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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。 相似文献
可靠性全局灵敏度指标能够有效地分析输入变量的不确定性对结构系统失效概率的影响程度,为提高该灵敏度指标求解数字模拟法的效率,提出了一种基于密度权重及连续无重叠区间全方差公式的空间分割高效方法。所提方法通过连续无重叠区间上的全方差公式来加快该指标计算的收敛速度,利用密度权重法在输入变量可能的取值区间内进行均匀抽样,并以均匀样本点的联合概率密度函数的权重来保证计算的等价性,这使得所构造的方法不需要寻找失效域的设计点,因此其可以有效解决非线性程度较高难以找到设计点及多设计点的问题。除此之外,应用空间分割技术,使得本文所提方法仅需重复利用一组样本点,就可同时得到各个输入变量的可靠性全局灵敏度指标,消除了计算量与输入变量维数的相关性,大大地提高了样本的利用率和计算效率。验证算例的计算结果,说明了本文方法对计算功能函数非线性程度较高及多设计点问题的高效性。 相似文献
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为同时计算各类基于方差的灵敏度指标,提出了基于空间分割和无迹变换(UT)的计算方法,其可以重复利用一组样本点近似计算出基于方差的全局灵敏度指标(Sobol指标)、基于方差的区域灵敏度指标以及基于方差的W指标。除此之外,还对基于方差的W指标进行了改进,改进的基于方差的W指标除包含原始指标所提供的信息外,还包含了输入变量取不同实现区间时对输出响应方差影响的变异性,可以更合理地反映调整输入变量的不同取值区间对输出离散程度的平均影响。数值算例以及工程算例的计算结果表明了本文方法在计算上的准确性以及改进的基于方差的W指标的合理性。 相似文献
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