航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点，提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近，随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样，并依次构造主动学习函数，对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取，从而实现最优抽样半径的更新，通过不断的更新确定出最优抽样半径，加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度，解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题，最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法，并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比，验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

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。      

模糊-随机混合参数的机构运动可靠度计算方法

在目前机构产品的参数当中普遍存在着模糊变量和随机变量混合的情况,而现有的模糊-随机可靠度求解方法一般针对静态问题进行分析,不能有效描述具有混合不确定性的机构运动时变问题。基于机构运动误差分析,同时考虑失效判据和变量的模糊性,提出了基于改进包络函数的模糊-随机时变机构可靠性建模及计算方法。首先,将模糊判据转化为极限状态方程中的随机变量;其次,利用模糊论中的截集法处理模糊-随机混合变量,建立机构产品的模糊-随机时变可靠性模型;再次,利用改进的包络函数计算机构的运动时变可靠度;最后,结合四连杆机构的运动误差问题,验证了本文方法的可行性,结果表明该方法具有较高的计算精度。