结构非概率可靠性指标的求解方法

在结构的非概率可靠性方法中,结构的可靠性是用非概率可靠性指标来度量的。本文研究了区间变量的一般运算规则,给出了非概率可靠性指标的三种求解方法：定义法、转换法和优化法。给出了定义法的具体描述和实现方法,并给出了转换法的一般求解步骤和一种可通用的区间优化算法的实现过程。三种方法的给出,基本上解决了结构可靠性分析中非概率可靠性指标的求解问题。实例计算表明所提方法是有效和可行的。     

基于区间模型的结构非概率可靠性优化

采用区间变量描述不确定参数,研究了结构非概率可靠性优化问题。基于区间模型描述不确定信息这一前提,针对Elishakoff的非概率可靠性指标,给出了其几何解释和求解方法。建立了以结构重量为目标函数、以非概率可靠性指标为约束条件的非概率可靠性优化模型。算例分析表明:该非概率可靠性优化方法能够考虑不确定信息的影响,对结构重量进行合理分配。该方法为结构非概率可靠性优化提供了一种新的思路。     

大数据条件下结构区间可靠性与概率可靠性比较

对于结构服役期间收集到的结构相关大数据,首先对数据进行整理与分析,根据数据的特征进行分类;然后利用应力-强度干涉理论建立结构大数据条件下区间可靠性计算模型与随机可靠性计算模型,按大数据所分类型,分别计算每一类型大数据中结构区间非概率可靠度指标与随机概率可靠度,在区间非概率可靠度指标与随机概率可靠度计算结果中,最小区间可靠性指标是结构最终的区间可靠性指标,最小随机可靠度是结构最终的随机可靠度.最后,利用两个算例说明了大数据条件下结构区间可靠性计算方法与概率可靠性计算方法的优点与缺点.     

基于非概率集合可靠性的结构优化设计

在结构非概率集合可靠性模型的基础上,考虑结构系统中的参数不确定性,提出了基于非概率可靠性的结构优化方法。该方法将不确定量看作是区间数,通过区间运算得到结构的非概率可靠性,并以结构的非概率可靠性小于指定可靠性指标为约束条件,利用乘子法对结构的优化问题进行求解。最后应用本文方法对一桁架结构进行总质量优化,优化结果验证了本文...     

结构的非概率安全系数方法和非概率可靠性方法的比较

对结构设计的非概率安全系数方法及非概率可靠性方法进行了比较研究,探讨了非概率安全系数与非概率可靠性指标的关系,从设计思想、度量方法及表现形式等方面分析了两种方法的区别,通过一个优化算例对两种方法进行了讨论.     

梯度投影法的非概率可靠性应用研究

分析了现有结构可靠性设计中概率、非概率可靠性指标算法存在的问题,将概率可靠性中的梯度投影法运用到非概率可靠性中,提出了一种计算非概率可靠性指标的新方法并进行了数值实现,结果表明:该方法在变量较多、极限状态功能函数较复杂时,能够快速、准确地计算可靠性指标。在此基础上,将非概率可靠性指标与安全系数相结合,得出了两者之间的关系并进行了实例验证,结果表明:非概率可靠性指标与非概率安全系数用于评价结构可靠性时具有一致性,在结构的可靠性临界点处,非概率安全系数与非概率可靠性指标都近似等于1。     

基于概率支持向量机的可靠性分析与设计方法

结构可靠性设计是现代结构设计中能够考虑不确定性因素影响的重要方法之一。针对结构可靠性设计中较为复杂的隐式多概率约束条件问题,本文提出了一种有效的代理模型方法。该方法基于多输入多输出支持向量机方法,并引入分类错误概念,可以同时对多个概率约束条件进行建模,同时对概率约束条件进行了相对保守的结构可靠性分析,得出非零失效概率的两者差值在1%~10%。将该可靠性评估方法嵌入可靠性设计优化框架内,形成了偏于安全的结构可靠性设计方法。文中还提出了一种新偏导数计算方法,用于可靠性优化设计。最后将所提方法应用于减速器可靠性分析和优化设计中,验证了其计算精度和效率。     

结构体系的非概率可靠性分析方法

结构体系的可靠性与结构的失效模式有关。在非概率条件下 ,结构体系的可靠性取决于非概率可靠性指标最小的最危险失效模式。最危险失效模式的识别及相应极限状态方程的建立是结构体系非概率可靠性计算的关键问题。文中考虑了结构参数及强度、外载荷等参量的不确定性 ,基于随机可靠性方法中常用的优化准则法 ,提出了非概率结构体系主要失效模式的枚举准则。可在只需枚举出少量主要失效模式的情况下 ,不漏掉最危险失效模式。并提出用区间增量载荷法生成主要失效模式的极限状态方程。算例分析表明文中方法是实用和有效的。     

结构非概率集合可靠性模型

针对概率可靠性模型和模糊可靠性模型关于原始数据要求高的局限性,将影 响结构可靠性的不确定性信息用区间集合来描述,提出了一种新的结构可靠性分析的非概率 集合模型. 以建立的结构应力-强度非概率集合干涉模型为基础,用结构安全域的体积与 基本区间变量域的总体积之比作为结构非概率集合可靠性的度量,相对于 前人的研究结果具有更加明确的意义,并证明了它与概率可靠性度量 的相容性.     

