概率盒全局灵敏度和活跃子空间跨层降维

航空航天仿真系统中的不确定性通常是多源的、混合的,并且系统参数的维数众多。针对高维混合不确定性量化问题,提出一种结合概率盒全局灵敏度和活跃子空间的跨层降维方法。在随机和认知不确定的概率盒表征基础上,使用不确定性缩减法分析参数的全局灵敏度继而进行参数筛选;基于输出梯度协方差矩阵的特征分解,使用活跃子空间法对参数进行降维;构造出一种概率盒表征下的参数筛选和跨层降维方法。最后以NASA多学科不确定性量化挑战问题为例,通过概率盒全局灵敏度分析进行第1层次的参数筛选,原有的21维输入参数减为13维;随后采用活跃子空间进行第2层次的参数降维,维数进一步降至一维。研究结果表明,所提出的方法能够对混合不确定性参数进行灵敏度排序,还能够有效降低模型输入参数的维度,为高维系统混合不确定性量化和进一步的优化工作奠定了基础。     

非参数化概率盒下随机与认知不确定性的分离式灵敏度分析

灵敏度分析（SA）能辨识影响复杂系统响应的关键参数，为系统的稳健设计提供决策依据。非参数化概率盒作为一种典型的不精确概率模型，可以同时量化随机和认知2类不确定性，且在实际工程中应用广泛。由于非参数化概率盒耦合了随机和认知不确定性，非参数化概率盒下灵敏度分析方法能阐明输入概率盒的随机和认知不确定性对系统响应不确定性的影响程度。从随机与认知不确定性分离式角度出发，提出了一种非参数化概率盒下分离式灵敏度分析（SSA）方法。构建了格点法和期望值法分离非参数化概率盒的随机和认知不确定性，采用双层嵌套不确定性传播算法建立输出响应的概率盒，提出了最大方差和面积度量指标分别衡量系统输入的随机、认知不确定性对输出的随机、认知不确定性的影响。以NACA0012翼型升阻比预测为例，分析了来流参数和湍流模型参数的随机、认知不确定性对升阻比的随机、认知不确定性的影响。     

正交多项式在不确定转子动态响应计算中的应用及对比分析

为研究航空发动机转子系统中的区间不确定性对系统动态响应的影响,提出利用正交多项式求解不确定转子响应的非嵌入式区间分析法,克服了传统概率方法需要参数先验概率分布的苛刻要求。用有限元法建立了悬臂转子的确定性运动方程,阐述了Chebyshev和Legendre两种正交多项式建立响应代理模型的原理和计算步骤。通过与Monte Carlo抽样对比,验证方法的可行性和精度。对照Monte Carlo方法500样本的计算结果,两种多项式区间法计算结果都具有较高精度,误差均小于1%,而计算时间则分别为Monte Carlo法的2.5%和5.4%,Chebyshev多项式方法具有更高的计算效率。分析了不同不确定参数在不同不确定水平下,系统的响应范围。研究表明,正交多项式区间分析法可高精度高效率地计算转子系统区间响应范围,不确定性对该转子系统动力特性影响很大,多源不确定性传播可引起转子系统大幅振动。      

民用飞机平尾载荷的不确定性及全局灵敏度分析

针对飞行载荷计算输入数据的随机不确定性会导致载荷计算结果波动的现象，采用Monte Carlo模拟方法和基于方差的全局灵敏度分析方法对民用飞机急剧俯仰机动随机平尾载荷进行不确定性及全局灵敏度分析。具体分析了飞机气动特性和重心的不确定性对迎角贡献平尾载荷、升降舵偏度贡献平尾载荷及平尾总载荷的影响，进一步通过全局灵敏度分析找出影响平尾载荷计算结果的主要因素。不确定性分析结果表明：气动特性和重心的不确定性导致迎角贡献平尾载荷的波动程度很大。灵敏度分析结果表明：1）升降舵偏度贡献平尾载荷只受升降舵效率的影响；2）迎角贡献平尾载荷主要受无尾飞机零迎角俯仰力矩系数和重心的影响；3）平尾总载荷受升降舵效率的影响最大，受无尾飞机零迎角俯仰力矩系数及重心的影响次之。此外也验证了方法的有效性，对提高飞行载荷的计算精度有一定的指导意义。     

