不确定性信息条件下系统可靠性分析

在系统可靠性分析中,参数不确定性的正确表达是评价系统稳定与否的先决条件。然而,在实际情况中,影响系统可靠性的参数分布往往缺乏严格的规律性,即便参数大体符合某种分布,也存在漂移现象,采用传统方法处理这类不确定性,存在信息丢失问题。为此引入概率盒理论,提出一种新的不确定性信息条件下系统可靠性分析方法。首先对各个不确定参数进行概率盒建模;其次,将各参数概率盒等信度离散,结合系统可靠性方程计算笛卡尔积,进而得到系统可靠性概率盒模型;最后,以零点为边界划分出风险区和稳定区,并通过积分计算面积定量地分析系统的可靠性。实验以悬臂梁系统为分析对象,与传统方法进行对比分析,实验结果表明,该方法不仅有效而且提高了准确性。

基于融合概率盒的指标灵敏度分析方法

传统灵敏度分析方法大多忽略了指标不确定性问题,难以反映指标不确定性对评估结果的影响程度,导致关键指标辨识困难。为此,在不精确概率的数学性质基础上,提出基于融合概率盒的不确定性指标灵敏度分析方法。首先针对指标数据的分布特点采用不同方法建立指标概率盒模型,然后进行指标概率盒两两交叉融合运算,获得每次融合后的概率盒模型,最后通过计算融合后概率盒模型积分面积变化分析指标的灵敏度。与传统方法比较,结果表明该方法不仅能有效辨识出关键指标,而且给出的灵敏度排序结果与传统方法相比具有更高的区分度。