多失效模式下基于区间非概率的岩质隧道稳定可靠度分析

对于岩质隧道工程的稳定可靠度分析,一方面由于岩体参数的统计数据获取困难使得概率可靠度方法难以适用,另一方面其工程稳定与多种失效模式密切相关,须考虑隧道结构体系的可靠度问题。首先,基于区间理论,通过区间变量形式表征不确定性参数;然后,针对岩质隧道工程中多种失效模式并存的情况,引入结构体系可靠度理念,建立基于区间非概率的岩质隧道结构体系可靠度指标计算及其稳定性评价方法;在此基础上,通过工程实例验证了该方法的合理性;最后,定义不确定性参数的波动幅度,进一步分析各失效模式中不同参数对相应可靠度指标以及结构体系可靠度指标的影响。分析结果表明,各失效模式相应的非概率可靠度指标均随区间变量范围的增大而降低,且同一参数在不同失效模式中表现出不同的影响;另外,不确定性参数的变化还将导致影响岩质隧道结构体系稳定的主要失效模式发生相应的变化。

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.

犹豫模糊非概率熵测度及其应用研究

不同的犹豫模糊元包含的隶属度个数往往不同,且犹豫模糊集的不确定性包括模糊不确定性与犹豫不确定性两个方面,这直接导致犹豫模糊熵计算的复杂性。针对此问题,将犹豫模糊元置于欧式空间进行分析,任意一个犹豫模糊元看作欧式空间中的点,而隶属度值则是相应点的坐标,欧式空间的多维性与犹豫模糊元的多值性刚好契合。基于此种思路,首先,基于空间分析,给出了犹豫模糊非概率熵的公理化定义。然后,基于空间距离提出犹豫模糊非概率熵测度公式,即为距离之比,犹豫模糊元分别与最近的(最远的)两个非模糊点之间的距离之比,该犹豫模糊非概率熵能够有效融合犹豫不确定性与模糊不确定性,同时解决了犹豫模糊元中隶属度个数不同带来的计算问题。最后,结合TOPSIS思想,提出了一种基于熵权法的犹豫模糊多属性群决策途径,并用实例分析验证其科学性和有效性。

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。

概率-非概率调查样本的整合推断问题研究:核匹配方法

基于网络便利调查、大数据平台的数据收集方式,在实践中得到了广泛的发展,但获得的样本本质上均是非概率样本。利用非概率样本推断目标总体特征面临着潜在的偏差,如涵盖偏差、自我选择偏差等。近年来,对融合概率调查和非概率调查的数据资源,以估计有限总体特征问题的讨论较多,但依然存在较多问题。在已有研究的基础上,对非概率样本和概率样本均测量了辅助变量,但只有非概率样本测量了研究变量的背景下,介绍基于倾向得分框架的权数构造方法;在倾向得分核匹配方法的基础上,提出了基于融合概率和非概率样本协变量平衡的核函数带宽选择方法,为非概率样本构造倾向得分核匹配权数。模拟结果显示基于倾向得分核匹配的方法能够显著降低非概率样本的偏差,提出的融合样本协变量平衡的带宽方法能够有效减少估计量的相对偏差、绝对相对偏差和标准差。

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。

基于盲数理论的边坡非概率可靠度分析

针对单一非概率可靠性指标提供信息有限,未涉及边坡滑动面分布等问题,提出一种基于盲数理论的边坡非概率可靠度分析方法。视岩土参数为盲数,将样本数据按升序排列并划分子区间,对不同参数的子区间进行组合,构建对应的椭球模型,求解非概率可靠性指标和盲数可信度,并搜索临界滑动面;统计非概率可靠性指标小于1的盲数可信度作为边坡的失效可能性。算例及实例分析验证了该方法的可行性,结果表明:参数子区间的划分对计算结果有一定影响,建议划分10个子区间;和基于盲数理论的可靠度方法相比,该方法与蒙特卡罗法的计算结果更为接近。该方法可提供边坡非概率可靠性指标和各滑动面随盲数可信度的分布情况,适合在实际工程中应用。