认知不确定性下可靠性灵敏度分析的新指标

传统的可靠性灵敏度指标只考虑了随机不确定性,当结构中还存在认知不确定性时,该指标难以反映出基本变量中认知不确定性对结构可靠性评估结果的影响程度.针对这一问题,引入概率包络来表达结构中的随机不确定性和认知不确定性,在此基础上建立了可靠性灵敏度分析的新指标——认知灵敏度系数,给出了其定义和代表的意义,并基于证据理论提出了认知灵敏度系数的计算方法.算例分析表明,认知灵敏度系数可以反映出基本变量中认知不确定性对结构可靠性评估结果的不确定性的影响程度,从而为有针对性地提高可靠性评估结果的准确性提供依据.另外,基于证据理论的认知灵敏度系数的计算方法适用于极限状态函数为单调、非单调的结构,以及变量服从正态、非正态的结构,具有普适性.     

基于遗传算法优化的人工神经网络下高速滚动轴承的疲劳可靠性

考虑到高速滚动轴承中热弹流润滑效应的影响,提出一种人工智能方法进行航空轴承疲劳可靠性分析。通过带交叉项的二次多项式近似拟合温度场效应,并将热应力映射到滚动轴承赫兹接触区内,完成热弹流润滑效应下航空轴承接触应力分析模型的建立,同时考虑热弹流润滑效应、材料属性以及疲劳强度修正系数的随机性,运用人工神经网络法完成热弹流润滑效应下航空滚动轴承疲劳可靠性分析。采用遗传算法完成最小可靠性指标寻优和惩罚函数最佳设计点。基于改进的一次二阶矩法完成可靠性灵敏度分析。数值算例表明,所建立的可靠性分析模型能正确反映热弹流润滑效应对航空轴承接触疲劳的影响。与传统的Monte Carlo法相比,两种计算结果的失效概率之差为2.0×10-4,相对误差为23.8%,而所提方法耗时只有蒙特卡洛方法的0.15%,具有良好的全局搜索能力和高效的计算性能。      

考虑随机型不确定性的浸入式颤振求解方法

气动弹性模型中的参数不确定性一般具有一定的分布规律,为了定量分析随机型参数不确定性对颤振的影响特性,考虑气动弹性系统中广义刚度的随机型不确定性,基于浸入式随机多项式展开(PCE)方法,在传统的颤振求解方法——p-k法的基础上,提出了针对不确定性气动弹性系统稳定性分析的增广p-k法——PCEPK(Polynomial Chaos Expansion with p-k)法,并将该方法应用到某机翼的颤振分析中,研究了均匀分布下的广义刚度不确定性对颤振边界的影响,并同基于结构奇异值μ理论的鲁棒颤振分析的结果和计算效率进行了对比。最后,采用标准的蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation,MCS)方法验证了结果的正确性。研究结果表明,PCEPK法计算的颤振边界范围是该分布下的"确定"结果,不因随机样本数而改变,克服了随机方法依赖样本数的缺点。同时,与基于结构奇异值理论的鲁棒颤振分析方法相比,它能够考虑不确定性参数分布对颤振特性的影响,具有更广泛的适用范围。     

失效概率矩独立全局灵敏度分析的高效算法

失效概率矩独立全局灵敏度分析对指导可靠性优化至关重要，本文从乘法降维及Edgeworth级数展开的角度提出一种失效概率矩独立全局灵敏度指标分析的高效算法。所提算法通过Edgeworth级数展开将失效概率矩独立全局灵敏度指标的求解转化为输出无条件及条件前四阶整数矩的求解。对于输出的无条件及条件四阶矩的计算，基于乘法降维的思想，本文推导了重复利用计算输出的无条件矩的输入输出样本来计算条件矩以及外层关于输入变量一维积分的计算公式，使得仅需重复利用输出无条件前四阶矩求解产生的积分网格内的数据即可同时求得输出的前四阶条件矩以及外层关于输入变量的一维积分。所提算法大大提高了失效概率矩独立全局灵敏度的分析效率。航空发动机涡轮盘以及汽车前轴的分析结果验证了所提算法的高效性及准确性。     

