基于主动学习Kriging模型的改进一次可靠度方法

结构可靠度分析的一次可靠度方法在每一迭代中均涉及迭代点的函数值及梯度值计算,但后续迭代过程不能充分利用前期迭代过程中迭代点的计算结果,因此计算效率有待于进一步提升。考虑到迭代后期迭代点在局部区域内波动,若以已有迭代结果为基础建立代理模型进行迭代后期迭代点的函数值及梯度值计算将有助于改善一次可靠度方法的计算效率。为此,该文在将一次可靠度方法的迭代过程分为全局搜索阶段与局部搜索阶段的基础上,针对两个阶段分别采用不同的计算策略,即全局搜索阶段沿用已有一次可靠度方法的迭代过程,在局部搜索阶段则基于全局搜索阶段的迭代结果建立Kriging模型,并引入可评估Kriging模型在迭代点处精度的学习函数,实现局部搜索阶段迭代点的高效率计算,从而提出了具有更高计算效率的改进一次可靠度方法。数值算例和工程算例的计算结果表明建议方法在保持精度不变的情况下,可显著提高一次可靠度方法的计算效率。

基于改进Kriging模型的大跨度斜拉桥结构可靠度分析

对大跨度斜拉桥结构体系进行结构可靠度分析时,其极限状态方程与功能函数存在着高度非线性与繁杂失效路径的特点,从而会加大计算成本并导致精度失准。为此,提出将改进粒子群(IPSO)算法应用到Kriging模型的参数寻优过程中,并利用Kriging模型在小样本和高维非线性数据处理能力上的优势,建立响应面模型来逼近实际的极限状态函数,同时通过改进粒子群算法的寻优能力,使得计算结果处于全局最优。结合工程实例对该算法的有效性进行验证,结果表明:改进粒子群算法与传统PSO算法相比对Kriging模型各参数的寻优效果更好;提出的方法在样本数量、计算精度、迭代次数等方面相对于传统可靠度分析方法具有明显的优势,可为斜拉桥结构可靠度计算提供方法参考。

多维平行六面体模型非概率可靠性灵敏度分析

可靠性灵敏度能够反映基本变量分布参数对可靠度的影响程度,为可靠性分析与优化设计提供指导。提出了一种基于多维平行六面体模型的非概率可靠性灵敏度分析方法。首先,给出基本变量域完全位于安全域时采用非概率可靠性指标,而基本变量域与安全域有交集时采用非概率失效度作为可靠性度量的原因。其次,推导结构线性系统的可靠性灵敏度解析式,并进一步探讨所提方法对结构非线性系统的适应性问题。最后,通过3个工程算例验证文中方法有效可行。

基于自适应Kriging模型的双螺旋轴可靠性分析

双螺旋轴是高速水稻插秧机的关键部分,其回转槽面在强轴向力作用下容易破坏失效,因此对双螺旋轴进行可靠性分析十分重要.针对传统方法获得其可靠度耗资大、时间长的问题,采用自适应Kriging模型结合Monte Carlo模拟的可靠性分析方法(AK-MCS)对双螺旋轴进行可靠性分析,以减少计算成本、提高计算效率.根据双螺旋轴的工况条件,考虑材料密度、工作载荷、工作温度3个参数对其所受挤压应力的影响,进行可靠性分析.分析结果表明:在许用应力值为613.21 MPa的条件下,计算得出双螺旋轴的可靠度为0.9986.与单一的Monte Carlo模拟法进行对比,本文提出的评估方法在仿真效率上有明显优势,为双螺旋轴可靠性分析提供了一种思路.

