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1、結(jié)構(gòu)可靠性分析的蒙特卡羅方法和重要抽樣方法等數(shù)值模擬算法依賴于樣本，樣本的代表性對可靠性分析的精度至關(guān)重要。拉丁超立方抽樣（Latin hypercube sampling,LHS）選取的樣本能夠盡可能覆蓋變量的完整定義域空間，因此在結(jié)構(gòu)可靠性分析中得到廣泛的應(yīng)用，但是LHS構(gòu)造的樣本仍有相當(dāng)程度的隨機(jī)性，問題的維度和樣本數(shù)量會(huì)直接影響LHS方法可靠性分析的精度和效率。
本文改進(jìn)了LH重要抽樣法用于可靠性分析的求解算法，并將L
2、H重要抽樣法應(yīng)用于靈敏度分析，算例分析表明相對于蒙特卡羅法，LH重要抽樣法靈敏度分析的精度和效率都具有較大的提高。在此基礎(chǔ)上本文提出了基于ESE(enhanced stochastic evolutionary)算法改進(jìn)的最優(yōu)LH重要抽樣方法，一定程度避免了LHS方法由于隨機(jī)性所導(dǎo)致的數(shù)值不穩(wěn)定，由于問題維度高而不易于求解的問題，同時(shí)降低了達(dá)到傳統(tǒng)可靠性分析方法同等精度所需樣本數(shù)量。算例結(jié)果表明改進(jìn)的最優(yōu)LH重要抽樣方法所選取的樣本具有
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