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。

考虑非概率不确定性的复合材料壁板颤振可靠性优化方法

不确定因素普遍存在于气动弹性系统的优化设计中,但传统气动弹性优化设计技术并未考虑材料属性、大气环境、几何尺寸等不确定因素,存在最优化目标对设计参数变化敏感,也可能会发生预期之外的颤振失效。基于此,本文通过对传统优化模型中目标函数的鲁棒性处理和对约束条件的可靠性处理,发展了计及可靠性与鲁棒性的区间优化模型,并将该优化模型应用于气动弹性系统的优化设计中。针对超声速气流下的复合材料层合板和蜂窝夹层板结构进行了考虑不确定性的颤振优化设计,在满足颤振约束指标的条件下,实现了结构减重的设计目标。

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。

基于非概率可靠度的重力坝抗滑稳定分析

重力坝抗滑稳定分析是大坝安全评价的重要组成部分,其结果直接影响大坝正常服役。在内部和外部环境等多因素协同驱动下,长期服役的混凝土坝材料性能将呈现不同程度的时变衰退,而已有的研究多采用概率可靠度方法进行分析,且重力坝工程统计信息与实际工况不相匹配,统计资料难以反馈各参数变量的精确概率分布。针对上述问题,基于非概率可靠度理论,提出区间参数下的重力坝抗滑稳定非概率可靠度分析方法,并结合某工程实例编制相应的可靠度分析程序。实例分析表明,长期服役下的重力坝各失效模式的非概率可靠度指标明显下降,安全裕度变小,计算结果可为大坝补强修缮提供一定的参考依据。

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。

工作空间分区的机器人非概率可靠性标定方法研究

全工作空间域的高精度定位是超大工作空间机器人实现全范围精密作业的关键。本文以提高机器人全工作空间域内参数标定的可靠性和空间适应性为目标,研究机器人自身诸多不确定性的非概率量化方法,分析不确定性参数在不同工作空间域对机器人末端定位精度的影响差异,依据定位精度非概率可靠度指标对全工作空间域分区,提出一种在工作空间分区框架下对机器人进行非概率可靠性标定的方法。实例表明,分区标定补偿后,x、y、z三个方向的误差区间的下界和上界平均值分别下降了40.16%、59.36%和59.08%、40.87%以及54.24%、33.98%,且补偿后的机器人响应速度快,运动过程中波动小,证明了本文方法在缩小全工作域内末端误差范围,提升机器人的绝对定位精度及标定的空间适应性方面的有效性。

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。

大数据背景下概率-非概率样本的数据整合推断——从误差校正的视角出发

以互联网为媒介的调查数据采集具有成本低、速度快等优势,但这些样本通常属于非概率样本,存在覆盖误差和选择性偏差,不具有总体代表性,无法直接用于有限总体推断。基于概率-非概率样本的数据整合,可以综合两类样本的优势,处理这些非概率样本偏差。本文将非概率样本看作有限总体的不完全覆盖,在假定概率样本和非概率样本有重合的前提下,构造数据整合事后分层与校准估计。该假定是校准的基础,在此框架下考虑测量误差的校正,在概率样本或非概率样本存在测量误差的情况下,提出基于无偏误真值的校准和基于有偏误测量值修正的校准两种思路。此外,本文还提出基于Bagging决策树的半监督分类法,用于识别非概率样本和概率样本的重合部分,这在实际工作中具有较强的指导意义。