考虑参数空间变异性和基于高效代理模型的边坡可靠度分析

在考虑参数空间变异性情况下评估小失效概率的边坡可靠度,传统可靠度分析方法往往存在耗时冗长或难以求解等问题。为此,提出了一种基于分段逆回归的主动学习多元自适应回归样条法与子集模拟结合的边坡可靠度分析方法,并探讨了分段逆回归方法对代理模型响应值的影响。首先,利用Karhunen-Loève展开法离散抗剪强度参数随机场,通过强度折减法计算得到一定数量的训练样本用于构建初始代理模型。接着,采用主动学习函数选取一定量最优样本点更新代理模型,使用最终的代理模型与子集模拟耦合进行边坡可靠度分析。最后,以两个典型的边坡算例,验证所提方法的有效性。结果表明:在考虑参数空间变异性情况下,所提方法可以采用更少的训练样本进行小失效概率边坡可靠度分析,不仅可得到比较精确的结果,而且避免出现内存溢出情况。

一种基于自适应Kriging集成模型的结构可靠性分析方法

基于Kriging模型的复杂结构可靠性分析结果高度依赖于Kriging模型的拟合精度,在构建Kriging模型的过程中,不同相关函数和回归函数的选择均会影响模型精度。为解决模型的不确定性对可靠性分析结果的影响,同时兼顾计算效率和精度,基于Kriging模型和蒙特卡罗模拟(MCS)方法,提出了一种结合自适应集成策略和主动学习函数的结构可靠度计算方法。该方法考虑Kriging模型的建模不确定性,将多种Kriging模型组合,构建了一种综合考虑样本点贡献和样本点距离的主动学习函数,通过主动学习函数迭代更新集成Kriging模型直至满足收敛条件,最后通过构建的集成Kriging模型和MCS方法进行结构可靠性分析。数值算例和工程算例结果验证了所提方法的有效性,该方法与其他主要方法相比稳健性更好,在保证计算精度的同时,计算效率更高。

工程结构椭球凸集模型可靠度的二次型计算方法研究

工程结构概率可靠度在理论上已经建立了完整的计算体系,但在实际工程应用中却停留在近似或半经验阶段。对于既有工程结构的可靠度评估,由于测试数据有限,采用椭球凸集模型可靠度进行评估有很高的工程价值和广泛的应用前景。椭球凸集模型可靠度有很多种不同的定义,但无论何种定义,如果完全脱离概率可靠度与失效概率的基本假定,则很难与现在基于概率可靠度评估方法的主流实现有效的衔接。从多维正态联合概率密度出发,推导了斜椭球方程及其标准化方法,同时结合极限状态方程,给出了椭球凸集模型可靠度与概率可靠度之间的数学关系。算例表明,得出的特殊简化情况下的椭球凸集模型可靠度计算方法和几何解释,可进一步推动该类可靠度在工程中的应用。

基于经验频率分布的偏态概率模型可靠度计算方法研究

在既有结构可靠度计算中,经验频率分布较容易通过简单的序列计算得到。利用经验频率分布回归得到的正态概率模型或偏态概率模型可以计算相关统计参数、失效概率和可靠指标。大量的计算和比较分析得出,偏态概率模型在工程实践中具有更好的适应性。数值计算结果也进一步表明,用正态分布进行近似,其可靠指标的误差较大,甚至会影响既有结构的评估结果。提出了基于Azzalini偏态分布函数的参数估计方法,并利用失效概率作为联系纽带,建立了偏态分布下失效概率与可靠指标之间的函数关系。以某较为复杂的功能函数为例,展示了所提出的基于经验频率分布的偏态概率模型可靠度计算方法,该方法具有步骤清晰、目标明确、精度较高的优点,能够适用于更加广泛的实际既有工程结构可靠度的评估。

基于Kriging模型的非概率可靠度计算

Kriging模型可以适应各种极限状态函数,HL-RF修正算法可以有效地计算非线性问题。对于难以获得极限状态函数的结构,提出了用Kriging模型进行回归拟合极限状态方程,同时使用HL-RF修正算法计算结构的非概率可靠度指标的计算方法。数值算例以及球形压力容器可靠性分析表明,本文提出的计算方法具有求解精度好、适应能力强的特点。

