基于广义超椭球模型的结构非概率可靠性指标

非概率凸集合模型仅需获知结构不确定性的范围或界限来度量结构可靠性,因而适用于小样本不确定性结构工程问题.针对广义超椭球模型,对其非概率可靠性度量问题进行了研究.首先,提出了基于广义超椭球模型的简单非概率可靠性指标,定义为结构功能函数的均值与离差之比,并讨论了该可靠性指标的不一致性问题.其次,为克服上述不一致性问题,提出了一种比例因子非概率可靠性指标,定义为不确定域向外扩大或向内收缩时,失效面与不确定域接触的最小比例因子.最后,通过3个工程算例分析验证了所提非概率可靠性指标的有效性和可行性.

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。

基于极值响应的某翻转输药机构运动精度非概率可靠性分析

翻转输药机构是弹药自动装填系统的重要组成部分,其运动精度可靠性对于确保发射药输送动作的顺利执行至关重要。现有的机构运动精度可靠性研究主要基于输入参数的概率模型,需要通过大量实验样本数据来确定参数的概率分布函数,这对于很多工程实际问题而言成本极高甚至无法实现。然而,将输入变量考虑成非概率区间模型在一定程度上可以规避上述难点,区间模型不要求输入变量,有详细的样本特征,只需要确定输入变量的不确定幅度或者界限,这相对于确定变量的概率分布较为容易。在此基础上,针对机构运动精度可靠性的评估提出了一种基于输入参数非概率区间模型的新型时变可靠性分析方法。该方法旨在机构完整运动时间区间内搜索输出响应区间域的局部极值时刻,并引入非概率可靠性指标来评估和分析局部极值时刻的瞬时运动精度可靠性,由此将时变可靠性问题转化为瞬时可靠性问题。将该方法应用于某翻转输药机构进行可靠性评估,结果表明所提出的非概率时变可靠性分析方法对机构运动精度可靠性分析具有一定指导意义。

基于概率盒模型的林用电池结构可靠性分析方法

为评估林用锂电池在实际使用中的性能表现,并识别潜在的故障和风险,对其进行结构可靠性分析,用于指导电池结构的改进和优化。本研究将电池初始堆叠压力、端板厚度和垫片厚度作为不确定性变量,并描述为非参数化概率盒模型。在双层代理模型构建过程中,基于K折交叉验证原理构建指示函数以度量深度学习模型在候选样本点的局部预测不确定性,并考虑候选样本点与训练样本之间距离的影响,结合以上两因素制定主动学习函数。在内层中构建原始功能函数响应关于3个输入变量的深度学习模型,停止准则采用基于主动学习函数而制定的一个阈值。在外层中建立功能函数累积分布函数(CDF)边界所对应的辅助响应关于一系列标准均匀分布变量的深度学习代理模型。借助于外层代理模型使用蒙特卡洛仿真方法获得电池结构的失效概率上下边界。通过双层深度学习代理模型方法,成功计算出电池结构在不同条件下的失效概率边界,明确了各不确定性变量对电池结构可靠性的影响程度。本文所提出的结构可靠性分析方法有效评估了软包电池在使用过程中的安全性,为其设计和应用提供了重要的理论支持。

基于概率密度演化的输电塔-线体系抗风可靠性分析

以三线两塔直线段输电塔-线体系为工程对象,应用有限元数值模拟,建立了基于概率密度演化的输电塔-线体系抗风可靠性分析方法。首先,应用谱表示-降维方法模拟结构脉动风场,生成风荷载的代表性样本集合。然后,结合概率密度演化理论,分析了输电塔-线体系考虑气弹效应的随机动力反应。最后,应用等价极值思想构建了风荷载作用下输电塔-线体系失效准则,进而对输电塔-线体系的抗风可靠性进行精细化分析。本文结合谱表示-降维方法与概率密度演化理论,实现了仅用较少数量的代表性样本来精细地分析结构的抗风可靠性,为工程实践提供参考。

