考虑热误差的电主轴建模与可靠性全局灵敏度分析

以数控机床电主轴为研究对象,旨在分析其轴向热伸长量对电主轴可靠性的影响.采用Svenska Kullager-Fabriken(SKF)摩擦力矩模型对轴承生热量进行分析,设定对流换热系数为边界散热条件,建立了热分析有限元耦合模型,求解电主轴的温度以及轴向热伸长分布.将有限元模型与实验结果进行对比,验证了建立的有限元模型的准确性.考虑随机因素的影响,建立电主轴热变形可靠性分析模型,并采用Kriging模型进行可靠性求解.对电主轴热误差可靠性全局灵敏度进行分析,结果表明,转速和冷却水流量对可靠度影响较大,轴向力和径向力对可靠度影响较小.

空间分割全局灵敏度方法研究及其在风机叶片极限载荷工况中的应用

全局灵敏度分析,旨在考量结构系统中各输入随机变量对输出响应不确定性及风险水平影响的重要度。它能为后续的可靠度评估、故障诊断、系统设计、预测及优化等提供重要参考。尽管各类全局灵敏度分析方法不断涌现,但高维复杂结构(如风机叶片结构)灵敏度分析仍是目前的难题。该文针对空间分割全局灵敏度分析方法的三种可能计算形式及最优分割方案展开研究,通过标准算例分析和误差理论推导,提出能充分利用样本信息、有效减轻计算负担的求解形式及分割方案,并将其应用于风机叶片极限载荷工况下的全局灵敏度分析中,同时为未来设计更为高效、经济和可靠的风机结构提供参考。

基于Sobol'法的动车组车体弹性异常振动全局灵敏度分析与优化

为治理动车组车体弹性异常振动问题,首先,结合车辆系统工作变形测试分析、车体模态测试分析和车辆刚柔耦合动力学模型仿真分析探究车体异常振动成因;随后,以转向架蛇行最小阻尼比为目标函数,基于Sobol'全局灵敏度分析方法分析关键参数全局灵敏度,依据各参数总灵敏和一阶主灵敏度筛选影响转向架蛇行稳定性的重要参数,并基于车辆系统刚柔耦合动力学模型对筛选出的参数进行优化;最后,对优化前后车体的弹性振动进行对比验证。研究结果表明:转向架的蛇行频率接近车体菱形模态频率的同时,转向架的蛇行模态阻尼比也减小到接近于零,蛇行稳定性裕量明显不足,从而引起转向架的蛇行与车体菱形同步运动,导致车体菱形模态振动放大,发生车体的弹性异常振动现象;参数优化后,车体的菱形模态振动能量明显降低,有效抑制了车体弹性异常振动;Sobol'法可有效评估参数灵敏度,提高优化效率,可为车辆设计和参数优化等问题提供参考。

基于失效概率的涡轮后机匣全局灵敏度分析

涡轮后机匣作为航空发动机安全的关键部件,具有工况复杂、不确定性因素多的缺点。为了探究输入随机变量的不确定性对涡轮后机匣结构失效概率的影响,建立参数化有限元模型进行确定性分析。考虑材料性能、几何参数及外部载荷的不确定性,对涡轮后机匣两种典型失效模式建立极限状态函数;通过构造自适应Kriging代理模型并结合重要抽样方法评估涡轮后机匣结构失效概率,利用基于失效概率的全局灵敏度方法对涡轮后机匣结构可靠度的不确定性来源进行分析,对各输入随机变量重要性进行排序,构建一种涡轮后机匣全局灵敏度分析框架。结果表明:涡轮后机匣在两种失效模式以及系统失效模式下,发动机推力以及线性膨胀系数对结构失效概率影响最为显著,应对其重点考虑;内外机匣长度以及材料弹性模量对涡轮后机匣结构失效概率影响较小,可对其适当忽略。

基于全局灵敏度的高效一体式隔振超结构不确定性分析

以控制力矩陀螺等为代表的航天器执行机构能产生微扰振,后者直接影响光学荷载的成像精度和航天器关键部件的寿命,从而降低航天器的核心性能。一体式隔振超结构展现出了优异的隔振性能,但是由制造误差带来的几何不确定性会影响其隔振频带和隔振效果。该研究提出一种基于全局灵敏度的高效不确定性分析方法,能够在隔振超结构设计过程中准确地量化由制造误差带来的隔振性能偏差。首先,将高阶的稀疏点区间切比雪夫多项式展开与基于方差的Sobol’灵敏度指数相结合得到一种高效的全局灵敏度分析方法。该方法与传统蒙特卡洛灵敏度分析方法相比计算效率提高了三个数量级。其次,通过忽略全局灵敏度指数较小的区间变量,大大减少了由复杂单元组成的超结构不确定性分析的工作量。最后,进行了不确定性灵敏度分析方法的试验验证。结果表明,所提出的基于全局灵敏度的不确定性分析方法可为隔振超结构的设计与制造提供高效指导。

