基于ERSM的涡轮机匣径向变形动态概率分析

针对复杂结构动态概率分析,提出了高效率动态概率分析的极值响应面方法(ERSM)。首先介绍了动态概率分析的极值响应面方法基本原理,并推导出了其数学模型;其次,考虑机匣材料属性与边界条件的非线性、热载荷动态性以及多个随机变量,将该方法应用到高压涡轮机匣径向变形概率分析中,得出了各输入输出随机变量的分布特征和影响机匣径向动态变形的主要因素。与Monte Carlo法和响应面法进行比较,结果表明:ERSM在保证计算精度的前提下,既能大大缩短计算时间,又能提高计算效率,同时也验证了该方法的可行性和有效性。

ELM响应面在大跨度刚构桥悬臂施工可靠度研究中的应用

为研究大跨度预应力钢筋混凝土连续刚构桥悬臂施工阶段结构可靠度,提出了一种基于极限学习机(ELM)响应面法的可靠度计算方法,以沱江大桥为工程背景,在有限元数值计算模型的基础上生成了随机变量分布与结构主梁挠度响应的训练集与验证集,采用极限学习机模型进行学习拟合,并根据建立的响应面模型进行可靠度分析计算。结果表明:基于极限学习机拟合的大跨度刚构桥挠度响应精度较高,验证集平均误差仅为2.01%;在一定区间内结构可靠度与悬臂端挠度容许值呈线性相关关系;保证结构悬臂施工阶段可靠度大于4.0的前提下,短、中、长悬臂施工阶段最大挠度容许值分别为4、9、19 mm。

基于双重极值响应面法的叶盘联动可靠性分析

为了更准确地研究变形和应力对航空发动机叶盘性能的影响,在湍流模型理论和叶盘流场模型的基础上,提出了一种可靠性分析方法即双重极值响应面法（Dual Extremum Response Surface Method,DERSM）。在分析中考虑气体压力和离心力作用,合理选取随机输入变量,得到叶盘结构的总体最大变形和最大应力,并作为输出响应;对随机变量进行抽样,通过抽样点拟合各自的极值响应面方程;结合蒙特卡洛法对两个极值响应面模型进行联动抽样,计算出了航空发动机叶盘的可靠性概率。实例仿真表明：当叶盘最大允许变形量为4.2mm,最大许用应力为7.5×10^2MPa时,其可靠性概率为98.61%。与极值响应面法（Extremum Response Surface Method,ERSM）相比,DERSM在保证计算精度的前提下,计算效率提高23.52%,验证了DERSM在叶盘可靠性分析方面的有效性。

叶片径向变形的动态概率分析方法

为了有效地进行高压涡轮叶片设计和优化,提高叶尖径向运行间隙设计和控制的合理性,本文考虑了材料属性和边界条件的非线性、载荷的动态性、变量的随机性,在确定性分析的基础上对叶片径向变形进行了动态概率分析。首先,介绍了高效率动态概率分析的极值响应面法(Extremum Response Surface Method,ERSM)及其数学模型;其次,将该方法应用到叶片径向变形的动态概率分析中,得出了各输入输出随机变量的分布特征及影响叶片径向动态变形的主要因素,即燃气温度和转子转速;最后,通过对三种方法进行比较。结果表明:ERSM的计算精度与MonteCarlo法基本保持一致,比传统响应面法稍高;其计算时间为Monte Carlo法的1/66、为传统响应面法的1/3。以此验证了该方法在叶片径向变形动态概率分析方面的可行性和有效性,为叶片径向变形的优化设计和叶尖径向运行间隙设计提供了参考。

失谐叶盘振动可靠性分析的径向基极值响应面法

为了研究随机刚度失谐对叶盘振动可靠性的影响,将径向基函数神经网络与极值响应面结合提出了径向基极值响应面法。选取叶盘材料密度、工作转速、激振力幅值作为随机输入变量,叶盘振幅极值为输出响应,利用拉丁超立方抽样法抽取不同输入样本点,通过有限元分析计算得到各样本点对应的振幅极值响应,用抽取的样本点构建径向基极值响应面,并结合蒙特卡洛法对随机变量进行大批量抽样,将其带入径向基极值响应面分析得到叶盘振动可靠度。结果表明,在随机刚度失谐因素影响下,叶盘振动可靠性降低,更容易发生振动失效。通过与蒙特卡洛法、极值响应面法进行对比,得出径向基极值响应面在保证计算精度的情况下提高了计算效率。

复杂场涡轮叶盘振动特性可靠性分析

为了研究复杂场多因素对航空发动机涡轮叶盘振动特性及可靠性的影响,考虑温度载荷、离心载荷和气动载荷的共同作用,基于振动理论和有限元技术建立了模态分析数学模型,进行了流-热-固耦合振动特性分析和共振分析,最后采用双重极值响应面法对振动变形及应力进行了可靠性分析。结果表明:考虑多因素耦合作用与不虑考多因素耦合作用,叶盘的固有频率最大相差32. 9%,可靠性概率最大相差3. 46%。

基于极限学习机的边坡可靠度分析

对于边坡极限状态函数无法显式表达的情况,传统可靠度分析方法存在求解困难或计算量大的弊端。提出了一种基于FLAC3D和极限学习机的边坡可靠度分析方法。利用均匀试验设计构造随机变量样本,基于FLAC3D强度折减法计算随机变量样本对应的安全系数;通过极限学习机强大的数据拟合能力映射出安全系数与随机变量之间的关系,构造响应面功能函数;将蒙特卡罗模拟生成的大量随机数代入响应面获得安全系数,在此基础上,计算边坡的失效概率与可靠度指标。通过具体算例分析,并与其他方法对比,发现本文方法结果可靠、易于实现,为边坡可靠度分析提供了一种新途径,具有广泛的应用前景。