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。     

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。     

基于失效概率的矩独立重要性测度的高效算法

基于失效概率的矩独立重要性测度能够有效地分析输入变量不确定性对结构系统失效概率的影响程度。然而,相比于基于方差的重要性测度,目前很少有足够准确、高效的方法计算该重要性测度。基于此,提出了一种高效求解基于失效概率的矩独立重要性测度新算法。所提算法采用基于分数矩和高维模型替代的极大熵法来高效估计条件概率密度函数,进而求得条件失效概率,再采用三点估计法求得相应条件失效概率的方差,即基于失效概率的矩独立重要性测度。由于所提算法中极大熵法和三点估计法的优点直接被继承,因此所提方法能够在较少的模型计算量的前提下给出足够准确的计算结果。算例表明了本文所提方法相对已有计算方法的优势,体现了更好的工程适用性。     

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。     

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。     

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。     

随机参数齿轮-转子系统的扭转振动分析

建立了考虑物理参数和几何参数均为随机变量的齿轮-转子扭转振动系统在随机荷载激励下的动力学方程.利用Newmark-β逐步积分法将此随机参数时变刚度系统的动力学方程转换为拟静力学控制方程.利用求解随机变量函数数字特征的矩法,导出了系统动态位移反应的均值和方差计算公式.通过算例得出了:系统的时变刚度对系统响应有冲击作用,系统的物理参数、几何参数和外荷载幅值的随机性对系统动力响应的影响不可忽略,其中几何参数的随机性对系统位移响应的随机性影响较大.     

湍流模型系数不确定度对翼型绕流模拟的影响

使用非嵌入式多项式混沌方法研究了湍流模型系数的不确定度对RAE2822跨声速翼型绕流模拟的影响。计算中关注了数值模拟的积分量（升力系数、阻力系数）和局部量（壁面压力、摩擦系数和空间马赫数分布）的不确定度量化结果。首先，从单输入变量入手，研究卡门常数的不确定度对数值模拟的影响。然后，同时考虑Spalart-Allmaras模型中9个参数的不确定度带来的影响。通过多项式混沌展开，得到系统输出对不确定输入变量的响应，由此可以得到输出的统计特性，包括平均值、方差和极值等信息。最后，在多变量不确定度量化过程中，通过Sobol指标来量化每个输入变量的不确定度对输出不确定度的贡献程度。本文计算只考虑了RAE2822跨声速翼型模拟的单一计算状态，影响规律是否可以推及其他工况和算例需要进一步检验。     

基于贝叶斯理论的低循环疲劳寿命模型不确定性量化

为量化低循环疲劳寿命模型中的不确定性因素,利用贝叶斯理论,采用经典的模型校准形式确立了寿命模型的不确定性量化形式,并结合正态性检验对误差项进行验证;应用马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC)算法获得了模型参数后验分布的抽样样本,在小子样试验数据条件下确定了低循环疲劳寿命的95%不确定性区间,较好地覆盖了寿命的分散性;对参数样本进行了相关性分析,并将异方差回归概率模型与贝叶斯概率模型进行了比较。最后,利用Morris全局灵敏度分析方法获得了Manson-Coffin模型参数的全局灵敏度指标;同时,验证了在模型参数对先验信息敏感,或者说在先验信息影响极大的情况下,采用无信息先验处理方法的合理性。     

随机振动响应方差的直接算法

将动力学方程经过系统扩阶和模态变换构成李雅普诺夫方程,可直接求得大型有限元结构的平稳随机振动响应方差.用等效线性化方法处理杜芬系统后,求解李雅普诺夫方程可以得到一套高效高精度求解杜芬系统随机振动响应方差的方法.仿真对误差进行了估计,结果验证了方法的高效和精确性.      

