基于动态预测的深水爆炸试验容器可靠性分析

为了确保深水爆炸试验容器在服役期间的安全性,提出了一种基于智能预测的随机-区间动态可靠性模型,通过动态测试数据建立了容器响应的广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)预测模型,获得了容器的最大应变区间变量,同时考虑容器结构的随机特性,开展了现役深水爆炸试验容器的可靠性分析,并分别采用3种方法进行了可靠性指标计算。分析结果表明,对于深水爆炸试验容器这类高可靠性且缺乏样本数据的结构,建立基于动态预测的混合可靠性模型,并通过区间计算可靠性指标的方法简便、可行;模型的区间变量随着结构动态测试数据的变化而变化,且对结构的不确定性分析也是动态的,因此得到的容器可靠性也随着其服役过程不断推进,具有动态特性,可以更好地反映容器在服役期间的性能变化,为容器的使用维护提供决策依据。