复合材料压力容器的概率和非概率可靠性设计

考虑复合材料压力容器结构中各参数和载荷的随机性或区间性,利用基于概率的网格法得到其纤维强度发挥系数随机函数的计算表达式。建立了该类压力容器的可靠性分析模型,并分别应用随机因子法和区间因子法导出了纤维强度的均值、标准差和离差的计算表达式,利用概率的和非概率的可靠度计算方法,实现了该类压力容器的概率和非概率的可靠性设计,并考察了结构各不确定性参数的波动对容器厚度设计尺寸的影响。算例结果表明:概率和非概率的可靠性设计结果均可满足安全要求,且比传统的安全系数法结果更为精确与合理;概率方法相比非概率方法,其结果相对误差较小,但计算过程较为复杂。

基于概率感知模型的线性无线传感网络可靠性分析

线性无线传感网络(linear wireless sensor network,LWSN)广泛应用于监测铁路、天然气管道等线性拓扑的关键基础设施,其可靠性至关重要,其中覆盖率是衡量可靠性的重要指标.目前在评估LWSN覆盖率的方法大多采用0/1圆盘感知模型,但实际中传感器的监测可靠性随着覆盖半径增加呈概率分布.因此,提出了一种基于概率感知模型的可靠性分析方法,该模型可根据传感器的物理参数计算其有效感知范围,进而提升了评估的准确性.为减小系统状态空间的大小,采用二元决策树构造LWSN的系统状态集合.本文假设节点的故障概率符合Weibull分布并针对不同通信半径和感知范围进行仿真实验,结果表明该方法可以有效地对LWSN的可靠性进行评估,评估准确率相比0/1圆盘感知模型更精准.

基于改进合成少数类过采样技术的非概率可靠性指标解

当结构的功能函数呈现高度非线性、极限状态曲面为多区域的情形时,现有算法无法有效求解非概率可靠性指标,为解决此类问题,将合成少数类过采样技术(SMOTE)进行改进,提出了基于改进SMOTE算法的非概率可靠性指标解法。首先基于非概率可靠性指标的几何意义,将样本分类策略、超球限制策略与标准SMOTE算法相结合,提出了改进SMOTE算法来进一步提升算法在极限状态曲面附近的采样效率;然后结合改进SMOTE算法在标准化空间中高精度的拟合局部极限状态曲面,进而搜索得到非概率可靠性指标;最后给出了基于改进SMOTE算法的非概率可靠性指标解的主要流程。数值算例表明,当极限状态曲面呈现局部闭合、多区域的特点时,改进后的SMOTE算法可以高效地获取位于极限状态曲面附近的样本点,进而高精度地拟合极限状态曲面。将本文方法的计算结果与解析解对比,相对误差远远小于工程中的最大误差限值5%,说明改进SMOTE算法能够较好地处理高度非线性功能函数,验证了所提算法的有效性和实用性。

某柱塞偶件的结构非概率可靠性分析

某型喷油泵内柱塞偶件易发生卡滞故障,导致柴油机的运行存在重大安全隐患。通过对柱塞偶件建模并分析其工作原理,确定了引起卡滞的重点部位,同时结合有限元仿真分析出故障产生原因是工况下偶件的结构变形。基于区间分析方法建立柱塞偶件结构非概率可靠性模型,针对功能函数构建神经网络代理模型,通过遗传算法求出可靠性指标η。研究结果表明,配合间隙为3μm的原方案对应η为0.97393,结构可能发生失效;若改为3.5μm,η提升为2.3391,结构处于安全状态,其非概率可靠性得到较大提高。该研究对柱塞偶件的设计改良具有一定的参考作用。

烧蚀型热防护系统概率设计与可靠性评估方法研究

为在保障热防护系统可靠性的前提下减轻重量,本文建立考虑多源不确定性的烧蚀型热防护系统的概率设计和可靠性评估方法。采用有限元方法计算系统热响应,通过试验测试与数值模型对比验证方法的有效性。并构建热防护系统的不确定性输入参数与目标输出的代理模型,基于代理模型与蒙特卡洛方法进行热防护系统目标变量的概率特性分析。采用Sobol指标对不确定性参数进行灵敏度分析,并以系统可靠性为指标进行概率设计。该方法针对来流、几何以及材料属性等多源不确定性进行热防护系统的概率设计与可靠性评估,以二维平板模型为例,计算热防护系统最高背温的概率特性以及不确定性参数的灵敏度,得到了不同涂层厚度情况下系统的可靠性。结果表明,与安全系数 n =1.5的设计相比,概率设计减重达到24%。