基于稀疏网格配置方法的超燃冲压发动机高维不确定性量化

为了定量化的评估和研究随机不确定性对超燃冲压发动机性能评估及优化设计可能带来的影响及其规律特征,本文基于高斯过程描述发动机工作状态及来流环境等控制参数随机误差,建立由自由来流条件、进气道压缩系统以及燃烧加热等构成的发动机输入边界不确定性表征。耦合全局敏感度分析、稀疏网格技术、概率配置方法及等压燃烧热力学分析模型,提出了面向超燃冲压发动机高维不确定性量化方法,研究量化了上述随机不确定性输入对典型超燃冲压发动机性能的影响及其不确定性传递特征。结果表明：马赫数6.0巡航条件下,发动机的比冲对进气道的压缩过程最为敏感,占比达到65%~70%,而对燃烧加热的敏感性最低,进气道压缩系统的初始压缩激波以及来流马赫数对于整个超燃冲压发动机的比推力敏感性要显著高于其他输入因素;随着燃烧室入口马赫数由2.0增大到3.0,单一因素存在5%不确定性导致的发动机比冲性能评估的不确定度由最小的5.5%快速放大到约7.63%,系统朝着不稳定的方向发展,多种随机不确定性共同作用下的发动机性能不确定性传递存在一定的耦合效应;高速进气道正常工作需要处理的空气动能与外部注入的燃料热能之比随飞行马赫数增加呈现近似2次方指数型增长,从能量流视角开展进一步的分析研究将非常有助于深度理解超燃冲压发动机性能不确定性的传递行为。     

基于交叉熵和空间分割的全局可靠性灵敏度分析

基于失效概率的全局灵敏度分析可以度量各个基本随机变量的不确定性对失效概率的影响程度,对如何降低结构的失效概率具有指导意义。基于交叉熵方法和空间分割提出一种新全局可靠性灵敏度分析方法。该方法采用交叉熵法自适应的确定重要抽样密度函数,有效地回避了传统重要抽样中设计点位置和个数求解的困难。基于评估失效概率所使用的样本,利用空间分割方法计算各个输入随机变量的全局可靠性灵敏度指标,能够提高样本的利用率和计算效率。文中利用一个数值算例和两个工程算例验证了所提方法的计算效率和精度。     

概率安全评估和可靠性分析中故障树的重要度分析

概率安全评估中故障树的临界重要度和可靠性分析中全局灵敏度指标都可以用来表征基本事件的重要程度。两种重要度分析之间有哪些区别和联系?首先,简述概率安全评估中故障树的定性及定量分析过程;然后,介绍故障树问题在可靠性评估中的失效概率计算及全局灵敏度指标的定义;最后,通过对三个飞机系统的故障树进行分析。结果表明:概率安全分析与可靠性分析得出的系统故障的概率基本一致,而由于引入基本事件发生概率的随机性,使得基本事件的重要性排序发生变化,甚至带来颠覆性的重要性排序,并且随机分布类型和分布参数对全局灵敏度指标的影响也是需要考虑的。     

基于蒙特卡洛的航空发动机试飞数据模型误差容限分析

将发动机实时趋势监控中的误差容限划分成两部分,一部分由发动机工作包线内的模型建模误差导致,一部分由发动机工作参数的不确定性导致。建模误差的影响采用包线内最大预测误差,由参数不确定性引起的误差采用蒙特卡洛分析确定。将不同概率分布下的测量参数作为发动机模型的输入参数,采用蒙特卡洛策略分析模型预测值的均值和标准差分布,采用3σ置信水平作为因测量不确定性引起的误差容限。选取未参与发动机模型辨识的整个飞行架次的试验数据进行验证,结果表明考虑输入参数不确定性后,模型误差带的分布更为合理。该技术可用于航空发动机飞行试验中,提前发现发动机工作中的异常现象,可提高发动机飞行试验的质量和效率。     

基于多模型的航空发动机传感器混合故障诊断方法

本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明：所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。     

涡轮盘低循环疲劳寿命可靠性研究

通过对某型航空发动机高压涡轮盘的弹塑性有限元分析,确定危险区域,利用Masson-Coffin公式及Miner线性累积损伤理论计算了涡轮盘在主循环和次循环同时作用时的低循环疲劳寿命。在确定性寿命计算的基础上,考虑参数的随机性,进一步对涡轮盘低循环疲劳寿命进行可靠性研究。利用响应面法和Monte Carlo法相结合的方法计算高压涡轮盘低循环疲劳寿命的随机响应,并对随机因素进行灵敏度分析,得到影响涡轮盘寿命的主要因素。     

