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。     

小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度分析的高效方法

针对目前很多算法都无法准确、高效地计算小失效概率（10^-4,甚至更小）情况下的全局可靠性灵敏度问题,本文提出了一种高效求解小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度新算法。所提算法通过扩大标准差构造重要抽样密度函数来进行空间分割（SP）,再与无迹变换（UT）结合,利用函数在分割后的子空间内非线性程度的降低和无迹变换方法可以高效计算低非线性程度函数的前二阶矩,来高效准确地计算小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度。所提算法的优点有：重要抽样密度函数的选择可以使得空间分割时向重要区域偏移,并且在分割区域内功能函数的复杂性被降低,从而可以利用无迹变换方法高效计算失效概率,进而高效求得全局可靠性灵敏度。与已有的算法相比,算例说明了本文所提方法的优势。     

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。     

Reliability and global sensitivity analysis for an airplane slat mechanism considering wear degradation

This paper focuses on the issue of reliability and global sensitivity analysis for an airplane slat mechanism considering the uncertainties in the wear process of mechanical components. First, the multi-body kinematic model of the slat mechanism is built in the ADAMS software. The geometrical sizes of the roller wheels after wear degradation are considered as input variables and the angle the slat should turn is considered as the output response. To accurately identify the influential roller wheels to the reliability and robustness of the slat mechanism, the failure probability based sensitivity and variance-based sensitivity indices are introduced. Comprehensive analysis of the results have shown that the reliability analysis and global sensitivity theory can help engineers find significant parts by their contributions, thus provide guidance for mechanical design and maintenance.     

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。     

整体离心叶轮叶片的振动可靠性分析

述及了整体离心叶轮的结构及其故障模式特点,在强迫振动放大系数模型的基础上提出了离心叶轮叶片的振动可靠性分析方法,结合固有频率灵敏度分析的叶片共振相干分析,通过厚度控制来调整整体叶轮叶片的固有频率,控制强迫振动放大系数使之避开危险性共振或强迫振动,给出了一实际算例,算例及试车试验表明本文方法是有效的。      

含有正态相关变量的多设计点/多失效模式情况下的方向抽样可靠性灵敏度分析

针对含有正态相关变量的多设计点/多失效模式系统的可靠性问题,提出了两种有效的基于方向抽样的可靠性灵敏度分析方法。可靠性灵敏度分析方法的基本思路是首先将正态相关变量进行等价独立标准正态变换,利用改进的方向抽样可靠性灵敏度分析方法得到独立标准正态空间的可靠性及灵敏度结果;通过复合求导法则,将独立标准正态空间的可靠性及灵敏度结果转化到正态相关空间,得到失效概率对相关正态变量分布参数(均值、标准差和相关系数)的偏导数,并对所推导的可靠性及灵敏度估计值进行了方差分析。与经典的MonteCarlo数字模拟法相比较,文中所列的数值算例和简单工程算例的分析结果验证了所提方法的可行性与有效性。     

基于灵敏度的可靠性优化解耦方法

针对航空结构可靠性优化设计问题,提出了一种基于灵敏度的可靠性优化(RBO)解耦方法。首先将高效求解的可靠性灵敏度用于失效概率函数(FPF)的快速构建,其优点在于仅需要一次可靠性分析即可得到失效概率函数的局部近似,克服了常规求解方法中需要多次可靠性分析的缺点;然后将得出的FPF近似代入RBO模型中,将原问题解耦成确定性优化子问题,可用常规优化方法来求解。另外,采用了序列近似优化策略来保证可靠性优化解的正确性。文中给出了复合材料梁和机翼三盒段结构的优化求解算例来说明本文方法的可行性和正确性。     

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。     

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.     

基于疲劳累积损伤准则的随机结构动力可靠性灵敏度分析

基于疲劳累积损伤准则,对动力可靠性灵敏度在工程上的应用进行了初步性的研究和探讨。研究表明,利用有限元软件将随机振动谱分析技术、基于Miner准则的疲劳动力可靠性理论和与灵敏度分析方法结合起来,分析结构的随机输入参数对结构的动力可靠性灵敏度的方法是有效并且可行的,本文的研究结果可为工程中随机结构的动力可靠性灵敏度的设计和评估提供参考。     

叶片振动可靠性评估方法研究

提出一种用于发动机叶片振动可靠性评估方法,该方法基于叶片共振转速图（Ｃａｍｐｂｅｌ）,引入概率故障树ＰＦＴＡ（ＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＦａｕｌｔＴｒｅｅＡｎａｌｙｓｉｓ）概念,改善了传统评估方法。其目的是为发展叶片共振识别和可靠性评估的有效方法。在Ｃａｍｐｂｅｌ图上,叶片共振系统定义由工作转速点和附近的多个共振点组成。利用ＰＦＴＡ分析该系统能获得更多的叶片振动信息。该方法发展了常规的叶片振动可靠性设计方法,为叶片设计和叶片振动疲劳排故中改善叶片振动特性提供有益的工程评估方法。     

透平机械零件振动的可靠性设计

以传统的振动设计方法为基础, 提出了透平机械零件振动的可靠性设计方法。介绍了透平机械零件的振动设计量分布参数的确定方法和避开共振、限制振动响应的可靠性计算模型, 并给出了透平机械的转子、轴承和叶片的可靠性设计方法及应用实例。      

GH30合金疲劳-蠕变概率模型的研究

基于疲劳-蠕变特性函数基础上,提出了针对镍基高温合金材料的疲劳-蠕变耦合失效模式的概率模型的研究方法.针对镍基合金GH30的连续疲劳-蠕变交互作用的试验结果,确定了GH30在600℃温度下的疲劳-蠕变特性函数,考虑随机因素后,进行了GH30材料在疲劳-蠕变耦合失效模式下的概率模型分析,研究表明随机因素对材料的失效概率很大,通过灵敏度分析可确定影响破坏的主要因素以提高寿命.      

α-l型区间可靠性分析方法及其工程应用

在区间非概率可靠性模型的基础上,以区间长度l和区间下限α为结构系统变量的输入参数,重新定义了一种新的可靠性指标,分析得到了这种可靠性分析方法的判定依据;在此基础上,在线性和非线性条件下讨论了结构可靠度的计算方法.以某型飞机防冰引气管结构为例,进一步探讨了所提方法在共振可靠性分析当中的工程应用.     

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。      

压电智能桁架的振动控制和结构的一体化优化设计

 提出了压电智能桁架的振动控制和结构的一体化优化设计方法。在优化模型中既能考虑结构设计指标,又能考虑振动控制指标,并且能同时进行控制参数和结构设计参数的联合优化设计,给出了灵敏度计算和优化求解方法,数值算例表明了本文方法的有效性。     

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。     

考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性

 针对常规设计中对功能函数失效状态规定与常识不符这种情况,提出了考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性,将结构寿命视为随机变量,而设计寿命视为模糊变量,研究了设计寿命服从线性L-R分布时的结构疲劳寿命可靠度,给出了随机载荷下结构疲劳寿命概率密度函数的确定方法,并提出了随机变量与模糊变量相组合时的一种新的可靠度数值计算方法,该方法先利用Gauss-Legendre积分将模糊可靠度求解的二次积分转换成一次积分,列出与Legendre多项式零点相对应的阀值,然后在给定的阀值下,将设计寿命转化成普通的截集区间,在截集区间内假定结构疲劳寿命概率密度函数服从均匀分布,利用Monte Carlo模拟得到对应于该阀值的结构疲劳寿命可靠度值。数值结果表明,常规设计下结构的疲劳寿命可靠度偏于危险。