發(fā)布時(shí)間：2024-06-27 22:53

　　在統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的正態(tài)分布空間中,計(jì)算結(jié)構(gòu)可靠指標(biāo)的方法有很多種,如“均值一次二階矩法”、“改進(jìn)一次二階矩法”、“梯度優(yōu)化法”、“蒙特卡羅法”、“JC法”等等。本文先主要針對(duì)這5種傳統(tǒng)的常用算法來進(jìn)行分析。在計(jì)算結(jié)構(gòu)可靠指標(biāo)時(shí),針對(duì)結(jié)構(gòu)功能函數(shù)的類型及其函數(shù)形式的不同,有關(guān)文獻(xiàn)提到在使用“均值一次二階矩法”時(shí),會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的誤差,而“改進(jìn)一次二階矩法”克服了前者的問題。那么,在使用其它方法計(jì)算時(shí),會(huì)不會(huì)受到一些未知因素的影響,鮮有詳述。針對(duì)上述疑問,且基于基礎(chǔ)教學(xué)以及學(xué)術(shù)研究的需要,本文比較性地介紹了上述五種算法的特點(diǎn)。運(yùn)用Fortran語言進(jìn)行編程計(jì)算,通過算例分析,詳細(xì)地比較了五種算法在特定的功能函數(shù)類型及其形式的條件下以及在變化的可靠空間中對(duì)可靠度計(jì)算結(jié)果的影響。結(jié)果表明,在統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的正態(tài)分布空間中計(jì)算結(jié)構(gòu)可靠指標(biāo)時(shí),驗(yàn)證了均值一次二階矩法的計(jì)算結(jié)果受到功能函數(shù)的類型以及形式的影響較大的說法;此外“梯度優(yōu)化法”和“基于Orthogonal變換的JC法”的計(jì)算結(jié)果雖然不受功能函數(shù)形式和類型的影響,但是在可靠度小于0.5的情況下,它們的計(jì)算結(jié)果會(huì)出現(xiàn)很大偏差;而“基于Rackwitz迭代的改...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1基于Rackwitz迭代的改進(jìn)的一次二階矩法計(jì)算結(jié)果

圖2-1基于Rackwitz迭代的改進(jìn)的一次二階矩法計(jì)算結(jié)果igure2-1Improvedsecond-ordermomentmethodbasedonRackwitziterat化法迭代后輸出計(jì)算結(jié)果如下圖2-2所示：圖2-2梯度優(yōu)化法的計(jì)算....

圖2-2梯度優(yōu)化法的計(jì)算結(jié)果

第二章統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的正態(tài)分布空間中5種算法的精度分析dery3,)7.246845810；可靠指標(biāo)：2.872208。計(jì)算機(jī)的迭代結(jié)果輸出如所示：圖2-1基于Rackwitz迭代的改進(jìn)的一次二階矩法計(jì)算結(jié)果Figure2-1Improvedseco....

圖2-3基于Orthogonal變換的JC法的計(jì)算結(jié)果

迭代后輸出計(jì)算結(jié)果如下圖2-2所示：圖2-2梯度優(yōu)化法的計(jì)算結(jié)果Figure2-2Calculationresultofgradientoptimization26685.171*FXy，2.1843392*dX；極限狀態(tài)方21.8....

圖2-4采用乘同余法的蒙特卡羅法的計(jì)算結(jié)果

內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文2-3可見，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布空間中的設(shè)計(jì)驗(yàn)算點(diǎn)的值分別.9271696，Z(d)2.718445；相應(yīng)的，原始分布空間中隨機(jī)變量分別為：應(yīng)力屈服極限：26682.08yF，圓截面直徑：d2.....

本文編號(hào)：3996055