盾构施工土体参数全局灵敏度分析

为准确研究地铁盾构施工引发地面沉降土体参数灵敏度,考虑地下水影响,以比奥固结理论为基础,考虑土体参数随有效应力的动态变化关系,建立地铁盾构施工引发地面沉降三维流固全耦合模型,以某地铁盾构隧道区间段为例,通过对比实测地面沉降量和计算沉降量验证模型的可靠性,在本次数值模拟计算的参数灵敏度分析中,采用生态模型中全局灵敏度分析法的Morris法。结果表明:地铁盾构施工引发的土体变形对变形模量、内摩擦角和重度最敏感,变形模量、内摩擦角和重度3个参数的灵敏度线性效应明显。

计及随机变量相关性的孤岛微电网的全局灵敏度分析

为准确量化具有相关性的随机变量对含下垂控制孤岛微电网运行状态的影响,提出随机变量条件采样法,在计及随机变量相关性情况下,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛算法实现全局灵敏度指标计算,以提高基于方差的全局灵敏度分析精度和效率。在计及下垂控制的含不确定源的38节点微电网中设置算例,以传统蒙特卡洛仿真法提供精度参考,验证所提方法性能。算例结果表明,随机变量相关性能显著影响微电网全局灵敏度分析结果,且所提方法能在该分析中准确计及随机变量相关性的影响。证明了在微电网的全局灵敏度分析中精确计及随机变量相关性的重要性,以及通过所提方法实施全局灵敏度分析的必要性。

方差全局灵敏度求解的空间分割结合无迹变换方法

为有效计算基于方差的全局灵敏度指标尤其是非线性程度较高的响应函数的,将积分空间的可加性以及无迹变换结合起来,利用函数在子空间内非线性程度会降低以及无迹变换方法在概率空间内对低非线性函数性质具有强捕捉能力的特点,提出计算基于方差的全局灵敏度指标的高效方法。该方法只需产生一组无迹变换样本就可以近似求得各阶灵敏度指标,并且该近似解随空间分割个数的增加而收敛于真值。通过非线性程度较高的验证算例及工程算例验证了所提方法在处理非线性功能函数上的高效性和准确性。

两种基于方差的全局灵敏度分析W指标改进算法

在全局灵敏度分析(SA)中,基于方差的灵敏度分析指标(包括Sobol指标和W指标)应用广泛。其中Sobol指标是将输入随机变量固定于特定点时,求得其对输出响应量的平均影响;而W指标求解当输入随机变量在各自分布区间上缩减变化时,输入变量对输出响应量的影响程度。相比Sobol指标,W指标所反映的信息更加全面。但目前对W指标的求解方法还比较欠缺,双层重复抽样蒙特卡罗(DLRS MC)方法和双层一次抽样蒙特卡罗(DLSS MC)方法是两种传统的求解方法。针对W指标的求解问题,提出了两种新算法:改进的蒙特卡罗模拟(AMCS)和基于稀疏网格积分(SGI)的方法。AMCS只需抽取一组样本便可计算出所有变量的各阶W指标,由于该方法是通过筛选策略来计算条件区间上的方差,避免了DLSS MC法中由于小数取整带来的计数误差,从而提高了计算W指标的精度。基于SGI的方法则利用稀疏网格积分来计算三重矩进而得到W指标,由于该方法继承了稀疏网格积分的高效性,因而进一步提高了W指标的计算效率。最后,给出了两个数值算例和一个工程算例,用于验证所提方法求解W指标的准确性和高效性。

挖补修理蜂窝夹芯结构侧压强度的可靠性及灵敏度分析

以挖补修理复合材料蜂窝夹芯结构为研究对象,考虑胶层性能的不确定性,通过ABAQUS-MATLAB-Python联合仿真,建立挖补修理蜂窝夹芯结构侧向压缩渐进损伤分析模型,得到随机变量与其所对应的输出响应。基于蒙特卡罗法进行可靠性分析,采用基于方差和失效概率的全局灵敏度分析方法进行参数灵敏度分析。结果表明:外载荷在不同数值区间下结构失效概率具有较大差异,在接近极限破坏载荷时失效概率显著增加;胶层厚度方向的弹性模量和面内两个相互垂直方向上的剪切模量对挖补修理蜂窝夹芯结构侧压强度方差和失效概率的影响较大。

城市降雨径流模型参数全局灵敏度分析

采用逐步回归法分析典型城市降雨径流管理模型(SWMM)水文参数的全局灵敏度,为模型参数的有效识别提供参考.结果表明,汇水区面积对总产流起决定性作用.在雨强较小(10.5mm)的情况下,透水区参数灵敏度很小,可在参数识别中设为经验值;在较强降雨(52.5mm)情况下,管道曼宁系数是决定峰值流量与峰值发生时间的关键参数.减小汇水区面积的不确定性可提高其他参数的灵敏度,有利于参数的有效识别.

