用随机无网格法和免疫算法分析结构可靠性

本文首先用摄动随机无网格伽辽金法(PSEFGM)求解随机结构的响应。摄动随机无网格伽辽金法具有不需要划分单元和精度高等特点。然后应用人工免疫遗传算法对结构可靠性进行了分析。人工免疫遗传算法是一种新的综合人工免疫算法和遗传算法的智能优化算法,它避免了遗传算法易出现早熟。搜索效率低和不能很好地保持个体多样性等问题。数值实例表明在随机结构可靠性分析方面随机无网格迦辽金法与人工免疫遗传算法具有明显的优势和广泛的应用前景。     

用Taylor展开随机无网格法分析齿轮弯曲疲劳强度的可靠性

这里用Taylor展开随机无网格点插值法(TSMPIM)分析了齿轮弯曲疲劳强度的可靠性。数值实例表明在随机结构分析与可靠性计算方面随机无网格法具有明显的优势。     

用Taylor展开随机无网格点插值法分析齿轮的可靠性

用Taylor展开随机无网格点插值法(TSMPIM)分析了齿轮弯曲疲劳强度的可靠性。在无网格点插值法中,所求解问题的域由分布的节点表示,并且利用具有Delta函数性质的多项式进行节点插值,为此,很容易类似有限元法一样处理本质边界条件。利用Taylor展开法,建立了随机结构分析的Taylor展开随机无网格点插值法,并应用Taylor展开随机无网格点插值法分析了齿轮弯曲疲劳强度的可靠性。数值实例表明在随机结构分析与可靠性计算方面Taylor展开随机无网格点插值法具有明显的优势。     

基于随机无网格伽辽金法和遗传算法的结构可靠性分析

用摄动随机无网格伽辽金法(PSEFGM)求解随机结构的响应。摄动随机无网格伽辽金法具有不需要划分单元和精度高等特点,采用遗传算法对结构可靠性进行了分析。遗传算法是一种智能搜索优化算法。数值实例表明在随机结构可靠性分析方面随机无网格迦辽金法与遗传算法具有明显的优势和广泛的应用前景。     

基于随机无网格伽辽金法的结构可靠性分析

基于摄动随机无网格伽辽金法（perturbation stochastic element-free Galerkin method，PSEFGM）进行随机结构的可靠性分析。摄动随机无网格伽辽金法具有不需要划分单元和精度高等特点。数值实例表明，在随机结构的可靠性分析方面随机无网格迦辽金法具有优良的特点和应用前景。     

用随机无网格点插值法分析齿轮弯曲疲劳强度的可靠性

用摄动随机无网格点插值法（PSMPIM）分析了齿轮弯曲疲劳强度的可靠性。在无网格点插值法中，所求解问题的域由分布的节点表示；并且利用具有Delta函数性质的多项式进行节点插值，为此，很容易类似有限元法一样处理本质边界条件。同时利用摄动技术，建立了随机结构分析的摄动随机无网格点插值法。并应用随机无网格点插值法分析了齿轮弯曲疲劳强度的可靠性。数值实例表明在随机结构分析与可靠性计算方面随机无网格法具有明显的优势。     

无网格法的研究进展

对现有的无网格法（Meshless methods）进行了综述。描述了无网格法的近似方案、权函数的选择、变分形式和离散方程以及数值求解的实现。研究了无网格法对不连续问题和边界条件的处理、无网格法与有限元法的耦合。采用Element-free Galerkin（无网格伽辽金,EFG）方法编制了相应程序,并给出了两个计算例子。在现有研究的基础上提出了无网格法未来发展的几个方向。     

无网格法在金属成形塑性分析中的应用

比较了有限元法与无网格法在金属成形应用中的优缺点,分析描述了无网格法在金属弹塑性变形、金属体积成形、板料成形等金属成形加工方面的应用现状,并阐述了无网格法的不足、亟待继续深入解决的问题以及未来的展望.     

Inconel690合金圆管挤压变形行为无网格法研究

针对Inconel690镍基高温合金圆管挤压变形过程,推导建立圆柱坐标系下无网格伽辽金(Element-free Galerkin,EFG)法的求解模型并编制软件程序,采用Gleeble-1500热模拟机试验建立Inconel690的本构模型,实现了对于Inconel690镍基高温合金圆管挤压变形行为的数值模拟。所开发的EFG方法,采用罚函数法施加本质边界条件,利用反正切摩擦模型计算边界摩擦力,应用Newton-Raphson迭代方法求解刚度方程。为了验证所建EFG方法及软件,通过多次随机选取变形区内若干节点,提取其速度场、等效应变速率和等效应力的计算值,并与相同工况下的DEFORM有限元计算结果进行对比,最大的相对差不大于8%;将仿真计算得到的稳态挤压力与某工厂同样工况条件下的挤压力实测值相比较,最大的相对差小于7%。运用所建立的EFG方法求解模型和软件,仿真研究Inconel690高温合金圆管挤压过程,求得稳态挤压力、速度场、等效应变速率场以及等效应力场,分析获得塑性变形区内金属变形规律;并以某工厂的挤压机为对象,以挤压力最小为优化目标,借助正交试验法设计模拟计算工况,得到了较优的挤压工艺参数。     

基于EFGM-ANN的含多裂纹结构的断裂可靠性分析

基于无网格伽辽金法(element-free Galerkin methods,EFGM)和人工神经网络(artificial neural network,ANN)理论,提出用EFGM-ANN方法进行可靠性分析.采用无网格伽辽金法计算含裂纹结构的应力强度因子,通过使用带权正交函数作为基函数,提高计算效率;又将影响结构断裂的不确定因素视为随机变量,通过径向基(radial basis function,RBF)神经网络响应面法模拟结构的极限状态函数及其导函数,对含多裂纹结构进行断裂可靠性分析.计算结果表明本方法具有广泛的应用前景.     

