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.     

随机机翼结构阵风响应的分布函数及灵敏度分析

随机结构在随机激励作用下的结构响应具有随机不确定性,响应的分布函数(CDF)能够充分地体现响应量分布变化规律,只要掌握了响应的CDF,就可以进一步掌握响应的统计信息.基于响应的CDF,对基本变量的分布参数进行灵敏度分析,可以表明基本变量的随机不确定性对输出响应的随机不确定性的影响程度,从而清楚地表明重要随机变量和非重要...     

考虑变量相关性的非概率可靠性灵敏度分析方法

基于不确定性的凸模型描述,研究考虑变量相关情况下非概率可靠性指标及其参数灵敏度求解方法.从非概率可靠性指标的物理意义出发,建立了相关变量和相互独立变量情况下的非概率可靠性统一模型,在此基础上基于Monte-Carlo法,在变量的标准化扩展空间内通过全局抽样得到结构失效域内距离原点最近的设计点,然后通过迭代策略求解得到非概率可靠性指标的收敛解.在此基础上基于差分理论,提出了非概率可靠性参数灵敏度分析方法.数值算例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于模糊Hausdorff距离的多输出全局灵敏度分析方法

为了度量模糊不确定性条件下输入变量对输出性能的影响,提出了基于模糊向量Hausdorff距离的多输出性能对模糊输入变量的全局灵敏度指标(GSI)。所提指标以模糊向量的Hausdorff距离来度量模糊输入变量被固定后的条件输出性能与无条件输出性能的差异,并在对这种差异进行加权平均的基础上,建立模糊输入变量对多输出性能影响的全局灵敏度指标。另外,所提指标还被推广至随机输入变量的分布参数具有模糊性的情况,用所提指标来衡量模糊分布参数对随机输出性能统计特征的影响,并结合无迹变换和Kriging代理模型方法,建立了模糊分布参数对输出均值影响的灵敏度求解高效方法。在详细给出所提指标的实现步骤后,采用算例说明了所提指标的合理性和算法的高效性。     

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。     

基于重要性测度降维的液压管路稳健优化设计

提出一种基于重要性测度的降维预处理优化方法,对不确定环境下飞机局部液压管路系统的稳健性优化问题展开研究。引入区间模型描述随机变量分布参数（即设计变量）的不确定性,引入基于方差的重要性测度衡量设计变量对优化目标的贡献程度,从而筛选出对优化目标影响较大的设计变量,简化优化模型。该方法可以有效降低优化问题的维数,进而减少优化的计算成本。通过数值算例验证了所提方法的合理性和可行性,并采用该方法对飞机局部液压管路系统进行了稳健性优化设计。     

可靠性全局灵敏度求解的Meta-IS-AK算法

可靠性全局灵敏度（GRS）可以衡量输入变量对结构系统失效概率的平均影响,但目前仍然缺乏具有广泛适应性的高效算法。针对此问题,本文将在元重要抽样和可靠性全局灵敏度的贝叶斯算法基础上建立一种新的高效算法。所提算法首先利用已有的贝叶斯算法,将可靠性全局灵敏度转换成由无条件失效概率及输入变量失效域条件下的概率密度函数（PDF）表达的形式,然后分3步来完成算法的组织。第1步是利用元重要抽样的迭代策略抽取失效域的重要抽样样本;第2步是在已有的元重要抽样法中嵌入自适应Kriging模型,高效计算出无条件失效概率;第3步是利用Metropolis-Hastings准则,将失效域的重要抽样样本转化成为原始密度函数在失效域的样本点,进而同时求得各个输入变量在失效域中的条件概率密度函数,并最终求得可靠性全局灵敏度。由于所提算法充分利用了已有的可靠性全局灵敏度贝叶斯算法的维度独立性、元重要抽样法对隐式多失效域的适应性以及元重要抽样法中嵌入式Kriging模型的高效性,因此所提算法具有广泛的适用范围和较高的效率,该结论得到了算例结果的充分验证。     

考虑随机和认知混合不确定性的航空发动机燃烧效率灵敏度分析

针对燃烧室初步设计阶段输入参数存在混合不确定性的特点,提出一种概率盒框架下的全局灵敏度分析方法。简单介绍了航空发动机燃烧效率的一维计算方法;在随机和认知混合不确定性的概率盒表征基础上,使用Sobol指标的上下限表征概率盒中随机与认知混合不确定性对响应的贡献程度;最后基于双层嵌套蒙特卡洛/非嵌入式多项式混沌展开（Monte Carlo Simulation/Non-intrusive Polynomial Chaos Expansion,MCS/NIPCE）方法对概率盒灵敏度指标进行求解,筛选出重要变量和次要变量,实现模型的降维。通过某航空发动机燃烧效率的全局灵敏度分析对所提出的方法进行了验证。研究结果表明,Sobol指标的上下限可以显著表征概率盒灵敏度指标,在保证计算精度的前提下,双层MCS/NIPCE方法的计算效率要远远高于传统双层蒙特卡洛（Monte Carlo Simulation, MCS/MCS）方法,可获得考虑随机和认知混合不确定性情况下燃烧效率输入参数的重要性排序。     

典型螺栓连接件的随机振动多模型灵敏度分析

为分析组合模型输出响应不确定性的来源及其影响,本文提出多模型合并下的方差灵敏度和矩独立灵敏度指标及其分析求解方法.模型方差灵敏度量化了各单模型对组合模型输出响应方差的影响.模型矩独立灵敏度则量化了各模型对组合模型输出响应的概率密度函数的影响.同时,本文还给出了两种模型灵敏度的求解方法.最后,以航空典型螺栓连接件为例,分...     