基于概率-非概率混合模型和贝叶斯网络的汽车起重机起重臂屈曲可靠性分析

汽车起重机使用中因起重臂结构失效而导致事故频发,这造成严重经济损失和人员伤亡。因此,提出利用概率-非概率理论和贝叶斯网络对起重臂结构进行可靠性分析,针对起重臂屈曲计算中的区间变量和随机变量,建立概率-非概率混合模型,计算不同条件下臂架发生屈曲失效的概率,利用贝叶斯网络模型计算各失效原因的重要度,最后通过实例分析验证了方法的有效性,为起重臂基于可靠性的设计提供依据。

非概率抽样估计中先验信息的利用——基于贝叶斯模型估计视角

非概率样本的估计问题是近年来的研究热点,本文以调查中先验信息的利用作为切入点,在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型,使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计,从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究,表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果,在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。

基于区间-概率混合模型的在役桥梁可靠性评估

针对桥梁参数同时以随机变量和区间变量两种方式存在的问题,提出一种基于区间-概率混合模型的桥梁可靠性评估方法,采用蒙特卡洛仿真分析法求解桥梁结构在区间变量影响下的最大失效概率,以此失效概率作为评估的结果,并给出了基于区间-概率混合模型的在役桥梁评估流程。以武汉市武梁路巡司河大桥为例,对该桥上部结构进行可靠性评估,采用蒙特卡洛仿真分析方法得到的最大失效概率为0.597%,与桥梁的实际运营状况相符合,同时分析了影响结构最大失效概率的因素。结果表明,将区间-随机混合模型应用到现役桥梁评估工作中是可行的,评估结果可以为现役桥梁加固改造、相关措施的制定提供理论参考。

基于概率-非概率混合可靠性模型的结构优化设计

影响结构优化设计的不确定变量可分为概率变量和非概率变量两种。针对既存在随机变量又存在区间变量的概率-非概率混合结构优化问题,本文提出了一种基于概率-非概率混合可靠性模型的结构优化设计方法。该方法以概率-非概率混合可靠性模型为基础,同时考虑结构的概率和非概率两种不确定因素的影响,通过概率和区间运算给出满足一定约束条件下的最优解。最后通过两个典型算例与基于随机可靠性模型的结构优化设计进行对比。结果显示:在相同不确定信息下,两种可靠性优化设计结果完全相同,表明该方法是有效和实用的。

基于自适应代理模型的非能动系统可靠性分析

许多先进反应堆采用非能动设计来提高安全性,开展可靠性分析研究是推动其广泛应用的重要环节。由于非能动安全系统依赖于自然循环等物理法则实现系统功能,更容易受到不确定性因素的影响。热工水力过程失效是导致非能动系统失效的主要原因,而传统的故障树等方法无法分析这类失效概率。本文通过热工水力结果训练代理模型,并基于自适应抽样策略有效减少热工水力程序调用次数,通过高度非线性测试函数验证了算法的计算效率,并应用于某一体化压水堆的非能动余热排出系统。计算结果表明:采用自适应克里金模型相比于传统蒙特卡罗与传统克里金模型方法具有更高的计算效率。

