發(fā)布時間：2024-09-17 14:54

　　 為提高小失效概率及耗時的復雜結構可靠性評估精度和效率,提出了一種基于PC-Kriging(polynomial-chaos-based Kriging)模型與自適應k-means聚類分析相結合的結構可靠性分析方法.PCKriging的回歸基函數(shù)采用稀疏多項式最優(yōu)截斷集合來近似數(shù)值模型全局行為,并用Kriging來處理模型輸出的局部變化.在基函數(shù)的建立上,PC-Kriging采用最小角回歸(LAR)計算功能函數(shù)可能的多項式基函數(shù)集的數(shù)量,同時用Akaike信息準則(AIC)來確定最優(yōu)多項式形式.自適應k-means聚類分析確保每次迭代添加若干個對失效概率貢獻較大的樣本點.通過兩個數(shù)值算例分析,結果表明所提出方法在能夠保證失效概率估計值的有效性和準確性的同時減小結構功能函數(shù)的評估次數(shù).

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖1失效概率與相對誤差變化趨勢

選用文獻[17]懸臂式圓柱筒結構(圖2)，它是一個擁有9個隨機變量的高維非線性的工程結構實例，該結構的9個輸入隨機變量分別為t,d,L1,L2,F1,F2,P,T,S．其分布特征如表2所示．圖2懸臂式圓筒結構

圖2懸臂式圓筒結構

圖1失效概率與相對誤差變化趨勢圖2中懸臂式圓筒結構受到外力F1,F2,P和扭矩T的作用，其功能函數(shù)表示為屈服強度S和最大應力σmax的差:

圖3失效概率與相對誤差變化趨勢

首先，采用Nataf變換將上述隨機變量映射到標準正態(tài)空間，并在[-5,5]9立方體內(nèi)抽取N0=11個拉丁超立方隨機樣本點，再應用所提算法評估懸臂式圓柱筒的可靠性．所提算法與其他現(xiàn)有算法所得失效概率估計值隨迭代次數(shù)的變化趨勢如圖3所示，其中橫坐標為迭代次數(shù)Nit，縱坐標為失效概率估....

圖2-2AK-MCS算法優(yōu)化策略1

AK-MCS可靠性分析算法的可靠性分析方法都有著較高的準確度和效率,但均為基于單一代理模型研發(fā)的可靠性分析方法。由于不同的代理模型各有優(yōu)勢與缺點,而針對具有隱性工程實際功能而言,在設計前難以了解其特性,如何選取合適的代理模型是一個難題。因此,Kai[31]等提出了一種基于PCE、....

本文編號：4005617