基于改进加权响应面的结构可靠度计算方法

在结构可靠度分析中，响应面法由于具有良好的适用性和可操作性，是目前广泛使用的基于代理模型的分析方法。针对响应面法的计算效率和精度难以平衡兼顾等难点问题，提出一种基于改进加权响应面的结构可靠度计算方法。首先，在迭代过程中，同时考虑样本点与验算点距离、极限状态函数值、联合概率密度函数值3个权重因子对样本点进行赋权，采用加权回归并重复利用已有样本点更新不含交叉项的二次多项式响应面函数。其次，在迭代收敛后，选取已有样本点中权重较大的样本点加权拟合含有交叉项的二次多项式响应面函数。最后，结合数值算例和工程案例，通过与传统抽样方法和其他响应面法进行对比，验证了改进加权响应面法的可行性。结果表明所提方法具有较高效率的同时也保证了精度。      

等再入航程返回轨道模糊混合优化设计

为了消除采用梯度迭代求解算法求解再入弹道优化问题时对初始值的依赖，减小遗传算法对种群数量和迭代次数的需求，采用模糊思想设计了改进的稳态遗传-序列二次规划(GA-SQP)混合求解算法。针对等再入航程返回轨道设计问题，提出了初始种群的基因检测方法、基于模糊隶属度的评分函数建立方法和搜索过程中劣质基因的评分方法，考虑了过载超限时间约束、倾侧角翻转最大角速度限制等实际约束，给出了序列二次规划求解过程中再入点在瞄准点之后和制动时长过短的特殊情况下约束的处理方法。采用改进的稳态GA-SQP混合求解算法，可以实现近地轨道变高度返回的情况下等再入航程返回轨道设计。改进的稳态GA-SQP混合求解算法不依赖于初始值，种群数量较小，与未改进的遗传-序列二次规划算法相比迭代次数减少34.7%,计算速度和计算精度均达到工程适用程度。     

可靠性设计优化的球空间设计法

可靠性设计优化（RBDO）在航空航天等领域已经被广泛应用，具有显著提高可靠性的效果；然而它包含两个迭代循环-总体优化循环和可靠性分析循环，双循环求解方法效率低下甚至难以承受。本文提出一种可以提高可靠性设计优化求解效率的方法-球空间设计法，该方法可以方便地表达搜索区域，最大可能失效点可以从极值点处精确获取；同时，该方法可以将总体优化以及可靠性分析同步进行。本文所提出的球空间法的有效性将通过2个算例进行测试，测试结果表明该方法不仅精度与同类方法持平，求解效率有明显提升，它将会对提高航空航天装备如卫星、火箭、飞行器等产品的可靠性提供更为有效的方法和技术支持。     

起竖系统的优化设计

对起竖系统的优化设计从快速性、受力情况等 方面进行了分析,确定了优化目标.对每个目 标函数进行无量纲化处理,采用传统的线性加权法进行了多目标优化求解.采用均匀试验设 计确定样本点,基于协同仿真获得样本数据,建立了多项式响应面模型,对某起竖系统关键 支点的位置进行了多学科优化.通过构造的评价函数,同传统的多目标优化方法得到的结果 进行比较,分析了2种方法的差异,表明了多项式响应面方法的有效性,为起竖系统的进一 步开发和设计提供了有利的工具.      

Hybrid reliability analysis method based collaborative optimization

针对在多学科设计优化中进行可靠性分析计算成本高的问题,将两种现有的可靠性分析方法与协同优化相结合,提出一种基于混合可靠性分析的协同优化方法.该方法在协同优化的子系统级进行可靠性分析,并在分析前估算优化迭代点与约束边界的距离,对靠近约束边界的点进行基于一次可靠性方法的可靠性分析,其余点仅采用均值法粗略计算其可靠度,减少了不必要的可靠性分析成本,并将可靠性分析融入到协同优化的框架中.用优化算例对该方法进行了验证,优化结果表明该方法在保证可靠性精度的前提下,有效提高了优化效率,具有实际工程意义.     

基于混合可靠性分析的协同优化方法

针对在多学科设计优化中进行可靠性分析计算成本高的问题,将两种现有的可靠性分析方法与协同优化相结合,提出一种基于混合可靠性分析的协同优化方法.该方法在协同优化的子系统级进行可靠性分析,并在分析前估算优化迭代点与约束边界的距离,对靠近约束边界的点进行基于一次可靠性方法的可靠性分析,其余点仅采用均值法粗略计算其可靠度, 减少了不必要的可靠性分析成本,并将可靠性分析融入到协同优化的框架中.用优化算例对该方法进行了验证,优化结果表明该方法在保证可靠性精度的前提下,有效提高了优化效率,具有实际工程意义.     

基于改进的动态Kriging模型的结构可靠度算法

对于复杂航空航天机械产品,极限状态方程往往表现出隐式、高度非线性的特点,而且通常需要调用有限元分析,从而耗费大量时间。将混合粒子群-模拟退火（PSOSA）算法应用到Kriging模型中相关参数的寻优过程,提高了预测精度。同时结合动态更新机制,逐渐加入样本点,尽可能减少函数的调用次数,从而提高了计算效率,并将该算法应用到结构可靠性分析中。通过案例分析,和传统蒙特卡罗模拟方法、响应面等经典方法进行对比,所提算法与蒙特卡罗模拟方法计算结果更加接近,计算时间大大缩短,效率和精度都明显改进。      

基于混合优化算法的RLV覆盖区求解

针对可重复使用运载器覆盖区求解的参数优化问题,文章提出了基于混合优化算法的求解方案,结合全局和局部优化算法的优点,设计了遗传算法与模式搜索法相结合的优化算法.根据再入动力学建立覆盖区求解模型,基于极大值原理推导最优滚转角控制律,并对滚转角约束进行了讨论;对待优化参数的响应面进行分析,利用遗传算法初步获得初始猜测值,然后用模式搜索法进行快速精确搜索.仿真结果表明,所提出的优化算法可以快速搜索出最优参数,在满足过程约束和控制约束下获得准确的再入覆盖区.     