基于扩散概率模型的非均一地震数据插值方法

【目的】能源勘探领域长期面临非均一地震数据插值的难题。由于检波器无法精确放置在理论网格点,现有均一插值技术常导致结果存在偏差和细节失真。【方法】为解决此问题,提出一种基于扩散概率模型的非均一插值新方法。扩散概率模型是一种新兴的生成式深度学习模型,分为扩散和生成两个过程。在扩散过程中,对完整地震数据迭代施加噪声,训练神经网络的去噪能力;在生成过程中,使用神经网络对噪声数据迭代去噪,得到重构数据。利用插值算子计算迭代数据与采集数据的偏差,作为神经网络的额外输入,提高扩散概率模型的非均一插值能力。在数值实验部分,使用二维合成数据集与实际数据集对非均一采样进行了测试,并使用均一插值模型与所提模型进行比较。【结果和结论】结果表明:该方法显著提升了扩散概率模型对非均一采样的处理能力,在合成数据与实际数据测试中,信噪比大约提高了7 dB,有效提高了深度学习方法对非均一插值的精度,为非均一地震数据插值算法提供了新的思路。

一类具有Ornstein-Uhlenbeck过程的随机捕食者-食饵模型的指数绝灭、平稳分布和概率密度函数

该文建立了一类具有Ornstein-Uhlenbeck过程、恐惧效应、Crowley-Martin型和修正的Leslie-Gower型功能反应函数的捕食者-食饵模型.首先通过构造合适的Lyapunov函数证明了全局解的存在唯一性,随后获得了两物种指数绝灭和平稳分布存在的充分条件.进一步通过求解相应的Fokker-Planck方程得到了概率密度函数的具体表达式.最后通过三个数值例子验证了理论结果的可行性,其研究表明随机干扰的波动强度和回复速率均会影响种群的生存.

基于非概率理论的引信MEMS安全与解除隔离装置闭锁机构可靠性评估

针对引信MEMS安全与解除隔离装置样本数量少、结构不确定、参数精确的统计规律难以获得、概率可靠性分析方法在小样本条件下不适用等问题,提出一种基于非概率理论的小样本条件下MEMS安解装置闭锁机构可靠性评估方法。该方法以非概率理论为基础,结合薄板弯曲理论建立MEMS安解装置闭锁机构的可靠性模型,得出其可靠性指标,然后进行区间变量的敏感性分析。对样本进行离心实验,模拟炮弹发射时离心环境,实验结果表明,MEMS安全与解除隔离装置闭锁机构具有很高的闭锁可靠性。实验结果与非概率理论分析结果保持一致,验证了非概率理论在引信MEMS安全与解除隔离装置可靠性评估上的有效性。

随机-非概率模型下的船体结构屈服强度可靠性分析

针对在役舰船船体载荷、材料属性的随机特性和实船勘验得出的腐蚀损伤下船体抗力区间特性,提出一种基于随机概率理论和区间非概率理论的随机-非概率可靠性分析模型,分别从区间变量随机化和随机变量区间化两个角度给出该模型的可靠性指标求解方法。基于该模型对某舰船船体结构屈服强度进行可靠性分析,结果表明:该模型既体现了结构变量的客观不确定性又减弱了评估结果的盲目保守性,对于既含有随机变量又含有区间变量的在役舰船的可靠性评估具有很强的适用性。

基于概率-非概率混合可靠性模型的结构地震易损性分析

在易损性分析中,存在对结构阈值的不确定性研究较少,对阈值的选择通常为规范中的数值,得到的破坏概率仅为固定数值等问题,文中同时考虑结构响应和阈值不确定性,建立一种基于概率-非概率混合模型的结构地震易损性分析方法。基于Opensees建立桥梁有限元模型,选择最大支座纵向位移、最大桥墩柱弯曲延性作为衡量结构性能的工程需求参数,并被视为符合二元对数正态分布的概率随机变量;以混凝土应变作为反映结构极限状态的指标,利用增量动力分析法,获得工程需求参数阈值的样本数据,利用灰度理论得到阈值的取值区间,并将阈值视为非概率凸集变量;建立基于概率-非概率混合模型的二维性能极限状态方程,利用混合模型的可靠性分析法求解破坏概率,建立易损性曲线。为对比计算结果,将阈值分别拟定为服从对数正态分布的随机变量和固定数值,并通过蒙特卡洛法求解破坏概率,研究表明:通过概率-非概率混合模型可有效得到破坏概率的区间估计,从而弥补了传统研究中只能得到固定数值破坏概率的问题;不考虑阈值的随机性会对分析结果产生较大影响。