用重要抽样法求解球罐模糊断裂失效概率的方法

本文结合实例,把重要抽样法推广到求解模糊失效概率问题中,最后结合球罐的实例,计算了其模糊失效概率。     

含未穿透裂纹结构断裂失效概率计算的重要抽样法

将线弹簧模型法与重要抽样法相结合,建立含未穿透裂纹结构断裂失效概率的计算方法,考虑材料特性、外载荷和裂纹尺寸等参数的不确定性,以含未穿透裂纹平板为例进行计算,求得结构的失效概率。对比分析Monte Carlo法、响应面法和重要抽样法的计算效率与精度。结果表明,所提方法是合理可靠的,而且计算量小、精度高、通用性强,适合工程实际应用。     

基于混合密度估计的自适应重要抽样可靠性及可靠性灵敏度分析

提出一种高效的基于混合密度函数的自适应重要抽样法,分析结构的失效概率及偏导型可靠性灵敏度.该重要抽样方法运用有限混和密度函数拟合法得到失效域中预抽取样本点的概率密度函数,将之作为重要抽样函数.这些预抽取样本利用马尔可夫链快速模拟得到,相应的重要抽样函数将趋于最优化的重要抽样函数.其次,将所提方法运用到结构可靠性灵敏度的分析中.所提方法具有比传统重要抽样法更高的效率,且可以运用于多模式系统结构的分析,最后给出的算例亦说明文中方法的精度和效率.     

重要抽样法误差的计算分析

用大量算例对重要抽样法计算结构失效概率的误差进行了计算分析，给出了误差分布的直方图，并研究了其特性。结果表明，重要抽样法的误差是一种随机误差，可用正态分布来很好描述。通过对计算结果的分析，得到了相对误差ε与抽样次数Ｎ之间的近似关系式，同时也对计算结果的变异系数ＣＯＶ与ε的关系进行了研究，为工程结构失效概率的模拟计算提供了一个保证精度的初步停机准则。     

改进的重要抽样可靠性灵敏度估计及其方差分析

针对可靠性灵敏度分析,提出了一种改进的重要抽样方法.与传统的重要抽样可靠性灵敏度分析方法类似,所提方法需首先找到失效域的最可能失效点来构造重要抽样密度函数.显然求得最可能失效点后即可求得相应的可靠度指标.改进的方法利用标准正态空间中失效域位于以坐标原点为球心可靠度指标为半径的超球之外的性质,只计算超球外的重要抽样样本点的功能函数值来完成可靠性灵敏度的估计,而传统方法则是通过计算所有重要抽样样本点的功能函数值来完成可靠性灵敏度估计的,因此改进的方法将具有更高的计算效率.文中推导了单模式和多模式串联系统的改进方法可靠性灵敏度估计值的方差和变异系数计算公式,通过算例比较了改进方法与传统方法的效率.算例结果表明:在灵敏度估计值方差相同的条件下,改进方法所需计算的功能函数的次数小于传统方法.     

结构失效概率计算的重要方向自适应线抽样方法

首先通过算例分析线抽样方法存在的问题,对于线性问题,线抽样法的效率受抽样重要方向与最优重要方向偏离程度的影响,这种偏离程度越大,效率越低;而对于非线性问题,当抽样重要方向与最优重要方向偏离较大时,线抽样的效率和精度均严重下降,甚至得出错误的计算结果.针对线抽样存在的问题,提出一种重要方向自适应的线抽样方法.在标准正态空间中,所提方法将原点指向典型失效点的方向作为初始重要方向,通过探索性线抽样和逐步修正的方法,使得线抽样的实际重要方向逼近最优重要方向,进而使线抽样方法的精度和效率得以充分发挥.数值和工程算例均验证了改进线抽样方法的优越性.     

故障树分析的等效失效概率计算方法

在故障树分析中,系统的失效概率及部件重要度函数并不能全面考虑所有部件所有状态对系统可靠性的影响,为弥补这一不足,提出等效失效概率的概念及其计算方法。利用概率分解法来分析部件及系统所有的存在状态,采用马尔可夫链法及概率论知识计算系统的期望工作次数,进而获得等效失效概率。应用中表明,等效失效概率能够完全考虑所有部件关键状态及非关键状态对系统可靠性的影响。在干系统失效概率相同的情况下,可以利用等效失效概率来比较不同系统的可靠度。该方法是对目前部件重要度函数的扩展,具有一定的实用价值。     

通风机失效树概率的分析与计算

介绍了通风机失效树概率的有关基本概念，对其计算的原理做了计论和分析，最后阐述了应用的意义。     

可靠性灵敏度分析的重要抽样方法

基于重要抽样模拟,提出一种新的求解可靠性参数灵敏度的方法.所提方法依据失效概率对基本变量分布参数偏导数的积分表达式,推导可靠性灵敏度分析的重要抽样计算公式,该公式为一推导的函数在失效域中的数学期望形式,而该数学期望可以利用重要抽样函数获取的落入失效域中的样本来估计.算例结果表明,所提方法在保证同样计算精度的情况下具有比Monte Carlo模拟法更高的计算效率.     