基于优化Kriging模型的小概率失效结构可靠度计算方法

为解决小概率失效结构在可靠度计算中功能函数非线性强、难以显化求解的问题,提出了一种基于优化Kriging代理模型的小概率失效结构可靠度计算方法。首先,引入移动平行四边形网络抽样的方式生成Kriging模型训练的初始样本集,根据插值公式添加结构极限状态面附近的关键验算点,提高样本库的数据质量。其次,采用一种自适应遗传算法对Kriging模型高斯核参数θ进行寻优,建立优化的Kriging结构代理模型。最后,以岳阳杭瑞洞庭湖大桥为工程背景,对悬索桥结构主梁钢桁架考虑竖向挠度失效的可靠度指标计算。结果表明:自适应遗传算法相较于标准遗传算法对Kriging模型高斯核参数的寻优效果更好;优化Kriging模型对主梁挠度响应的预测相对误差均小于5%;与传统有限元模型配合蒙特卡洛抽样的可靠度计算方法对比,可靠度指标相对误差仅为0.52%,提出的优化Kriging模型可靠度计算方法在大幅节约计算成本的同时保证了计算精度,工程实用性更高。

Yule-Furry经典δ冲击模型的可靠度

可靠度是可靠性模型理论研究的重要内容之一,尤其在δ冲击模型中可靠度是讨论其他指标的前提。采用重积分法、独立卷积法、无记忆法证明了Yule-Furry经典δ冲击模型的系统可靠度,并分析了3种方法的异同。由无记忆法的证明过程,得到寿命T的分布函数,并推导了可靠度的简单证法。

基于Kriging模型的可靠度计算

利用地质学中的Kriging方法,建立了结构可靠问题的Kriging模型.利用可靠度计算的方法,对已建立的Kriging近似模型进行了可靠度计算.结果表明:考虑各向异性的Kriging模型精度好于各向同性的Kriging模型;基于Kriging模型的可靠度计算,不仅能明显地减少计算量,而且降低了可靠计算中的非线性,提高了收敛速度.

基于主动学习Kriging模型的直立锁缝屋面系统抗风揭可靠度分析

直立锁缝屋面系统由于自重轻、柔性大,在强风作用下常发生风揭破坏。为减少风揭破坏的发生,进行直立锁缝屋面系统抗风揭可靠度分析极为必要。鉴于此,该文提出了基于主动学习Kriging模型的Monte Carlo法(AK-MCS)的直立锁缝屋面系统抗风揭可靠度分析方法。建立直立锁缝屋面系统力学模型以分析其破坏模式,并推导其失效准则对应的极限状态函数;结合AK-MCS法和推导的极限状态函数建立了直立锁缝屋面系统抗风揭可靠度分析方法;以典型实际工程的直立锁缝屋面系统为例进行了抗风揭可靠度分析。分析结果表明:该文方法兼顾精度与效率,与拉丁超立方抽样的Monte Carlo法(LHS-MCS)相比,其计算的可靠度指标的相对误差为3.74%,而计算成本仅为LHS-MCS法的25.1%;该文方法计算所得的直立锁缝屋面系统可靠度指标β=2.7703,相比规范要求的可靠度指标偏低,建议在支座与屋面板锁缝处采取相应的加强措施。

基于主动学习Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算

对于具有多失效模式的结构可靠度计算问题,利用多输出Kriging模型作为代理模型进行分析。该代理模型只需对所有功能函数进行一次建模,无需对每个功能函数建立各自的代理模型,且在建模过程中能够考虑各失效模式之间的相关性。本文方法设定的初始样本点不仅对随机变量均值附近区域给予足够重视,而且能够兼顾设计空间的边缘区域,进而确保初始代理模型在全局空间内具有较好精度,以减少后续利用学习函数更新代理模型的次数。数值算例表明,本文方法具有较好的计算精度和较高的计算效率,当失效模式较多时,计算效率大幅提升。

考虑动态腐蚀的输流管道时变共振可靠性及灵敏度分析

考虑输流管道受到环境动态腐蚀,壁厚变化引发输流管道固有频率变化,从而可能导致共振。因此,考虑时间变化以及输流管道结构参数、流体参数和外部激励频率的不确定性,采用Galerkin法求解输流管道固有频率,建立时变防共振功能函数,引入基于自适应Kriging模型的时变可靠性算法对时变失效概率进行高效求解,并与MCS法和SL-ALK法对比验证了方法的准确性,采用变量灵敏度指标评估各随机变量对时变失效概率的影响,分析了流体密度和流速对于时变共振失效概率的影响规律。

