复杂应力状态下镍基单晶合金低周疲劳寿命预测模型

镍基单晶合金的低周疲劳（ＬＣＦ）晶体取向相关性和其弹塑性的晶体取向相关性有密切关系,基于所建晶体取向各向异性弹塑性晶体滑移模型,本文推导了复杂应力状态下镍基单晶合金低周疲劳寿命预测模型,结论为ＬＣＦ寿命与修正的滑移应变呈指数关系。在详细分析薄壁圆筒试样受拉－扭载荷下应力应变分布规律的基础上,利用不同拉－扭载茶下的低周疲劳寿命数据,对本文所提模型进行了成功的考核。     

失效概率全局灵敏度分析的改进重要抽样法

针对结构可靠性分析中如何减小结构失效概率的问题,引入一种基于失效概率的全局灵敏度指标,通过分析指标,可判断基本变量的不确定性如何影响系统失效概率。求解全局灵敏度指标,在H-S方法基础上,提出一种改进估计量与重要抽样法相结合的方法,基本思想是用重要抽样法构造输入变量样本,寻找中间估计量,建立模型输出量和中间估计量;中间估计量和输入变量主效应、总效应之间的关系,然后求得变量基于失效概率全局灵敏度指标。由于所提方法继承了中间估计量的快速收敛性及重要抽样法高效搜索感兴趣区域样本的优点,因此在保证与标准Sobol方法计算结果同等精度的条件下,方法大大减少了对结构功能函数的计算次数,提高了效率,方便对精度和计算时间控制。最后,算例验证所提方法求解基于失效概率的全局灵敏度指标的准确性和高效性。     

线抽样可靠性灵敏度的方差分析

为判别线抽样可靠性灵敏度分析的收敛性,推导了线抽样可靠性灵敏度估计量的方差和变异系数的计算公式,近似计算了线抽样可靠性灵敏度在给定置信度下的置信区间。通过算例比较了线抽样可靠性灵敏度与Monte-Carlo可靠性灵敏度估计值的方差和变异系数。计算结果表明：线抽样可靠性灵敏度分析方法是一种高效率、高精度的方法。     

模糊可靠性灵敏度分析的线抽样方法

依据失效域具有模糊性时模糊失效概率的定义,提出了模糊可靠性灵敏度分析方法。推导了线性功能函数、独立正态基本变量和正态型隶属函数情况下,模糊可靠性灵敏度的解析表达式。给出了模糊可靠性灵敏度的Monte Carlo数字模拟方法,该方法结果在模拟次数趋于无穷时,收敛于真值,但效率较低,尤其是针对高维和小失效概率问题。为解决数字模拟法效率低的问题,提出了模糊可靠性灵敏度分析的线抽样方法。通过离散模糊失效概率积分区域,建立了模糊可靠性灵敏度与离散区域随机可靠性灵敏度的关系,进而利用随机可靠性灵敏度分析的线抽样方法求得模糊可靠性灵敏度。该方法的基本原理、计算公式及实现步骤被详细给出,适用于高维问题和小失效概率、精度高及收敛快等优点则由该文的算例进行验证。     

分布参数为随机变量情况下可靠性灵敏度求解的方向抽样法

针对工程中随机变量分布参数存在不确定性的情况,定义分布参数为区间内的随机变量情况下的可靠性灵敏度,并建立可靠性灵敏度求解的方向抽样法.在所建立的方向抽样法中,Monte Carlo法被用来模拟分布参数的样本,而对于每个分布参数样本点,方向抽样法被用来进行可靠性灵敏度分析,最后在整个分布参数空间上对可靠性灵敏度积分,以获得分布参数为区间内随机变量情况下的可靠性灵敏度的估计值,并对所推导的可靠性灵敏度估计值进行方差分析.通过算例比较方向抽样法与双重Monte Carlo数字模拟法,分析结果验证了方向抽样方法是可行和有效的.     

