结构可靠性的概率设计法综述

摘 要：【目的】概率设计法是结构可靠性设计法的核心。【方法】结构可靠性设计法按其提出时基于的表述方式可以分为非概率设计法,概率设计法。【结果】概率设计法具备可靠高效地满足工程实际需求的能力,因而倍受研究人员青睐。【结论】综述了目前国际上结构可靠性设计法领域现有的概率设计法,讨论了具有代表性的概率设计法的形式、优缺点和适用范围,展望了概率设计法的发展趋势。     

结构可靠性的概率设计法综述

综述了目前国际上结构可靠性设计法领域现有的概率设计法,如随机有限元法、一阶及二阶可靠性设计法、蒙特卡罗法及拉丁超立方采样法、随机过程及随机场。讨论了具有代表性的概率设计法,如多项式混沌扩展法及KL变换。基于随机过程概念的随机扩展法具有良好的分析收敛特性,直接采用随机扩展法进行随机分析是一种高效的可靠性解算方法。Karhunen和Loeve基于由协方差函数导出的正交坐标函数,分别对连续时间过程进行了描述,KL变换能有效减少相关数据集的维度。当协方差函数已知时,可采用KL扩展法表征不确定性系统的随机特征;而当结构响应的协方差函数未知时,可采用PCE代替KL扩展法来表示这种类型的不确定性。出于对工程系统性能的严格要求,安全及可靠性余量的进一步缩小,加之严酷的市场竞争等因素,结构可靠性的概率设计法将迅速在多学科设计领域中得到广泛应用并产生显著的工程及经济效益,有力地推动我国装备质量的跨越式发展。     

基于概率物理模型的贮存可靠性评估方法

针对小样本高截尾试验信息贮存可靠性评估问题,提出了基于概率物理模型的贮存可靠性评估方法.通过对概率物理模型与传统指数模型的贮存可靠性评估方法进行对比分析,分别利用2种评估方法进行模型参数拟合、无失效数据可靠性评估和系统可靠性评估,发现无论是从拟合精度,还是小样本数据评估方面,概率物理模型评估方法都更符合工程实际.该模型...     

基于非概率可靠性的离散变量结构优化设计

目的针对工程结构设计中因材料供应规范限制使得设计变量不能连续取值以及材料性能波动、外界载荷偏差等不确定性问题,探索研究非概率可靠性在离散变量结构优化设计中的应用。方法以桁架结构杆件截面直径为设计变量、结构质量极小化为目标,考虑材料强度极限与外部载荷的不确定性,建立具有非概率可靠性指标约束的离散变量结构可靠性优化模型,并采用遗传算法求解离散变量结构优化设计问题。结果求解获得了三杆、十杆超静定桁架杆件截面直径最优组合,得到的优化结果相较确定性优化结果更具鲁棒性。结论非概率可靠性模型对于解决工程中设计变量具有离散性和不确定性的优化设计问题具有可行性。     

基于层次分析和模糊综合评价的区域危险品道路运输事故概率评估

考虑到我国现阶段可利用的危险品道路运输事故的历史数据十分有限,本文结合特定路段的实际情况,基于层次分析法和二级模糊综合评价法,建立了一种新的危险品道路运输事故概率评估方法。首先利用层次分析法,除了对特定路段的危险品、驾驶人员、运输车辆及罐体、道路及环境以及道路实时管理等常规影响因素进行更全面的分析外,还首次引入人为故意破坏等特殊影响因素,并根据各因素在危险品道路运输事故中的影响大小,采用1~9标度法确定各影响因素的权重;然后根据模糊数学理论,建立不同影响因素的隶属度函数;最后通过二级模糊综合评价形成危险品道路运输事故概率评估计算方法。通过实例研究表明,该方法可为危险品道路运输事故概率评估研究提供新的思路,为特定区域危险品道路运输风险管理工作的开展和评估提供指导,也有助于危险品运输管理决策支持系统的开发。     

基于模糊层次分析法的VOCs泄漏检测与修复效果评估体系研究

基于模糊层次分析法(FAHP),从国内现有泄漏检测与修复(LDAR)相关标准和技术指南中筛选出项目建立、现场检测、泄漏修复与复测、台账管理4个层面14项评估指标,构建LDAR实施效果评估的层次结构模型,通过对专家、企业、第三方服务商3类群体代表发放30余份问卷调查,进而计算指标权重,以解决国家日益重视挥发性有机物(VOCs)管控形势下,如何科学评估LDAR实施质量的难题。结果显示,LDAR实施效果评估中一级指标排序依次为泄漏修复与复测(0.305)、项目建立(0.281)、现场检测(0.245)和台账管理(0.169),14项二级指标权重排序中泄漏修复及时性权重最高、免予检测合规性权重最低。研究在权重值的基础上建立一套系统的LDAR实施效果评估体系,并将其应用于制药、塑料制品、合成树脂、涂料油墨制造的10家企业,得出制药行业整体实施效果偏好,合成树脂与涂料油墨行业实施水平相当,塑料制品企业在落实LDAR工作的合规性略低。

     

基于实船结构监测数据的异常检测及处理方法

目的 获得高质量实船结构监测数据,减少数据因外界干扰造成的异常现象,现开发一套面向真实海况的实船结构监测数据的异常处理方法。方法 将统计学中的Z-score异常检测方法与数据处理中常用的平均值计算法相结合,实现对船舶结构应力数据的异常处理。基于正常信号创建含有异常现象的验证数据,对新的异常处理方法进行精度验证。结果 相比Hampel滤波法、Smooth平滑函数等传统的信号处理方法,Z-score异常检测及平均值计算方法的异常处理精度最高,且以此为基础计算的结构信号统计值准确度较好。结论 Z-score异常检测及平均值计算方法可实现真实海况下的实船结构监测数据的异常处理,并在结构应力数据的价值挖掘上可提供有力支撑。