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1、復(fù)雜產(chǎn)品普遍存在試驗(yàn)測(cè)試?yán)щy、實(shí)驗(yàn)成本高、樣本數(shù)據(jù)不足等情況,導(dǎo)致部分不確定性變量信息稀少,無(wú)法建立精確的概率分布模型,存在因信息不充分引起的認(rèn)知不確定性。同時(shí)復(fù)雜產(chǎn)品往往存在隨機(jī)變量、區(qū)間變量、耦合區(qū)間變量和不同置信分布區(qū)間變量等多種不確定性變量。這使得僅考慮隨機(jī)變量的傳統(tǒng)可靠性分析方法或無(wú)法適用或較低的計(jì)算效率。為此,本文針對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品認(rèn)知不確定性和隨機(jī)不確定性共存,研究多種不確定性下的復(fù)雜產(chǎn)品可靠性分析方法,建立復(fù)雜產(chǎn)品認(rèn)知不確定性
2、的混合可靠性分析模型,提出混合可靠性分析高效的數(shù)值計(jì)算方法。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴建立了區(qū)間和隨機(jī)變量的混合可靠性分析模型,為解決雙層耦合尋優(yōu)問(wèn)題引起的計(jì)算效率低的問(wèn)題,將雙層耦合問(wèn)題轉(zhuǎn)化為序列尋優(yōu)問(wèn)題,并提出了一種高效的數(shù)值計(jì)算方法。在序列尋優(yōu)問(wèn)題的概率分析中,采用穩(wěn)健迭代算法;在區(qū)間分析中,基于投影梯度算法,提出了一種新的兩階段區(qū)間分析算法。第一個(gè)階段用于處理極限狀態(tài)函數(shù)關(guān)于區(qū)間變量單調(diào)的情況,第二階段采用利用投影梯度法
3、處理非單調(diào)情況。分解的序列尋優(yōu)問(wèn)題和提出的區(qū)間分析算法提高了可靠性分析的計(jì)算效率,解決了區(qū)間和隨機(jī)變量的混合可靠性分析效率低的問(wèn)題。⑵針對(duì)耦合區(qū)間變量和隨機(jī)變量共存情況,基于多橢球模型,建立混合可靠性分析模型,提出一種基于高維度模型表示法轉(zhuǎn)換的單層混合可靠性分析方法。在高維度模型表示法中,采用一次二階矩法最大概率點(diǎn)算法求解參考點(diǎn),利用多項(xiàng)式近似模型基于提出的抽樣方法建立了極限狀態(tài)函數(shù)關(guān)于隨機(jī)變量和耦合區(qū)間變量的子模型?;谧幽P颓蠼鈽O限
4、狀態(tài)函數(shù)關(guān)于耦合區(qū)間變量在多橢球模型域內(nèi)的極限值,最后采用蒙特卡洛法求解失效概率的上下限。轉(zhuǎn)換后的單層求解問(wèn)題計(jì)算失效概率上下限時(shí)僅需調(diào)用少量的原始極限狀態(tài)函數(shù)次數(shù),提高了混合可靠性分析的計(jì)算效率。⑶考慮不同置信區(qū)間變量、二階不確定性和隨機(jī)變量,基于證據(jù)理論建立了三種不確定性變量下的混合可靠性分析模型,提出了一種高效的單層混合可靠性分析方法。為解決雙層耦合尋優(yōu)問(wèn)題,利用區(qū)間分析 KKT條件,將雙層耦合優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單層優(yōu)化問(wèn)題。為解決因
5、 KKT條件引起的求解不穩(wěn)定性及收斂困難,單層混合可靠性分析模型采用光滑函數(shù)處理 KKT約束條件。單層混合可靠性分析模型簡(jiǎn)化了不同置信度區(qū)間變量、隨機(jī)變量及二階不確定性下的可靠性分析問(wèn)題,分解了雙層耦合優(yōu)化問(wèn)題,提高了計(jì)算效率。⑷以復(fù)雜產(chǎn)品金屬鋸切帶鋸床的從動(dòng)輪,機(jī)床床身和鋸切部件為應(yīng)用研究對(duì)象,展示并驗(yàn)證了提出的混合可靠性分析方法的可行性和高效性。根據(jù)三個(gè)部件的認(rèn)知不確定性變量和隨機(jī)不確定性變量共存情況,分別基于本論文提出的區(qū)間和隨機(jī)
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