基于自适应重要抽样的可靠性灵敏度分析方法

针对隐式极限状态方程的小失效概率问题,提出基于自适应重要抽样的可靠性灵敏度分析方法,给出该方法的具体实现步骤.所提方法从重要抽样抽取的所有样本点中选取合适的样本,利用回归分析和隐函数求导法则,求取失效概率对基本变量分布参数的灵敏度.所提算法的精度首先用有精确解的问题进行验证,然后在工程实例中进行应用.研究结果表明,与Monte Carlo可靠性灵敏度方法相比,所提方法具有计算精度相近但计算工作量小的优点,这种优点在失效概率小的情况下体现得更加充分.     

重要抽样可靠性灵敏度的方差分析

利用重要抽样函数获取的样本对结构可靠性灵敏度分析进行无偏估计,可以提高可靠性灵敏度分析的效率.为了比较重要抽样与直接Monte Carlo方法在分析可靠性灵敏度时的收敛性,推导可靠性灵敏度估计量方差和变异系数的计算公式,近似计算重要抽样可靠性灵敏度估计量在给定置信度下的置信区间.算例结果表明,在可接受精度的条件下,重要抽样可靠性灵敏度分析比Monte Carlo可靠性灵敏度分析具有更高的计算效率.     

基于重要抽样马尔可夫链模拟的可靠性灵敏度分析新方法

重要抽样法是一种计算效率高而应用广泛的可靠性分析方法.在采用重要抽样法计算失效概率的前提下,文中基于重要抽样马尔可夫链模拟提出一种可靠性灵敏度分析新方法.所提方法根据计算失效概率积分表达式,将失效概率对基本变量分布参数的偏导数表征的可靠性灵敏度转化为一个特征函数的条件数学期望形式,该数学期望是以基本变量在失效域中的条件概率密度函数为基础的.然后利用重要抽样马尔可夫链模拟,将计算失效概率的重要抽样样本转化为基本变量落在失效域中的条件样本.最后用特征函数在这些条件样本点处的样本均值估计数学期望,进而完成可靠性灵敏度分析.文中方法的主要优点是效率高,只需要在计算失效概率重要抽样法的基础上增加很少的工作量,即可完成可靠性灵敏度分析.另外,由于该方法未引入线性假设,因此它可以较好地考虑极限状态方程非线性对可靠性灵敏度的影响,大量的算例结果充分证明所提方法的这些优点.     

考虑状态模糊性时广义失效概率计算的线抽样方法

针对状态具有模糊性的广义可靠性分析问题,提出一种广义失效概率计算的线抽样方法.所提方法首先将广义失效概率的积分区域依据功能函数的取值离散化,在离散化的积分区域中极限状态函数对模糊失效域的隶属函数近似保持为常数,从而可以利用高效的线抽样方法求得广义失效概率.给出所提方法的实现步骤和原理,并用理论和工程算例证明所提方法的合理性与可行性.     

基于寿命-时间分数法计算蠕变疲劳的失效概率

基于寿命－时间分数法，考虑蠕变疲劳问题中的分散性，建立了蠕变疲劳失效概率的计算模型，并采用三种方法对蠕变疲劳失效概率进行计算，对各种方法给出的结果及其计算效率进行比较，并得出对分析工程实际结构有意义的结论。     

基于子集抽样的模糊失效概率分析新方法

针对结构失效和安全状态具有模糊性的失效概率分析问题,提出一种基于子集抽样的新方法.所提方法首先将模糊失效域离散为功能函数变化较小的若干子集,然后利用马尔可夫链Monte Carlo法求得各子集上不考虑状态模糊性的随机失效概率,最后利用各子集中功能函数对模糊失效域的隶属度与相应随机失效概率乘积的和,求得模糊失效概率.文中用简单算例和工程算例比较所提方法与Monte Carlo法的效率和精度,结果表明,文中方法在保证计算精度的条件下,具有更高的计算效率.