SWMM模型径流参数全局灵敏度分析

选取基于Horton和Green-Ampt入渗模型的入渗参数,以及区域坡度、区域宽度、透水性区域的曼宁系数和可积水深度共7个SWMM模型参数,采用Morris方法进行全局灵敏度分析。并分别采用不同降水类型、不同重现期的单个降水事件及长期降水序列,分析各模型参数对总产流量、洪峰流量及径流系数3个输出变量的全局灵敏度。结果表明:T1和T2型降水的参数灵敏度分析结果呈现较大差异,T2型较小降水事件不适宜用于参数校核;对Horton入渗模型而言,可利用T1型较大降水事件的洪峰流量对区域形状系数进行校核,利用T2型较大降水事件的总产流量对最小入渗速率、消减系数K进行校核;对Green-Ampt入渗模型而言,可利用T1型较小降水事件的洪峰流量对区域宽度和坡度进行校核及总产流量对透水性区域的曼宁系数进行校核,利用T2型较大降水事件的洪峰流量对最小入渗速率和缺水率进行校核;对径流系数而言,采用Horton和Green-Ampt入渗模型的结果一致,最大入渗速率和最小入渗速率是最灵敏的两个参数,透水性表面的可积水深度和曼宁系数为最不灵敏的两个参数。

随机悬挂参数下轨道车辆平稳性的全局灵敏度分析

考虑悬挂阻尼器两端橡胶节点的刚度,建立基于广义Ruzicka隔振系统的轨道车辆垂向多刚体系统模型。基于虚拟激励法求解车辆垂向随机振动响应及Sperling平稳性指标,并建立悬挂参数与Sperling指标之间的关系。采用Latin超立方抽样法模拟随机悬挂参数作用下的Sperling指标样本,利用全局灵敏度分析法探讨阻尼器节点刚度比对Sperling指标关于随机悬挂参数的一阶灵敏度和总灵敏度的影响。结果表明:当参数变异系数相同时,多个悬挂参数变异引起的平稳性指标不确定性比单一悬挂参数大;平稳性指标不确定性主要来源于二系悬挂刚度和阻尼的变异,且随机悬挂参数间存在着一定的耦合作用;阻尼器节点刚度比的变化对随机悬挂参数灵敏度的影响比较明显。

冲击载荷作用下舰艇管路系统全局参数灵敏度分析

为了分析影响舰艇管路系统冲击位移动响应的主要因素,进而为保证管路系统冲击载荷作用下的安全性提供措施建议,采用Sobol’法对冲击载荷作用下一个二维的管路系统材料的弹性模量、密度,管壁厚、内径,以及支承刚度及位置,冲击作用间隔时间等参数进行了全局灵敏度分析,得出了单个或多个参数联合对管路系统冲击位移动响应的影响,并甄别出影响管路系统冲击动响应的关键参数。

基于Sobol’法的车身噪声传递函数全局灵敏度分析

针对局部灵敏度分析方法不能考虑参数的概率分布、不能适用参数大范围变化及分析各参数之间交互作用等局限,将Sobol’全局灵敏度分析法引入到汽车噪声传递函数的灵敏度分析中。Sobol’法将函数f(x)分解成2n项递增项之和,通过采样计算模型响应的总方差及各偏方差,以求得灵敏度,从而有效避免了局部灵敏度分析方法的缺陷。以某型轿车为例,在建立声固耦合有限元模型的基础上,计算出从悬置点到驾驶员右耳处的车身噪声传递函数,并运用Sobol’法分析出相关板件厚度的一阶全局灵敏度及总体全局灵敏度值,从而甄别出对驾驶员耳旁声压单独影响较大或交互作用显著的板件,为车身噪声传递函数的优化工作提供指导。应用实例验证了该方法的有效性。

改进的RSA方法在参数全局灵敏度分析中的应用

灵敏度分析是模型参数识别的重要方法.参照一维情形,采用统计分布特征值,对传统意义上的参数灵敏度分析进行了扩展,将参数灵敏度定义从一维扩展到多维,为在多维情形下分析参数的灵敏度提供思路.RSA方法是全局灵敏度分析的重要方法,但其对参数的二元划分具有一定的局限性,因此对其进行一定的改进:①将RSA方法对参数集的二元划分扩展为多元划分.②分析对象不局限于对模型参数值的分布,也包括模型目标函数的分布,即研究在函数各取值区间,参数的分布是否具有明显的变化;研究在参数各取值区间,函数的响应是否具有明显的变化.以n=2的Rosenbrock函数作测试函数,对改进的RSA方法进行了检验.以模型参数为基础的分析结果和以模型目标函数为基础的分析结果均表明,模型的2个参数的全局灵敏度都非常高,二者的分析结论一致.