矩独立重要性分析的Kriging代理模型方法

结构重要性分析是结构不确定性分析的重要研究内容之一。作为一种矩独立的重要性测度指标,基于失效概率的重要性测度能够有效地反映输入变量的不确定性对结构失效概率的影响。然而,相比于其他形式的重要性测度,对基于失效概率的矩独立重要性测度进行高效准确的求解仍然存在一定的困难。基于此,结合Kriging代理模型提出了一种高效的矩独立重要性分析的新方法。所提方法首先通过较少的实验设计样本构建能够充分近似真实输入输出响应函数的Kriging代理模型,进而通过数值模拟策略对所构建的Kriging模型进行分析,最终求解得到各个输入变量基于失效概率矩独立重要性测度的主效应和总效应,给出各个输入变量对于失效概率的影响程度排序。相比于现有方法,所提方法由于引入Kriging代理模型极大地降低了对响应函数的计算次数,同时保证了重要性分析的计算精度。两个工程应用实例结果表明了所提方法在计算效率和计算精度方面的优势,体现了所提方法良好的适用性。     

一种新的基本随机变量重要性测度指标体系

综合当前基于方差的重要性测度与矩独立重要性测度的优点,建立了一个新的随机变量重要性测度指标体系。该体系从输出响应量的均值、方差以及可靠度指标方面对随机变量的重要性进行了分析,进而根据不同的要求衡量基本随机变量对系统或模型输出的影响程度。给出了各个重要性测度指标的定义,并探讨了他们与现有的基于方差的重要性测度指标的关系。通过算例说明了所提新的重要性测度指标体系的优越性。结果表明:新指标体系中的指标不但可以反映旧的指标,而且还对其进行了修正,克服了基于方差的重要性分析中随机变量取不同实现值时对输出响应量的影响相互抵消的问题,从而更加合理地衡量随机变量的重要性;与当前矩独立的重要性分析方法相比,新的指标体系在继承其优点的基础上能够从不同侧面更加全面地对随机变量的重要性进行分析,因而具有更广泛的应用范围。     

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。     

某型飞机平尾转轴可靠性灵敏度分析

采用了基于改进一次二阶矩法、基于Monte-Carlo直接模拟法、基于重要抽样法的可靠性灵敏度分析方法以及一种基于重要抽样的可靠性灵敏度分析方法,对某型飞机平尾转轴进行可靠性灵敏度的求解,并分析了某型飞机平尾转轴可靠性灵敏度随变异系数变化的趋势,为其可靠性设计提供了参考信息。通过4种方法结果相比较,可以说明各种方法的特点并验证了它们在工程问题上的可行性。     

基于密度权重的可靠性灵敏度分析方法简

 为了提高可靠性灵敏度求解数字模拟法的效率,提出了一种变量空间确定性低偏差均匀抽样与样本点处联合概率密度函数构造权重相结合的方法,来估计可靠性灵敏度。该方法通过均匀样本点处联合概率密度函数的权重保证了可靠性灵敏度的估计值收敛于真值,而由低偏差抽样代替原问题中的联合概率密度抽样则可以保证更低的误差阶以及在小失效概率条件下抽得的样本有更高的可能性落入失效域,从而保证了所提方法具有更高的收敛速度。另外,所提方法可以采用与独立变量相同的步骤来估计相关变量情况下的可靠性灵敏度,计算简便,适用范围广。算例充分证明了所提方法的优越性。     

基于密度权重的可靠性灵敏度分析方法

为了提高可靠性灵敏度求解数字模拟法的效率,提出了一种变量空间确定性低偏差均匀抽样与样本点处联合概率密度函数构造权重相结合的方法,来估计可靠性灵敏度。该方法通过均匀样本点处联合概率密度函数的权重保证了可靠性灵敏度的估计值收敛于真值,而由低偏差抽样代替原问题中的联合概率密度抽样则可以保证更低的误差阶以及在小失效概率条件下抽得的样本有更高的可能性落入失效域,从而保证了所提方法具有更高的收敛速度。另外,所提方法可以采用与独立变量相同的步骤来估计相关变量情况下的可靠性灵敏度,计算简便,适用范围广。算例充分证明了所提方法的优越性。     

不完全概率信息的压杆稳定可靠性鲁棒设计

将可靠性设计理论和鲁棒设计方法相结合, 讨论了不完全概率信息的压杆稳定可靠性鲁棒设计问题, 提出了稳定可靠性鲁棒设计的计算方法.把可靠性灵敏度溶入可靠性优化设计模型之中, 将稳定可靠性鲁棒设计归结为满足可靠性要求的多目标优化问题.在基本随机参数的前四阶矩已知的情况下, 通过计算机程序可以实现不完全概率信息的压杆稳定可靠性鲁棒设计, 迅速准确地得到不完全概率信息的压杆稳定可靠性鲁棒设计信息.      

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。