结构刚度可靠性分析方法

提出了结构刚度可靠性的分析方法，引入了刚度可靠性分析中相对重要度的概念，建立了以相对重要度来确定主要变量的准则，同时对极限状态方程的形式以及确定极限状态方程的插值点的选择进行了研究，形成了一般工程设计情况下和特殊情况下结构刚度可靠性分析的通用方法，并且这种方法可以推广到结构强度的可靠性分析中。     

无单元伽辽金弱形式积分方法的研究

针对无单元伽辽金弱形式矩形域数值积分精度不高的问题进行研究,提出弓形域数值积分方法.首先,采用圆形支撑域构造背景网格,对支撑域交叠的部分利用对称性原则进行简化运算,简化成弓形区域;然后用高斯数值积分方法对该区域进行积分,依据高斯积分公式,导出弓形域高斯积分参数随节点距离变化的曲线方程,并给出弓形域数值积分法的具体步骤....     

基于无网格Galerkin法的灵敏度分析与形状优化

结构形状优化已经在工程应用中得到重视,将无网格法与形状优化相结合能够从根本上解决优化过程中出现的有限单元扭曲或畸变问题。为此在无网格Galerkin法的基础上,利用离散导数法,提出一种基于离散型的节点位移灵敏度分析方法,其中采用了拉格朗日乘子法来施加本质边界条件。该方法的最大优势是求解过程与无网格Galerkin法的求解过程相似,容易实现。另外对形状优化的数学模型和节点位移的设计速度域进行了讨论。采用具有解析解的实例,对所提出的灵敏度分析方法进行了验证,所得结果显示两者非常吻合。利用上述所建立的形状优化算法,完成了两个工程实例的形状优化设计。     

系统可靠性灵敏度分析方法及其应用研究

基于已有的单个失效模式可靠性灵敏度分析,建立多模式串、并联系统失效概率对基本变量分布参数的灵敏度分析方法,着重研究多模式并联系统可靠性灵敏度分析的近似方法.该方法以数字模拟为基础,根据样本点对系统失效概率的贡献,对计算失效概率的所有样本点进行筛选,并由筛选出的样本点线性回归模拟并联系统失效域,得到等价的单个线性极限状态方程,从而将多模式并联系统的可靠性灵敏度分析等价转换为单个模式的灵敏度分析.对于多模式串联系统的可靠性灵敏度分析,文中采用的方法是将串联系统的失效概率精确转换成单个模式失效概率与多个模式并联系统失效概率的代数和,然后逐项进行灵敏度分析,进而得到串联系统的可靠性灵敏度.对于结构系统的极限状态方程含有复杂综合随机变量的灵敏度分析问题,提出一种基于二次回归分析的近似处理方法,通过推导的综合随机变量分布参数对基本变量分布参数的偏导数公式和复合函数求导法则,最终得到复杂多模式系统失效概率对基本变量分布参数的灵敏度.文中用理论数值算例验证所提算法的精度与可行性,并将所提方法推广应用到工程算例中,验证其工程应用价值.     

边界元逆分析法预测含未知缺陷的结构可靠性

结构分析中常遇到结构体内含有未知缺陷等情况,用常规的可靠性计算方法无法对结构进行正确的可靠性分析,本文利用随机边界元法与非线性优化技术相结合,根据弹性体内或边界上的位移,应力等附加信息,建立了结构可靠怀预测的边界逆分析法的基本模型,算例证明了该理论的有效性。     

重要抽样法在工程可靠性分析问题中的应用

数据模拟法由于基通用性及精确性而成为结构可靠性学科中的重要分支。本文着重对数值模拟法中重要的抽样法的工程应用进行分析，给出两个工程实例，然后就重要后样法对这些工程问题的适用性与其他方法进行了对比，说明重要抽样法的优越性；最后对重要抽样法中存在的问题进行了讨论指出进一步的研究方向。１     

基于神经网络的可靠性分析新方法

对于大部分工程可靠性分析中的隐式极限状态方程,建立一种基于样本筛选的神经网络可靠性分析方法。该方法利用具有强大的非线性映射能力的神经网络,来近似隐式极限状态方程中的输入变量与输出变量的关系,从而使得隐式可靠性分析转化为显示可靠性分析问题,大大减少了计算失效概率的工作量。与已有的神经网络可靠性分析方法相比,所提方法选择近似极限状态方程而不是近似极限状态函数的策略,并通过筛选训练样本实现这一策略,从而提高可靠性分析的精度,算例结果充分显示所提方法的优越性。     

一种改进遗传算法及在结构优化设计中的应用

针对简单遗传算法中的线性适应度、恒定交叉与变异概率等不能动态地适应整个寻优过程，提出采用非线性适应度与自适应交叉、变异概率的改进遗传算法。以典型的遗传算法测试函数验证改进遗传算法的有效性与可行性，最后将改进遗传算法用于离散变量桁架结构优化设计，计算结果表明改进遗传算法是可行、有效的。     

利用蒙特卡罗法与数值解法相结合进行可靠度计算

提出了一种利用蒙特卡罗法与数值解法结合计算可靠度的方法，它适用于强度分布函数已知，应力分布函数未知的场合。本法具有用少量的模拟次数达到较高计算精度的特点。