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.     

结构的能度可靠性方法和随机可靠性方法的比较

对能度可靠性方法和传统的随机可靠性方法，在不确定性的处理、模型结构和基于可靠性的结构优化设计等方面进行了比较研究。得到了一些有益的结论。说明了能度可靠性方法的有效性和优越性．由于结构的能度可靠性模型对已知数据的要求较低，计算过程较为简便。从而可使结构可靠性分析和设计中获取数据的难度大大降低，并有效降低计算工作量,具有较好的适用性。     

考虑非概率可靠性的结构柔顺度拓扑优化设计

实际工程中广泛存在的不确定性可能对结构拓扑设计产生重要影响。基于不确定性的多椭球凸模型描述及非概率可靠性指标的定义,建立了材料体积约束和不确定参数范围约束下、结构柔顺度极小极大化为目标的非概率可靠性拓扑优化数学模型。结合移动渐进线方法,基于单循环策略实现该连续Minimax优化问题的求解。经典算例尺寸优化设计结果说明了...     

结构非概率鲁棒可靠性准则

通过反例指出Ben-Haim的鲁棒可靠性准则是错误的同时．利用集合数学理论中的凸集合间的偏序关系，给出了新的非概率凸模型理论的鲁棒可靠性准则。并用数值算例说明了所提出的结构非概率凸模型鲁棒可靠性理论的正确性和实用性。     

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。     

桁架结构概率-非概率混合可靠性拓扑优化

研究了桁架结构概率-非概率混合可靠性拓扑优化问题。建立了以结构重量为目标函数、混合可靠性指标为约束条件的拓扑优化数学模型,针对强度为随机变量和应力为区间变量、强度为区间变量和应力为随机变量两种情况推导了可靠性指标对设计变量的灵敏度计算公式。实例结果表明：混合可靠性拓扑优化的截面尺寸和结构重量相对于非概率可靠性优化都更大,使得结构除了能够容许载荷存在一定变异程度外,也允许位移和强度存在一定变异程度。     

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。     

桁架结构非概率可靠性拓扑优化

考虑非概率可靠性的拓扑优化对于非确定参数和荷载条件下结构的概念设计具有重要意义,有关研究国内外少见报道.本文利用凸模型理论,考虑优化迭代过程的需要,提出改进的非概率可靠性指标的定义,并针对桁架结构拓扑优化设计问题建立了以杆件截面积为设计变量、结构重量极小化为目标、具有非概率可靠性指标约束的广义尺寸优化数学模型.本文指出,考虑桁架结构参数的不确定性的条件下所得到的最优杆件布局与确定性优化所得到的结果可能有显著不同.对文中提出的数学模型,采用数学规划算法求解,数值算例结果令人满意.本文工作表明了桁架结构非概率可靠性拓扑优化设计的可行性和所提出算法的有效性.     

P-CS不确定性量化模型与其性能数据驱动更新方法

在实际工程中, 广泛存在大量的不确定性信息, 直接或间接影响着工程结构形式设计、结构性能评估与预测以及在役结构损伤识别等工作的开展与决策. 这些多源不确定性信息往往需要用多种不同的不确定性量化模型加以描述; 与此同时, 不确定性变量在使用过程中可能随时间变化且难以直接测量, 需要间接根据性能测试信息在使用工程中更新不确定性量化模型. 为兼顾上述两个问题, 本文基于等概率变换原则提出了一种P-CS (probability-convex set) 不确定性量化模型, 该模型将不确定性变量用概率随机变量与非概率凸集变量组合表征, 可统一表达概率模型、非概率模型以及非精确概率模型, 实现多源、多类型不确定性的统一量化. 本文进一步基于贝叶斯理论提出了一种针对该P-CS不确定性量化模型的性能数据驱动更新方法. 该更新方法根据性能测试数据信息更新P-CS不确定性量化模型参数取值的信度分布, 从而根据后验信度分布计算得出当前P-CS不确定性量化模型参数集合. 通过数值算例详述了P-CS不确定性量化模型的构建方法与其概率、非概率特性, 并验证了性能数据驱动更新P-CS模型方法的适用性.