結(jié)構(gòu)可靠性若干專題研究.pdf

1、本文結(jié)合近年來(lái)最新的數(shù)學(xué)理論方法，如模擬退火全局優(yōu)化算法，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，馬爾可夫鏈模擬，凸集模型等，發(fā)展了一系列計(jì)算效率高，計(jì)算精度好的適于工程運(yùn)用的可靠性分析方法。具體研究?jī)?nèi)容如下： (1)提出了基于等價(jià)正態(tài)三參數(shù)變換和模擬退火全局優(yōu)化的失效概率汁算方法，闡明了所提方法的理論基礎(chǔ)和實(shí)施過(guò)程。由于采用了基于模擬退火的全局優(yōu)化使得等價(jià)正態(tài)的三個(gè)參數(shù)更加準(zhǔn)確，從而降低了計(jì)算失效概率的誤差；與Monte-Carlo法相比，所提算法計(jì)算

2、效率高且誤差小，適于工程應(yīng)用。 (2)針對(duì)結(jié)構(gòu)隱式極限狀態(tài)函數(shù)的可靠性分析，提出了一種支持向量機(jī)分類(lèi)迭代算法。該算法以支持向量機(jī)分類(lèi)來(lái)替代隱式極限狀態(tài)方程，通過(guò)構(gòu)造合理的迭代格式，使得分類(lèi)支持向量機(jī)在對(duì)失效概率貢獻(xiàn)大的區(qū)域收斂于真實(shí)的極限狀態(tài)方程，從而提高了可靠性分析的精度。 (3)提出了兩種快速高效的可靠性參數(shù)靈敏度分析方法——半解析法和快速數(shù)值模擬法。兩種方法均基于重要抽樣馬爾可夫鏈模擬，半解析法只要在重要抽樣法計(jì)算

3、失效概率的結(jié)果中增加非常小的工作量，即可以快速得到可靠性參數(shù)靈敏度；快速數(shù)值模擬法未引入線性假設(shè)，可以較好地考慮極限狀態(tài)方程非線性對(duì)可靠性靈敏度的影響。 (4)提出了一種基于支持向量機(jī)回歸近似極限狀態(tài)方程的多模式結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠性和可靠性靈敏度分析方法，所提方法首先由支持向量機(jī)擬合系統(tǒng)各失效模式的極限狀態(tài)方程，將復(fù)雜或隱式極限狀態(tài)方程近似等價(jià)為顯式極限狀態(tài)方程，然后根據(jù)系統(tǒng)各個(gè)失效模式的邏輯結(jié)構(gòu)，由商精度的顯式極限狀態(tài)方程方法計(jì)算系

4、統(tǒng)的失效概率和可靠性參數(shù)靈敏度。由于支持向量機(jī)回歸具有良好的小樣本學(xué)習(xí)能力和推廣泛化性能，因而其在擬合非線性極限狀態(tài)方程上表現(xiàn)優(yōu)越，計(jì)算精度高。由于本方法采用較少的樣本來(lái)求出概率等價(jià)的顯式極限狀態(tài)方程，因而計(jì)算效率大幅提高。所提方法可以處理串聯(lián)、并聯(lián)和混合系統(tǒng)的可靠性與可靠性靈敏度分析問(wèn)題，具有很好的上程運(yùn)用前景。 (5) 針對(duì)基于凸集模型比例兇子的非概率可靠度指標(biāo)，提出了一種基于支持向量機(jī)回歸的隱式極限狀態(tài)方程非概率可靠度指標(biāo)