基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法，鉴于其对隐式函数的梯度较难求解，提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法，利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解，为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合，很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性，同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

结构输出响应概率密度估计中分数矩求解方法

鉴于概率不确定性背景下基于分数矩极大熵准则的结构可靠性分析方法具有较大的效率与精度优势,综合研究并给出了可以用于极大熵准则中约束条件输出响应分数矩求解的3种分数矩求解方法,包括降维积分(DRI)方法、稀疏网格积分(SGI)方法和无迹变换(UT)方法。阐述了分数矩求解原理及过程,给出了方法的计算效率,并分析了方法的适用性。3种分数矩求解方法在确保计算精度的同时可以很大程度减少结构输入-输出模型的调用次数,大幅提高统计分析效率。通过与Monte Carlo仿真分析法对比,验证了3种分数矩求解方法的正确性与高效性。      

一种平均矩独立重要性指标及其拒绝抽样方法

在矩独立重要性分析过程中,重要性指标往往用于衡量结构系统输出不确定性向输入变量不确定性的逆向分配问题。假设输入参数的方差可以减缩一定比例因子,那么矩独立重要性指标可以定义为该缩减因子的函数。同时,假设输入参数的方差缩减因子为一随机变量,那么可以取矩独立重要性指标函数的均值定义一个新的平均矩独立重要性指标。由于使用Sobol方法计算平均矩独立重要性指标的模型需要循环抽样,计算量很高,故引入拒绝抽样（RS）方法,通过重复利用矩独立重要性分析中的一组输入输出样本,就可以额外计算得到矩独立指标函数和平均矩独立重要性指标,这大大节约了计算成本。本文所提指标函数及平均指标的有效性和RS方法的准确性、高效性通过数值和工程算例得以验证。      

武器装备研制通用质量特性工程能力评价方法

武器装备研制单位通用质量特性工程能力是实现武器装备作战效能的重要基础,鉴于目前国内外缺乏系统、有效的通用质量特性工程能力评价方法,通过对武器装备研制及通用质量特性实现过程进行研究,提出了一种适用于武器装备研制单位的通用质量特性工程能力评价方法。从工程能力内涵解析出发,结合武器装备通用质量特性实现要求,在成熟度技术框架的基础上,建立了通用质量特性工程能力的评价指标体系,并给出了相应的评价方法。通过实例表明,该方法可有效衡量武器装备研制单位的通用质量特性工程能力,进而为其持续过程改进提供有力依据。