复杂结构广义可靠性及优化研究的评述

综述近年来复杂结构的广义可靠性方面的研究进展情况，并且在此基础上预测将来进一步的研究方向。虽然有关结构工程可靠性优化方面的研究报道已很多，但把广义可靠性应用于大型复杂结构工程中的工作却不多见。根据该工作的困难情况。提出利用人工神经网络和遗传算法等方面解决这类问题的可能性。     

随机和模糊分布参数情况下可靠性度量指标及其求解方法研究

针对工程实际中由于信息量不足而难以准确确定基本随机变量分布参数的问题,采用区间变量描述分布参数,提出并解析区间分布参数情况下可靠性的新度量指标,给出新度量指标间接和直接的多种求解方法.进一步地,在所建区间分布参数可靠性度量指标的基础上,对分布参数为模糊数时的可靠性指标进行定义和解析,最后以实际算例验证求解方法的正确性及...     

基于马尔科夫链模拟的支持向量机可靠性分析方法

针对实际工程中可靠性分析设计的极限状态方程为隐式的情况,提出了一种基于马尔科夫链模拟的支持向量机可靠性分析方法.所提方法采用改进的马尔科夫链来产生极限状态重要区域上的样本点,再采用支持向量机方法求得相应的函数替代模型来进行可靠性分析.由于马尔科夫链能够自适应的模拟极限状态重要失效区域附近的样本,并且由于采用马尔科夫链备...     

一种通用的稳健可靠性指标

已有的可靠性指标主要包括三种,即稳健可靠性区间指标、稳健可靠性扩展函数指标和稳健可靠性的无穷范数指标.通过对这三种指标的详细讨论,指出各种指标的优缺点.为解决已有指标存在的问题,提出一种适用于基本变量含有多种不确定性凸集的线性及非线性系统的通用稳健可靠性指标.在求解通用指标时,将描述每个基本变量凸集不确定性的多个尺度转...     

可靠性灵敏度分析的自适应重要抽样法

基于全局优化的模拟退火方法,提出了结构可靠性灵敏度分析的自适应重要抽样方法。所提方法由模拟退火来逐步寻找结构最可能失效点,通过逐步优化的最可能失效点来构建可靠性灵敏度分析所需的重要抽样函数。从重要抽样密度函数中抽取样本,来对结构可靠性灵敏度作无偏估计,推导了可靠性灵敏度估计量方差和变异系数的计算公式。与基于Monte-Carlo法的可靠性参数灵敏度分析相比,该方法具有更高的抽样效率,算例证明了所提方法的优越性。     

考虑状态模糊性时广义失效概率计算的矩方法

针对失效状态和安全状态具有模糊性的广义可靠性分析问题,提出了一种广义失效概率计算的矩方法。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,从而将模糊可靠性问题转化为一般的随机可靠性问题,进而可以利用近似的矩方法求得广义失效概率。该文给出了所提方法的实现步骤和原理,算例结果表明所提方法对于中低维问题具有很高的精度和效率。     

分布参数的主观不确定性对结构平均输出性能方差影响的降维分析方法

为了有效控制结构平均输出性能,研究了分布参数主观不确定性对平均输出性能方差的影响.考虑到分布参数的主观不确定性对平均输出性能的方差贡献与分离主、客观不确定性后分布参数的主观不确定性对输出性能的方差贡献相同,并针对传统Monte Carlo方法效率低、计算量大的缺点,首先采用乘法降维方法求解基于平均性能方差的全局灵敏度,该方法对功能函数的调用次数远远小于传统的Monte Carlo方法;其次将主、客观分离方法与乘法降维方法相结合,求解分布参数的主观不确定性对平均输出性能方差的影响,该方法在保证精度的同时,进一步提高了计算效率.     

失效概率计算的截断重要抽样法

在结构可靠性分析中,传统的重要抽样法通过将抽样中心移到设计点处,从而提高了抽样效率。在传统的重要抽样方法基础上,通过引入截断的重要抽样函数,提出了失效概率计算的截断重要抽样法。与传统的重要抽样法相比,所提方法将重要抽样的区域控制在以均值点为球心的超球之外,从而进一步提高了抽样效率。推导了截断重要抽样方法的失效概率估计值的方差和变异系数计算公式。算例结果表明:在相同的抽样次数下,截断重要抽样法比传统的重要抽样法具有更小的失效概率估计值变异系数,而在相同的计算精度下,截断重要抽样法所需的样本数更小,这说明截断重要抽样法比传统重要抽样法具有更高的效率。     

高维小失效概率可靠性分析的序列重要抽样法

针对工程实际中大量存在的高维小失效概率问题,提出了基于子集模拟的序列重要抽样法。该方法首先利用子集模拟的基本思路,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,然后再依据重要抽样法的思想,逐步构造序列重要抽样函数来求得失效概率的估计。文中给出了序列重要抽样法求解高维小失效概率的基本步骤,并用算例验证了所提方法的效率和可行性。数值算例和工程算例的结果均表明,基于子集模拟的序列重要抽样法不依赖于极限状态方程的形式,且适用于非正态分布随机变量,其可靠性分析结果有很高的计算精度。     

极小子样试验的虚拟增广样本评估方法

提出一种针对极小子样试验的虚拟增广样本评估方法。在工程实际中，对于成本昂贵的大型复杂结构体系或机构系统，往往只能做试件样本量为1或2的极小子样试验。在这种情况下，先根据极小子样试验的试验样本值虚拟增广样本，即把样本量从n=1虚拟增广至n=13，然后根据增广样本构造经验累积分布函数并对其进行修正，最后应用Bootstrap方法对增广样本进行评估，得到未知参数的估计。文中采用一个实例验证了所提出方法的实用性。