深部隧道支护结构区间非概率可靠度分析

针对深部隧道不确定性数据匮乏的工程现状,引入区间非概率方法,围绕其在深部隧道支护结构可靠度领域的初步应用开展研究。首先,以深部隧道围岩剪切滑移变形机制为例,采用联合支护模式建立总支护抗力的计算方法;然后,基于区间非概率的理论框架,考虑区间扩张问题的影响,探讨该方法针对深部隧道支护结构可靠度研究的适用性;最后,定义不确定性参数区间变化的波动幅度,分析参数敏感性,揭示单参数波动与多参数波动耦合的不同作用下对支护结构可靠度影响程度的差异性。结果表明:不确定性参数区间的波动幅度越大,非概率可靠度指标的取值越小;且波动耦合的参数数量越多,非概率可靠度指标值的降幅越大,导致对支护结构可靠度的不利影响越显著。

高超声速飞行器的非概率可靠性分析

为探究高超声速飞行器整体结构可靠性及其可靠性的影响因素,确保飞行器执行任务时的结构安全,将应力-强度干涉模型与区间数相结合,提出了子域子区间新方法分析高超声速飞行器结构强度可靠性。首先,分析高超声速飞行器在不同飞行状态下各受力面的力矩;其次,将飞行器结构近似为等效悬臂梁,考虑其所受力矩、宽度和飞行高度的不确定性,并表示为区间数;然后,考虑飞行器结构强度随时间退化,基于应力-强度干涉模型进行非概率可靠性分析,建立飞行器结构动态可靠性模型;最后,提出子域子区间法分析结构强度的指数退化特性和飞行动态对结构可靠性的影响。仿真结果表明,子域子区间法相比于传统蒙特卡罗法,在相同采样点数情况下,精确度会更高,验证了所提方法的可行性和有效性;飞行器可靠性随着飞行器结构强度指数递减而逐渐减小;飞行器的飞行动态会对结构可靠性产生主要影响,其中随着飞行高度的升高飞行器可靠性会逐渐增加,随着速度以及迎角的增大而逐渐减小。

考虑有界场的几何不确定性非概率可靠性拓扑优化

在结构的加工制造过程中,由于加工误差等原因不可避免会在结构上产生一定的几何缺陷,比如结构长度误差及厚度分布不均等问题.这些几何不确定性会使结构产生一定的性能波动,影响结构的安全性.文章研究的是考虑厚度分布不均的几何不确定性,因此属于“场不确定性”问题.考虑实际工程中样本数量有限,无法准确地获得不确定性概率分布信息,随机场概率可靠性理论不再适用.文章基于非概率有界场模型提出了一种考虑结构几何不确定性的非概率可靠性拓扑优化模型.在模型中几何不确定性通过不确定阈值场函数来表征,而不确定阈值场则通过一个非概率有界场模型来描述.该非概率可靠性优化模型为嵌套优化问题,内层是进行结构的非概率可靠性评估,外层是采用基于材料场级数展开(material-field series-expansion)的拓扑优化方法来确定结构的最优布局.优化模型的灵敏度信息是通过伴随法灵敏度分析求得,并采用了基于移动渐近线法(the method of moving asymptotes)的梯度优化算法来进行该优化问题的求解.通过数值算例验证了所提出的基于有界场模型的几何不确定性非概率可靠性优化模型的有效性.

基于Model-X Knockoffs的非概率样本倾向得分模型推断方法

大数据下的样本大多为非概率样本,其入样概率未知,同时可能面临着协变量较多甚至是高维的情况,那么如何对这种情况下的非概率样本进行推断值得探索。针对该问题,文章考虑到Model-X Knockoffs的降维特点,提出采用Model-X Knockoffs筛选出重要变量,建立Logistic倾向得分模型来估计非概率样本的入样概率或倾向得分,对总体进行推断,从而提高估计的精度,同时可控制变量选择的错误发现率与功效。模拟与实证研究结果表明:基于Model-X Knockoffs的Logistic倾向得分模型的总体均值估计相比一般的Logistic倾向得分模型和广义线性回归模型的总体均值估计,偏差更小、效率更高、估计效果更好,并且能很好地控制错误发现率的水平,功效值也接近1。