失效概率函数的可靠性度量及其求解的条件概率模拟法

结构失效概率为设计参数的函数的求解是可靠性优化中的关键问题。提出一种失效概率函数的高效求解方法及一种新的可靠性度量指标,它为失效概率函数在分布参数空间上的统计特征值。所提方法的主要思路是采用条件概率模拟及三阶最大熵法来求解失效概率函数。条件概率模拟法是引入中间失效域,将所求失效概率转化成条件概率比值与中间失效域的概率的乘积形式,并通过两次马尔科夫链模拟分别对失效域及中间失效域的模拟来得到条件概率的比值。中间失效域为线性形式,其失效概率可容易求得。此外还采用三阶最大熵法来得到失效域样本的条件密度分布,最终得到所求的失效概率函数。结合算例探讨所提方法的精度、效率和适用性,结果表明所提的求解方法在确保精度的情况下具有较高的效率,在工程上是可行的。     

模糊随机可靠性分析的迭代子集模拟法

针对同时存在随机基本变量和模糊基本变量的结构可靠性分析,提出一种模糊可靠度隶属函数求解的迭代子集模拟法。在模糊变量的某个给定的隶属度水平上,所提方法通过迭代策略求解使功能函数取极值的模糊基本变量的取值点及相应的收敛后的最可能失效点(也称设计点),再运用子集模拟法在缩减的随机变量空间内求得可靠度的上、下界,最后在每个隶属度水平上执行该分析过程,即可求得模糊可靠度的隶属函数。相比模糊随机可靠性分析的直接Monte Carlo法,所提方法在保证结果精度的同时大大减小了计算量,而且该方法对变量的分布形式、变量维数、极限状态方程的表达形式及非线性程度均没有限制,适用范围十分广泛。所提方法的优点在算例中得到验证。     

响应量分布函数对基本变量分布参数的灵敏度函数的新算法

响应量的分布函数能够较好地描述其统计规律,通过研究响应量分布函数对基本变量分布参数的灵敏度函数,能够得到基本变量分布参数对响应量完整分布的影响信息。对于仅包含正态变量的线性功能函数,存在响应量分布函数对变量分布参数的灵敏度函数的解析表达式。为求解一般情况下响应量分布函数对变量分布参数的灵敏度函数,提出基于矩估计的求解算法。该算法利用可靠性灵敏度分析的矩估计方法,以及分布函数与失效概率的关系,将响应量分布函数对变量分布参数的灵敏度函数转化为阈值和响应功能函数各阶矩的近似表达式,通过点估计求得阈值处功能函数的前四阶矩,进而基于四阶矩方法求得阈值处的响应量分布函数对变量参数的灵敏度,通过遍历阈值的取值范围,最终可以得到响应量分布函数灵敏度随阈值变化的完整规律。相比于直接数字模拟法,所提算法的最大优点是在计算不同阈值处的分布函数灵敏度时,不需要重复调用功能函数,利用对一个阈值点处响应功能函数各阶矩和阈值的显式代数运算,即可得到不同阈值处的分布函数灵敏度,提高了计算效率。另外,所提算法不受基本变量分布类型的限制,且适用于多失效模式的情况,其主要缺点在于求解高维变量及非线性问题时的效率和精度尚有待提高。所讨论的数值和工程算例验证了所提算法的可行性。     

基于马尔可夫蒙特卡罗子集模拟的可靠性灵敏度分析方法

在小失效概率可靠性分析子集模拟法的基础上,提出基于马尔可夫蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)子集模拟的可靠性灵敏度分析方法.在子集模拟的可靠性分析中,通过引入合理的中间失效事件将概率空间划分为一系列的子集,从而将小的失效概率表达为一系列易于模拟求解的较大条件失效概率乘积的形式,然后利用MCMC抽取条件样本点来估计条件失效概率.基于MCMC子集模拟的可靠性灵敏度分析,是将失效概率对基本变量分布参数的偏导数转化成条件失效概率对基本随机变量分布参数的偏导数.给出了偏导数通过MCMC模拟的条件样本点进行估计的原理和步骤,推导得出可靠性灵敏度分析的计算公式.利用简单数值算例和工程算例验证所提方法,算例结果表明:基于MCMC子集模拟的可靠性灵敏度分析方法有较高的计算效率和精度,对于高度非线性极限状态方程问题亦有很强的适应性.