基于代理模型技术的江海直达船体结构可靠性优化设计

为提高船体结构可靠性优化设计这类多参数、高维度、高非线性优化问题的效率,弥补传统船体结构确定性优化设计对影响结构安全不确定性因素考虑的欠缺,本文以一艘江海直达船为研究对象,采用BP(Back Propagation)神经网络代理模型技术,结合SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)过采样算法增加极限状态失效面附近样本点数量,实现以较少的样本点获得较高精度的船体舱段结构极限状态代理模型,进而利用蒙特卡洛抽样模拟方法编制船体结构可靠度计算程序,在结构可靠性分析的基础上以降低船体舱段结构重量为目标,采用模拟退火优化算法开展船体结构可靠性优化设计。本文建立了一套完整有效的、基于代理模型技术的船体结构可靠性优化设计系统,有效提高了优化设计的效率,对江海直达船体结构可靠性优化设计具有指导意义。

基于主动学习Kriging模型的地下管线抗震可靠度分析

为提升地下承插式接口铸铁管线抗震可靠度的计算效率,提出基于主动学习Kriging代理模型的Monte Carlo模拟方法(AK-MCS)进行地下管线抗震可靠度计算。采用梁单元模拟管线结构,均布弹簧反映管土相互作用,接口弹簧模拟邻接管道约束作用,建立了地下管线地震响应分析模型;考虑管线接口允许位移、管线埋深、土体容重和内摩擦角等模型参数随机性的影响,以管线接口位移量为安全准则,采用主动学习Kriging模型方法建立管线接口位移响应与随机变量参数关系的代理模型,从而获得管线接口安全状态。算例结果表明,AK-MCS法计算得到的管线失效概率与传统Monte Carlo模拟计算的结果相对误差在5%以内,且AK-MCS法计算时间约为传统Monte Carlo模拟计算时间的2%。因此在进行管线可靠度计算时,主动学习Kriging代理模型方法具有准确性与高效性。

基于Kriging模型的土质边坡可靠度计算方法

边坡可靠度计算过程因其功能函数隐式特征及高度非线性而较为繁琐,结合Janbu法与Kriging插值函数方法建立一种易于操作的边坡可靠度计算方法。首先,根据Janbu法原理建立边坡可靠度计算的功能函数;然后,通过对变异性较大的参数进行拉丁超立方抽样,抽取一定规模的随机样本,同时引入Kriging插值函数方法,结合上述抽样样本构件新的功能函数,用Kriging代理模型解决原边坡稳定功能函数所存在的隐式问题;最后,通过一个工程实例,表明该方法具有较高的计算效率,与传统蒙特卡洛法相比,精度优良,具有很强的工程实用价值。

基于Kriging代理模型的拉杆组合转子强度可靠性研究

针对燃气轮机拉杆组合转子可靠性分析的复杂性,研究了基于Kriging代理模型的强度可靠性分析方法。通过拉丁超立方抽样法对代理响应曲面进行采样,得到了拉杆组合转子透平端各零件的应力分布特性;建立拉杆组合转子系统的强度可靠性数学模型,分别从零件与系统的角度研究了拉杆组合转子的强度可靠性;研究不确定性因素和强度退化共同影响下的拉杆组合转子强度可靠性,揭示了拉杆组合转子强度可靠性变化规律。研究结果为燃气轮机机组的可靠性设计、安全稳健性运行及停机检修提供了一定的参考。

基于马尔可夫模型的多等级灾害下复杂系统可靠性和维修分析

近些年来,自然灾害发生的频率逐渐增加,复杂系统的规模越来越大,导致了巨大的经济损失。由于自然灾害的预测较难,且灾害极易对复杂系统造成巨大冲击,因此,对复杂系统的可靠性和维修分析显得尤为重要。本文研究多等级灾害下的复杂系统的维修策略。首先基于马尔可夫模型对多态复杂系统性能进行分析,基于系统性能变化对复杂系统的损失进行分析,然后以系统总损失最小为目标来确定故障组件的维修集合。由于资源限制,假设每次只能修复一条故障线路,而且不同线路对系统损耗的影响不同,因此必须确定修复故障线路的顺序,本文利用综合重要度来确定维修集合中组件的维修顺序。最后以IEEE18节点标准配电系统为例,对其进行可靠性和维修分析,提出给定故障组件集合下的维修策略,从而验证了模型的可行性。