基于全局灵敏度分析的大坝温度场影响因子探讨

运行期大坝温度场与渗流场耦合数学模型包含诸多参数,采用灵敏度分析方法能确定大坝温度场的主要影响因子,从而减小模型校正的工作量,为相关研究提供借鉴。基于大坝热-流耦合稳态模型,对大坝温度场分别做了局部灵敏度分析和全局灵敏度分析。分析结果表明,大坝温度场对上游水库库底温度和下游坝面温度较灵敏,其余参数的灵敏度顺序依次为水力梯度、渗透率、岩石热导系数、孔隙率和介质比热。实例分析结果也证实全局灵敏度分析能用来定量研究参数间共同作用对数值模型的影响。

基于全局灵敏度分析的浒苔生长影响参数研究

近年来,以浒苔为主的绿潮灾害频发。构建了浒苔生长模型,以定量分析浒苔生长过程,探索浒苔爆发机理。参数不确定性是模型不确定性的主要来源,以参数灵敏度分析为基础的参数优化有利于提高模型精度,采用Morris方法对模型涉及的主要参数进行了全局灵敏度分析,以研究浒苔生长的主要影响参数。不同于其他有关大型绿藻的模型模拟,模型同时考虑了幼体浒苔和成熟浒苔的生物量变化,并修正了营养盐限制函数以及温度计算函数。全局性的参数灵敏度分析结果表明,最适温度(T_(opt))、光合作用最适光强(Is)、最大发芽率(G_(max))、浒苔生长所需的氮含量的半饱和系数(kqn)、最大氮摄取率(V_(maxn))这5个参数在浒苔生长模型中具有较大灵敏性。其中,T_(opt)影响最大,Is和V_(maxn)其次,说明浒苔生长主要受温度光照和氮含量限制。相较于局部灵敏度分析仅关注单个参数变化、依赖于初值选取等缺陷,全局灵敏度分析同时从各个参数的取值范围上分析参数对模型结果的影响,能揭示参数之间相互作用的影响。此外,灵敏度较大的参数往往和其他参数之间存在较大相关性。

基于网损灵敏度方差的配电网分布式储能位置与容量优化配置方法

针对典型日负荷曲线,提出基于网损灵敏度方差的配电网分布式储能位置和容量优化配置方法。该方法考虑了分布式储能的充放电运行状态,基于网损灵敏度方差确定配电网中各节点接入分布式储能的优先顺序。以配电网网损和节点电压波动为目标函数,运用改进的粒子群算法对分布式储能的充放电功率进行优化,并确定分布式储能的最优配置容量。仿真结果表明,采用该方法确定分布式储能在配电网中的位置和容量可最大化实现功率就地平衡、降低配电网网损和降低配电网节点电压波动,实现分布式储能在配电网中的优化配置。

高超声速舵面热气动弹性不确定性及全局灵敏度分析

鉴于高超声速中气动热预测的不确定性影响热气动弹性分析的可靠性,提出一种温度分布参数化模型,基于此模型,对高超声速舵面热气动弹性中气动热的不确定性及全局灵敏度进行分析,分析方法:求解N-S方程得到物面的温度分布,对此温度分布进行参数化,分别采用蒙特卡罗模拟(Monte Carlo simulation,MCS)方法和稀疏网格数值积分(spare grid numerical integration,SGNI)方法生成不确定性及全局灵敏度分析所需样本,对所有样本都进行热气动弹性分析,热气动弹性分析过程为:由样本得到温度分布,基于此温度分布,考虑热应力和材料属性的影响,对结构进行模态分析,将结构模态插值到气动网格,采用基于CFD的当地流活塞理论进行了气动弹性分析.分别在两种飞行状态下进行分析,计算结果表明:(1)M=5,H=15 km,结构固有频率和颤振分析结果的变异系数约为5.83%;(2)M=6,H=15 km,结构和颤振分析结果的变异系数约为8.84%.两种状态下,两个不确定参数的全局灵敏度都在50%左右,两者耦合作用很小,约为0.与MCS方法相比,SGNI方法显著的提高了不确定性分析效率.