基于自适应重要抽样的可靠性分析方法

基于自适应重要抽样(AIS,Adaptive Importance Sampling)的可靠性分析方法,能够克服基于蒙特卡洛方法分析小概率事件时存在的效率低、精度差问题.为解决显性失效方程不存在时寻找失效点困难问题,首先利用条件递归寻找失效点,并使之尽可能在失效面附近;以该失效点为采样中心,抽取失效样本,并不断调整采样中心,使失效样本不断靠近设计点;然后利用这组失效样本估计重要抽样函数的参数,再执行自适应迭代过程,直至失效概率的误差缩小到允许误差限内.最后通过两个典型案例对方法进行应用验证,仿真结果表明在没有失效方程的情况下,能够通过仿真方法很快找到失效点,表明对于不存在显性失效方程的系统,该方法同样适用.与蒙特卡洛方法的对比结果表明该方法在仿真效率上具有较大优越性,且失效概率越小,这种优越性越明显.      

基于状态空间涡格法的阵风减缓分析

阵风响应计算及阵风减缓控制系统设计是飞行器气动弹性分析中的重要内容。基于状态空间涡格法(VLM)建立飞行器阵风气动力模型,给出有限元结构模态及控制面模态广义自由度与涡格法控制点边界条件的插值关系,建立适用于复杂模型的阵风响应分析方法,弥补了传统阵风响应分析方法需要进行有理函数拟合或迭代计算资源消耗大等不足。在此基础上,基于经典PID控制方法设计阵风减缓控制系统,仿真得到离散阵风及von Karman连续阵风激励下的系统开/闭环时域响应情况,对比响应幅值计算减缓率。仿真计算结果表明：根据所提方法建立的阵风响应分析方法准确,阵风减缓控制系统能有效降低原气动弹性系统的阵风响应。     

基于相关性分析的结构可靠性加严试验方法

针对传统结构可靠性试验的验证多是基于载荷应力和结构强度相互独立的假设问题,从应力和强度数据的相关性分析与度量出发,在二者均为正态随机变量的前提下,建立了一种基于Copula函数相关应力-强度干涉模型的结构可靠性加严试验验证方案设计方法。该方法结合Copula函数和应力-强度干涉模型实现相关条件下原可靠性指标与加严条件下可靠性指标的转化,适用于小样本情况下基于传统成败型试验方法评估其可靠性。研究结果表明:相比独立假设,应力和强度呈负相关时,会增加试验样本量且样本量随负相关程度减弱而减少;呈正相关时,会减少试验样本量且样本量随正相关程度增强而减少。     

高温结构可靠性分析的时变响应面法

高温条件下结构的本构方程和承载能力都随时间变化,传统的结构可靠性模型在分析这种时变结构可靠性问题时效率较低.提出一种可用于高温结构可靠性分析的热响应与响应量阈值均随时间变化的时变响应面法.首先,通过引入结构各基本变量与时间的交叉二次函数并结合Box-Behnken试验设计建立结构热响应量的时变模型;进而,以温度为中间变量,建立结构响应量阈值与时间的函数关系,据此得到用随机过程表示的时变极限状态函数.具体给出了基本变量服从正态分布情形下的结构时变可靠度计算方法.算例分析表明该方法切实可行,能够在保证计算精度的基础上大幅提高计算效率.      

星载天线展开过程立体视觉动态测量技术

介绍了基于立体视觉原理的星载天线动态展开过程测量方法,通过基于标准长度的标定方法、双目立体视觉交会坐标解算和动态多目标点识别跟踪等关键技术的研究,实现了对可展开天线各关节点在展开过程中的三维运动轨迹的测量,并实现了试验验证。试验结果表明,该方法可获得各关节点在不同时刻的三维点坐标,解算出展开运动的运动速度、加速度和展开后的面型等参数,为大型可展开天线柔性机构设计、动力学分析和展开可靠性分析等提供必要的参考。     

一种新的矩独立重要性测度分析方法及高效算法

为了更加合理地分析输入随机变量对结构系统失效概率的影响,提出了一种新的矩独立重要性测度分析方法。传统的重要性测度指标只能估计输入随机变量在固定点时对结构系统输出响应的影响,而所提新指标能够充分反映输入随机变量在其分布区域的所有缩减区间上变化时对结构系统输出响应的平均影响程度,更加符合工程实际。为了求解新指标,给出了2种算法:传统的双层重复抽样蒙特卡罗（DLRS MC）方法和自适应超球重要抽样（ARBIS）方法。双层重复抽样蒙特卡罗方法计算结果可以作为对比参照解,但求解效率较低,计算量很大;自适应超球重要抽样方法在满足新指标求解精度的前提下,计算效率得到很大提高。应用数值算例和工程算例证明了所提新指标的意义和所提新算法的高效性。