基于协同优化方法的多学科非概率可靠性优化设计

针对传统多学科优化是基于确定性的优化设计方法,为了获得更为可靠的结构设计,在设计中考虑了不确定因素对结构性能的影响.本文将非概率可靠性优化方法与多学科优化设计方法相结合,引入了非概率可靠性指标,提出了一种新的基于协同优化方法的非概率可靠性多学科优化设计方法.同时采用了基于均匀试验设计的响应面方法来近似学科优化,提高了遗传算法的收敛速度,降低了计算量.最后通过对跨声速机翼气动结构多学科可靠性优化设计算例的计算,验证了本文提出的方法能够保证设计解的可靠性,对工程实践具有一定的指导意义.     

灰色层次分析模型在机场安全风险评价中的应用

民用机场安全风险评价是一个多因素综合评价问题。本文针对民用机场的安全风险状况进行了因素分析并构建了层次结构体系。同时由于存在各种不确定因素,其风险处于一种灰色状态,评价指标难以量化。由此我们采用层次分析法与灰色系统理论相结合的方法建立模型对机场安全风险进行评价,最后通过应用实例说明了方法的实用性和可操作性。     

不确定参数结构特征值问题的概率统计方法和区间分析方法的比较

 基于区间数学理论、灵敏度分析理论、Kronecker代数理论,应用Taylor级数展开、概率摄动技术,提出了具有不确定参数结构的特征值问题的区间分析方法。结合工程实例与传统的概率分析方法进行比较,给出了两种方法的数值解法及各自解法的Kronecker代数形式。数值算例的结果显示了区间分析方法在具有不确定参数结构特征值问题分析中的价值和有效性。     

高维小失效概率下的改进线抽样方法

 针对隐式极限状态方程的可靠性分析,提出了一种基于失效域样本模拟的高效线抽样法。该法采用马尔可夫链来快速得到失效域中的条件样本,利用这些失效域中的样本可以得到线抽样的重要方向,并且这些样本还可以作为线抽样的样本,来得到隐式极限状态方程失效概率的估计值。由于该法可以较准确地得到线抽样方法的重要方向,因此线抽样的效率可以得到提高,另外失效域的样本又可以作为线抽样的样本,从而进一步降低所提方法的计算工作量。算例表明所提算法的计算精度和效率均高于传统线抽样方法。     

军航无人机与民航航班侧向碰撞风险评估

近年来无人机(UAV)已经成为新型作战力量。为解决军航UAV与民航航班之间的飞行冲突,确保飞行安全,对经典EVENT模型进行改进,提出适用于UAV的碰撞风险模型。着重研究了导航方式、人为因素、高空风对于UAV飞行的影响,并构建了相应的位置偏差模型。首先,利用蒙特卡罗法求解军航UAV与民航航班之间侧向间隔丢失的频率;其次,利用MATLAB进行算例仿真,验证模型的有效性,并得出了侧向碰撞概率随参数变化的关系;最后,通过计算不同安全间隔下的碰撞风险,对空域使用提出建议。      

典型系统的区间可靠性分析

在已知系统组成单元的区间可靠度或单元区间失效概率前提下,根据扩张原理,利用区间分析方法,分析了串联系统、并联系统、先串后并系统、先并后串系统、r/n(G)系统等典型系统的区间可靠性。基于区间数比较的可能度公式,提出了准一致性概念。分析了典型系统的区间可靠度特性与其点可靠度特性之间的准一致性。这一结果进一步完善了系统区间可靠性分析理论。     

概率安全评定方法的计算程序及其工程应用

考虑四种主要随机因素：载荷（作用应力）、缺陷尺寸、断裂韧性、流变应力等参数的不确定性,针对较为常见的焊接结构型式,如平板、球罐、圆柱形容器等结构上可能存在的不同缺陷类型,基于双判据失效准则,编制了较为通用的含缺陷焊接结构概率安全评定程序。对国产ＣＦ－６２钢制容积为１５３１ｍ３的球罐可能存在的缺陷进行了概率安全评定,通过对评定参数的敏感性分析,指出了影响其可靠性的关键因素。     

美俄卫星碰撞事件验证及其对我国卫星的影响分析

北京时间2009年2月11日0时55分,美国铱星-33和俄罗斯宇宙-2251两颗卫星在太空相撞,在所在的高度产生了大量新增空间碎片,使得空间碎片环境更加严峻,低轨航天器运行遭受空间碎片撞击的风险大幅增加。文章通过碰撞前后轨道数据分析,确认并验证了此次碰撞事件;利用事前轨道数据进行碰撞预警分析,得出碰撞的相关的参数;通过分析此次事件产生的新增碎片的轨道数据,进一步验证确认碰撞事件;从空间碎片密度和通量角度分析其时当前空间碎片环境产生的影响;通过新增碎片寿命计算分析其对空间碎片环境的长期的影响;从碰撞概率出发分析对航天器运行安全的威胁。分析结果表明：我国低轨卫星在一定程度上增大了空间碎片碰撞风险,需要进行在轨空间碎片碰撞预警,以确保我国卫星的安全运行。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。