS法的结构可靠性分析

Kriging代理模型由于其良好的非线性拟合能力,在可靠性分析领域得到了广泛的应用。为提高Kriging模型的建模效率,本文提出一种混合粒子群算法的AK-MCS法,该方法在保证模型精度的前提下减少了构建代理模型时的迭代次数,且提高了模型的全局寻优能力。以一10杆桁架结构为研究对象,通过建立结构控制位移与杆件截面面积和集中荷载之间的代理模型,快速求解桁架结构的失效概率。研究表明,本文方法有效提高了Kriging模型建模效率和建模精度,在计算复杂工程结构时具有一定的可行性。     

多模式自适应重要抽样法及其应用

针对多模式的可靠性分析，研究了其失效概率计算的自适应重要抽样法，该方法用模拟退火 算法来自动调整每个失效模式的重要抽样函数，使其逐渐趋近于估计方差最小的重要抽样 函数. 对于多个模式系统失效概率的计算，采用混合加权自适应重要抽样的方法, 反映了每个 失效模式对系统失效概率的贡献；对于系统失效模式所含基本变量不全相同的情况，提出了 扩展自适应重要抽样法, 来统一所有失效模式中的基本变量，从而使得混合自适应 重要抽样, 可以方便地求解变量不全相同时的系统失效概率. 对估计值方差和变异系数的计算公 式进行了推导. 验证算例结果, 充分说明方法的合理性与可行性.     

基于Kriging代理模型的连梁金属阻尼器性能研究与参数优化设计

连梁阻尼器是剪力墙连梁结构中主要的耗能部件,其构造形式直接影响剪力墙的性能。本文从连梁阻尼器的几何特征入手,在用料相同的前提下,对四种典型开孔形式金属平面内屈服连梁阻尼器进行耗能性能对比研究,引入Kriging代理模型,构造出不同开孔尺寸与滞回耗能的关系。然后,分别对四种开孔形式的连梁阻尼器几何参数进行进一步优化,以获得最优构型。为简化优化迭代过程中反复的多步加载非线性求解计算,在优化过程中以Kriging代理模型作为反演优化平台,代替原有的几何参数与滞回耗能关系,并采用最大期望提高加点方法,不断提高代理模型在最优解附近的精度,在提高代理模型的代理精度同时,也提高了优化设计效率。所提算法为寻求一种形式简单、性能优越的金属平面内屈服连梁阻尼器提供了新的解决框架。