基于DOE方法超紧凑S型进气道被动流动控制优化设计

采用实验设计（DOE）方法对影响超紧凑进气道流动控制效果的五个因素进行优化设计。采用数值源项模型代替真实物理叶片进行流场求解，分析了27组涡流发生器应用于进气道流动控制的效果，从中找出各影响因素变量对进气道总压恢复、流场畸变不同影响，应用响应曲面法给出最佳影响因素组合，为超紧凑进气道被动流动控制设计提供技术参考。     

成层土中缺陷桩瞬态响应及其参数分析

为了更好地解决基桩缺陷量化分析问题，从建立成层土中缺陷桩桩土系统模型入手，引入矩阵递推法，求解出成层土中多缺陷桩桩顶和桩身任意点的瞬态响应解析解，并应用此解对缺陷桩瞬态响应影响参数进行分析，得出在利用幅值比进行缺陷量化分析方法中的关键影响因素为桩侧土阻尼系数，为成层土中基桩缺陷量化分析和承载力评价奠定了理论基础。     

基于方差的相关输入变量重要性测度分析新方法

为了清晰地掌握相关输入变量情况下响应量方差的来源,非常有必要将基于方差的重要性测度( VBIM)分离为相关部分和独立部分.为此,在二阶非线性回归的基础上,提出了一种适用于非线性响应量的相关变量重要性分析的新方法.一个输入变量对响应量方差的相关贡献由该变量与每一个剩余变量两两相关的贡献分量组成,所以又进一步提出了一种概念...     

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.     

基于实验设计超紧凑进气道被动流动控制优化设计

采用实验设计方法对影响超紧凑进气道流动控制效果的五个因素进行数值优化设计。采用数值涡流发生器代替真实物理叶片进行流场求解，分析了27个影响因素组合应用于进气道流动控制的效果，从中找出各影响因素变量对进气道总压恢复、流场畸变不同影响，应用响应曲面法给出最佳影响因素组合，为超紧凑进气道被动流动控制设计提供技术参考。     

命中精度Bayes推断中基于P值的验前可信度建模

在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上，给出了给定散布参数（方差）的P值计算模型，构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型，给出了验前P值与验前可信度的定义，并对其变动情况进行了阐述，给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析，分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05，0.2，0.4区分的数据区间，给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见，验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较，相对现有的仅对验前可信度的定性说明，基于P值的验前可信度建模与计算，不仅能完成验前可信度的量化计算，而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验.      

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。     

失谐叶盘受迫响应的灵敏度分析方法

针对失谐叶盘结构的受迫响应与叶片失谐之间的敏感性问题,提出了一种失谐叶盘最大响应幅值分别关于叶片频率失谐参数和叶片节点失谐质量的一阶和二阶灵敏度系数计算方法,以探究叶盘结构失谐参数对其最大响应幅值的影响。该方法立足于高保真失谐叶盘减缩建模和响应分析技术,直接对失谐叶盘结构的动力学方程进行推导获取其一阶和二阶灵敏度系数的数学表达式,未引入任何其他近似和简化计算措施,可以有效地求解高保真失谐叶盘最大响应幅值在不同激励频段、激励阶次和失谐形式下的灵敏度系数。该灵敏度分析方法在大规模高保真失谐叶盘结构模型上验证了其有效性。结果表明,与常规的数值差分灵敏度近似计算方法相比,本文提出的灵敏度分析方法在计算精度和计算效率方面具有巨大的优势,对进一步的失谐叶盘响应分析具有广泛的应用前景和通用性。     

电传飞机伺服作动系统非线性建模

对电传飞机伺服作动系统各组成部分的非线性及其对系统性能的影响进行了分析、研究,以某型机平尾伺服作动系统为例,建立了伺服作动系统的非线性模型,在Matlab的Simulink中进行仿真分析并与实际响应曲线进行对比,证明了该模型的准确性,为伺服系统非线性模型的建立提供了一套切实可靠的方法.     

准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法研究

为消除常规利用正侧视SAR图像辅助导航信息对惯性误差进行修正时的滞后影响,结合前斜视SAR成像工作特性,本文分析提出了新的准实时性组合导航滤波方案和算法,以解决SAR/INS组合导航系统中的量测滞后影响;本文分析了前斜视SAR成像辅助导航系统工作特点,分析了SAR量测输出模型;建立了准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法模型,并通过仿真分析了组合导航系统性能。仿真结果表明：采用所提出的惯性/SAR组合方案和算法,可以有效克服成规正侧视SAR辅助匹配输出滞后的影响,有效满足组合系统性能要求。