基于阈值因子的结构可靠性解耦优化方法

基于结构可靠性理论,引入阈值因子的概念,其物理意义为当前最优解满足可靠性约束需将阈值增减的幅度。随着迭代的进行,对于有效约束,阈值因子收敛于1,能够使得最可能失效点快速向满足可靠性约束的极限状态曲面靠拢,优化效率得以提升。解耦模型中,优化变量可为随机变量也可为非随机变量,当优化变量为随机变量时,采取优化变量拆解方式进行计算。数值算例表明,本文方法对优化变量拆解方式不敏感,对有效约束和非有效约束均能够获得满意的优化结果,且计算效率明显高于经典方法。     

基于泰勒展开的二阶层次分析法初探

经典AHP常用于武器装备效能或能力评估,然而经典AHP采用线性加权模型,即通过底层指标效能线性加权得到顶层指标效能,对非线性体系往往会引入较大评估误差,易产生决策性错误。为解决这一问题,本文以底层指标效能值等于1/2为展开点,给出基于泰勒展开的二阶加权模型,对线性体系,二阶加权模型可退化为经典线性加权模型;推导出二阶AHP的数学表达式,给出二阶AHP效能评估步骤,构建二阶AHP的基本框架。算例表明,二阶AHP评估结果相比经典AHP更接近于解析解,产生决策性错误的机率远小于经典AHP。     

基于合理子域的改进响应面方法

基于结构可靠性分析理论,给出了合理子域概念.合理子域能够明确在设计点附近对失效概率起主要贡献区域尺寸,且能够保证失效点以一定概率落在其内,解决了对失效概率起主要贡献区域尺寸难以量化问题.基于合理子域概念,给出了一种改进响应面方法.该方法能够保证响应函数在设计点处是无误差的、且在合理子域内对极限状态函数具有较好近似.采取蒙特卡罗重要抽样方法求解失效概率,结合抽样点位置采取分区域评估方法以提高失效概率求解精度.算例表明,所提方法在处理具有显式和隐式极限状态函数的可靠性分析时,均具有较好的计算精度和较高的计算效率.      

基于多重子域代理模型的结构可靠性分析

基于合理子域概念,构建多重代理模型。多重代理模型在合理子域内采用经典响应面模型,在合理子域外采用经典Kriging模型,能够充分利用两种经典模型各自的优势。多重代理模型能够合理规避经典响应面模型中响应函数采取事先假定形式带来的可靠度评估风险,同时能够有效避免经典Kriging模型中试验点组合爆炸的问题。相比经典响应面模型,多重代理模型所需试验点数量并未增加,计算效率与经典响应面模型大体相同。算例表明,本文方法的计算结果与MCS的计算结果几乎一致,具有较好的计算精度。     

基于多重子域代理模型的结构可靠性分析

基于合理子域概念,构建多重代理模型。多重代理模型在合理子域内采用经典响应面模型,在合理子域外采用经典Kriging模型,能够充分利用两种经典模型各自的优势。多重代理模型能够合理规避经典响应面模型中响应函数采取事先假定形式带来的可靠度评估风险,同时能够有效避免经典Kriging模型中试验点组合爆炸的问题。相比经典响应面模型,多重代理模型所需试验点数量并未增加,计算效率与经典响应面模型大体相同。算例表明,本文方法的计算结果与MCS的计算结果几乎一致,具有较好的计算精度。     

基于可靠性映射函数的结构优化Structural optimization based on reliability mapping functions

基于可靠性分析理论,构建可靠性映射函数,将基于可靠性的结构优化由双层优化转化为单层优化,提高优化效率,解决基于可靠性结构优化的计算量大、不利用于工程应用的问题。可靠性映射函数具有明确理论依据,能够确保将其应用到基于可靠性的结构优化是可行的。为提高失效概率求解精度,以设计点为基础,提出一种改进响应面方法,并将其用于可靠性映射函数的求解。算例表明,该方法具有较好计算精度,功能函数评估次数明显少于其他方法,计算效率高,能够获得满意的优化结果。     

结构系统静强度与断裂的综合可靠性分析

基于疲劳载荷作用下裂纹扩展的随机性,建立了结构系统综合考虑静强度和断裂的可靠性分析方法,该方法给出了元件静强度失效时所对应的当量寿命,并建立了元件综合失效判别准则,分析了元件静强度失效和断裂失效之间的相关性.算例表明,随使用年限的增加,元件静强度失效和断裂失效之间的相关性也在增加;在不同的使用年限内,结构系统主要失效路径是不同的,并且在结构系统主要失效路径中既有元件静强度失效又有元件断裂失效;若只考虑静强度或断裂的结构可靠性分析,分析结果偏于危险.     

基于网格退化和重组技术的类桁架拓扑优化方法

发展了一种基于有限元网格退化和重组技术的类桁架拓扑优化方法,可在不改变设计域包络的情况下(如维持流型、艺术外观和附加功能等)对结构进行减重。首先,分别对二维问题和三维问题发展相应的有限元网格退化算法,并在刚度等效的意义上对网格进行重组,建立了具有杆元拓扑特征的有限元模型。其次,以全局种子网格的长度尺寸和杆元横截面积为优化变量,构造了域内双层驱动拓扑优化问题,得到具有最优体分比的杆元拓扑结构。数值算例表明,所提方法可获得新型式的结构拓扑优化方案,并可将结构拓扑优化理论推向工程化应用。     

基于LCF-Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算

针对多失效模式下结构体系可靠度计算中的代理模型构建成本与计算精度如何权衡的问题，本文以减小体系失效概率预测方差为出发点，推导出最大贡献函数（LCF-Largest Contribution Function）来识别对体系失效概率方差影响较大的样本。LCF函数可减少对体系失效概率方差影响较小区域内样本数量，进而提高代理模型的计算效率；通过置信水平和允许相对误差建立LCF函数的学习停止条件，能够保证已有样本信息不浪费。本文选取能够对多个功能函数联合构建的多输出Kriging模型作为代理模型，基于LCF-Kriging模型并结合MCS对体系可靠度进行计算，功能函数的相关性可通过各失效模式的逻辑关系予以考虑。数值算例表明，在适当的学习停止条件下，对于串联、并联和串并混联的结构体系可靠度评估，本文方法均能在计算精度和计算效率之间达到满意平衡。     

自适应免疫遗传算法

遗传算法(GA)是基于自然遗传规则随机搜索技术的一种进化算法,但是随着实际结构的大型化和复杂化,它往往出现过早收敛的现象。在研究了算法的编码方式、控制参数和算子操作之后,就其全局收敛性的不足,提出动态自适应策略以改进其性能,在基本遗传算子的基础上,采用了免疫遗传算子和保优策略。其中免疫算子可以防止交叉变异中的个体退化,自适应策略则保持了种群的多样性,以此保证遗传算法尽快收敛到全局最优解,称之为自适应免疫遗传算法(AIGA)。随后以经典的十杆桁架结构优化问题作为例子说明算法的优越性,结果表明AIGA在随机结构优化中计算有效、结果可靠。