航空发动机全寿命维修概率建模与仿真

由于生产制造、运行环境和使用条件等个体性差异,航空发动机部件性能/寿命不确定,进一步导致机队送修率和小时维修费率等运维指标不确定.为了量化评估部件设计可靠性、运行环境、维修决策等不确定性因素对机队运维指标(送修率、送修原因、平均拆换时间间隔、小时维修费率等)的影响,提出了一种航空发动机全寿命周期维修概率建模方法.该方法...     

两种基于方差的全局灵敏度分析W指标改进算法

在全局灵敏度分析(SA)中,基于方差的灵敏度分析指标(包括Sobol指标和W指标)应用广泛。其中Sobol指标是将输入随机变量固定于特定点时,求得其对输出响应量的平均影响;而W指标求解当输入随机变量在各自分布区间上缩减变化时,输入变量对输出响应量的影响程度。相比Sobol指标,W指标所反映的信息更加全面。但目前对W指标的求解方法还比较欠缺,双层重复抽样蒙特卡罗(DLRS MC)方法和双层一次抽样蒙特卡罗(DLSS MC)方法是两种传统的求解方法。针对W指标的求解问题,提出了两种新算法:改进的蒙特卡罗模拟(AMCS)和基于稀疏网格积分(SGI)的方法。AMCS只需抽取一组样本便可计算出所有变量的各阶W指标,由于该方法是通过筛选策略来计算条件区间上的方差,避免了DLSS MC法中由于小数取整带来的计数误差,从而提高了计算W指标的精度。基于SGI的方法则利用稀疏网格积分来计算三重矩进而得到W指标,由于该方法继承了稀疏网格积分的高效性,因而进一步提高了W指标的计算效率。最后,给出了两个数值算例和一个工程算例,用于验证所提方法求解W指标的准确性和高效性。     

基于RBF神经网络补偿的航空发动机H_∞自适应控制研究

航空发动机控制系统是飞行器的重要机构,航空发动机存在的控制增益衰减和未建模动态等不确定性问题影响了其控制性能,为此设计将H∞自适应控制和补偿控制相结合的控制器。首先,基于混合灵敏度理论设计H∞自适应控制器;然后,基于Lyapunov 严格稳定理论设计RBF 神经网络补偿控制器对不确定性进行拟合补偿,并通过与误差相关的线性函数调整拟合速度;最后,以归一化后的航空发动机模型为被控对象进行多变量仿真试验。结果表明：本文设计的自适应控制器能够有效补偿不确定性,相比H∞控制器,超调量和调节时间都有所降低。     

航空发动机结构参数和非结构参数不确定系统鲁棒H∞输出反馈控制

分析了航空发动机混合不确定性系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能;引入结构奇异值μ综合法,研究了结构参数和非结构参数混合摄动下的鲁棒H∞输出反馈控制;对航空发动机不确定性系统设计的控制器在双转子涡喷发动机气动热力学非线性模型上。      

基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法

针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显著提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。     

基于失效概率的涡轮后机匣全局灵敏度分析

涡轮后机匣是航空发动机安全的关键部件,但是其具有工况复杂、不确定性因素多的缺点。为了探究输入随机变量的不确定性对涡轮后机匣结构失效概率的影响,建立参数化有限元模型进行确定性分析。考虑材料性能、几何参数及外部载荷的不确定性,对涡轮后机匣两种典型失效模式：强度失效以及刚度失效建立极限状态函数;通过构造自适应Kriging 代理模型并结合重要抽样方法评估涡轮后机匣结构失效概率,利用基于失效概率的全局灵敏度方法对涡轮后机匣结构可靠度的不确定性来源进行分析,对各输入随机变量重要性进行排序,构建一种涡轮后机匣全局灵敏度分析框架。结果表明：涡轮后机匣在两种失效模式以及系统失效模式下,发动机推力以及线性膨胀系数对结构失效概率影响最为显著,应对其重点考虑;内外机匣长度以及材料弹性模量对涡轮后机匣结构失效概率影响较小,可对其适当忽略。