基于围岩变形失效的隧道结构可靠度设计方法

为科学地处理隧道工程中由于材料属性和复杂地质环境等带来的不确定性,使支护设计更加安全合理,基于可靠度理论,提出一种实用隧道可靠度设计计算方法.首先,基于可靠度指标的几何意义,结合Nataf变换和Cholesky分解等考虑参数相关性与非负性,建立约束在原始空间的最优化模型;其次,利用数值软件内嵌的优化函数在不需人为计算偏导数的情况下直接获得设计点;然后,引入重要抽样方法,在设计点处计算失效概率,形成兼顾收敛性和精度的实用可靠度计算方法;再次,通过高度非线性的数值算例和非圆坑道算例验证该方法的有效性和适应性;最后,基于围岩变形失效功能函数,采用本文方法进行隧道支护抗力设计计算.算例分析结果表明:本文方法能够以较小代价获取设计点,最终结果和蒙特卡洛法结果相对误差小于1.0%,并且能够结合含交叉项响应面函数处理无解析功能函数的非圆坑道可靠度问题;本文方法能够获取准确的支护抗力设计值,与蒙特卡洛法结果相对误差小于0.5%;内摩擦角的敏感性比黏聚力和变形模量的大.

机械强度可靠性灵敏度分析的拟蒙特卡罗法

虽然蒙特卡罗方法具有程序结构简单,计算效率与问题维数无关的优点,但工程结构的失效概率往往很小,要获得精确的结果就需要大量样本,因而计算效率低.针对这一问题,采用Halton序列代替伪随机数并结合重要抽样方法,提出计算可靠性灵敏度的拟蒙特卡罗法.该方法与传统蒙特卡罗法相比显著减少了样本,提高了计算效率,并且误差是确定的.以齿轮为研究对象,通过对接触疲劳可靠性及可靠性灵敏度进行分析,证实了该方法在计算效率上的优势.

最小临床意义差值的确定和应用

最小临床意义差值(minimal clinically important difference,MCID)的常用估算方法包括效标法、分布法和文献分析法等。目前MCID的估算方法众多且不统一,给MCID的确定、结果解释和应用带来了困难。鉴于目前各种估算方法均存在一定局限,建议同时使用多种估算方法获得多个MCID初步估算值,并以效标法为主、其他方法为辅或将多种方法通过统计整合的估算值来确定最终的MCID。MCID可协助进行临床研究结果的临床意义判断、样本量估算以及临床决策等,在具体应用之前,应充分了解该MCID的估算方法和样本特征等相关细节以判断是否适用于所开展的研究或临床场景。

基于β面截断重要抽样法可靠性灵敏度估计及其方差分析

基于β面的截断重要抽样法可以用来求解单失效模式可靠性灵敏度.该方法在设计点处作失效面的虚拟切面β面,而β面将变量空间分割成重要抽样区域R和非重要抽样区域S.在R和S区域分别建立相应的截断重要抽样密度函数hR(x)和hS(x),从hR(x)和hS(x)中抽取的样本量按照R和S区域对可靠性灵敏度的贡献来分配,并通过迭代模拟计算来得到.本文推导了基于β面截断重要抽样法的可靠性灵敏度估计值方差和变异系数的计算公式,并将该方法推广应用到并联系统中.算例结果表明:在估计值相对误差小于2%、可靠性灵敏度估计值变异系数相同时,基于β面的截断重要抽样法的可靠性灵敏度估计所需的样本数比传统重要抽样法、β球截断重要抽样法计算量少.

基于β面的截断重要抽样法

提出一种基于β面的截断重要抽样法求解结构单失效模式的失效概率。该方法通过在设计点处作失效面的虚拟切面-β面,将变量空间分割成重要抽样区域R和非重要抽样区域S。在R和S区域分别建立相应的截断重要抽样密度函数hR(x)和hS(x),从hR(x)和hS(x)中抽取的样本量按照R和S区域对失效概率的贡献来分配,由迭代模拟计算得到。推导了基于β面截断重要抽样法的失效概率估计值的方差和变异系数计算公式,该方法还可推广应用到并联系统中。算例结果表明,在相同的计算精度下,基于β面的截断重要抽样法所需的样本数比传统重要抽样法计算量少。

结构可靠度分析中Monte Carlo法的研究

结构可靠度作为一种预测结构破坏的量化形式,现已得到广泛运用。根据实际工程的需要,采用合适的可靠度计算方法非常重要。论文通过对结构可靠度的Monte Carlo法的具体方法,如直接抽样法、重要抽样法、方向抽样法和基于神经网络的Monte Carlo法进行了分析,得出了各种计算方法的特点。

基于拉丁超立方重点采样的静态电压稳定概率评估法

为描述新型电力系统下大规模风电等不确定因素对系统静态电压稳定的影响,研究系统临界功率概率分布及给定负荷水平下的电压失稳概率,本文构建电压稳定非线性规划模型,采用机会约束引入随机变量,使用拉丁超立方重点采样法构建样本空间,使用内点法计算系统临界功率概率分布,通过与蒙特卡洛法对比验证算法的有效性、收敛性和耗时,最后应用所提算法分析风电出力在不同置信水平和约束上限对系统临界功率的影响,结果表明所提方法快速有效。

基于失效概率偏导数的局部与全局混合灵敏度分析

基于失效概率偏导数的局部灵敏度与矩独立的全局灵敏度定义了一种新的混合灵敏度指标,该灵敏度指标不仅继承了传统的矩独立灵敏度的优点,而且反映了矩独立灵敏度和基于方差的灵敏度之间的内在联系。针对该矩独立的混合灵敏度指标计算量大的问题,该文首先将其转化为基于方差的混合灵敏度指标,然后利用能够高效计算条件矩的态相关参数(SDP)法进行求解。为了进一步提高计算效率,该文建立了基于重要抽样和截断重要抽样的SDP方法。算例结果验证了该文所提指标的合理性及所提方法的准确性。