主客觀不確定性結(jié)構(gòu)可靠性分析方法研究.pdf

1、在實際工程結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中廣泛地存在著各種各樣的不確定性，為了提高結(jié)構(gòu)在不確定性環(huán)境下的性能，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，開展了不確定性因素作用下結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的可靠性方法研究，主要內(nèi)容如下：
　　1.通過對局部Monte Carlo方法的深入研究，發(fā)現(xiàn)并糾正了原方法中的不足之處。通過在局部Monte Carlo方法中引入β球，減少了安全域樣本點極限狀態(tài)函數(shù)的計算，建立了改進的局部Monte Carlo方法，提高了局部Monte Carlo方法求

2、解失效概率的效率。
　　2.為給工程設(shè)計人員提供含非概率不確定性的結(jié)構(gòu)更加全面的設(shè)計信息，建立了非概率不確定性環(huán)境下結(jié)構(gòu)的局域靈敏度與全局靈敏度分析模型。局域靈敏度分析反映的是非概率可靠度指標(biāo)對區(qū)間變量參數(shù)的敏感程度，而全局靈敏度反映的是區(qū)間變量在整個取值范圍內(nèi)對非概率可靠度指標(biāo)形狀和位置的影響程度。文中針對兩種靈敏度分析模型分別建立了高效的求解方法，以使之適用于工程實際問題。
　　3.針對主觀不確定性和客觀不確定性同時存在

3、的情況，將輸入變量空間劃分成含有區(qū)間變量和隨機變量的互斥焦元，然后基于隨機-區(qū)間混合模型，建立了主、客觀不確定性同時存在情況下的可靠性分析新方法。該方法采用信度和似真度來度量混合不確定性結(jié)構(gòu)的安全，通過獲得結(jié)構(gòu)響應(yīng)的信度函數(shù)和似真度函數(shù)，工程設(shè)計人員可以辨識主、客觀不確定性對結(jié)構(gòu)響應(yīng)的影響，進而指導(dǎo)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的優(yōu)化和設(shè)計。
　　4.針對輸入變量含有隨機變量且分布參數(shù)具有不確定性和非隨機變量的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。通過等概率轉(zhuǎn)化的思想將隨機變量的

4、分布參數(shù)不確定性和變異不確定性進行分離，并將隨機變量的分布參數(shù)的不確定性和非隨機變量采用區(qū)間模型來描述，建立了統(tǒng)一的混合可靠性分析模型，并基于Kriging代理模型建立了高效的求解方法。
　　5.為了分析主、客觀不確定性變量同時存在情況下的輸入變量內(nèi)部區(qū)域?qū)Y(jié)構(gòu)失效概率的影響，本文提出了主、客觀不確定性變量對失效概率的區(qū)域靈敏度分析技術(shù)，并分析了所建立的區(qū)域靈敏度的重要性質(zhì)及在實際工程的適用性。該區(qū)域靈敏度分析結(jié)果可以指導(dǎo)工程技術(shù)

5、人員有針對性的進行設(shè)計來減小結(jié)構(gòu)失效概率，為結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的優(yōu)化和設(shè)計提供有用信息。
　　6.通過對模糊輸入變量的隸屬水平合理地引入[0,1]區(qū)間均勻分布的概率轉(zhuǎn)換模型，分別建立了只含有模糊變量以及同時含模糊與隨機變量結(jié)構(gòu)的可靠性模型。對于不同模糊變量的隸屬水平服從同一[0,1]區(qū)間均勻分布的情況，研究了所建立的模糊可靠性模型與傳統(tǒng)分析方法的關(guān)系，進一步揭示了當(dāng)不同模糊輸入變量的隸屬水平為相互獨立均勻的[0,1]區(qū)間分布變量時所建立的模

6、糊可靠性模型的合理性及包絡(luò)性。所建立的基于概率視角的模糊可靠性分析模型能夠挖掘更多有用信息，從而更客觀地反映模糊不確定性的本質(zhì)。
　　7.針對只含模糊變量的不確定性結(jié)構(gòu)，建立了模糊變量對失效概率影響的重要性測度指標(biāo)。所建指標(biāo)定量化表征了模糊變量在隸屬水平內(nèi)變化時對模糊失效概率的平均影響。利用失效概率重要性測度與相應(yīng)的失效域指示函數(shù)方差重要性測度的關(guān)系，建立了模糊失效概率重要性測度求解的態(tài)相關(guān)參數(shù)(State Dependent P