基于GPC的环肋耐压圆柱壳结构失稳概率分析

为评估具有小失效概率特性的深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率，提出了一种新的基于高斯过程分类和重要抽样的自适应分析方法.该方法通过引入马尔科夫链蒙特卡洛法和欧式距离，开发了一种新的考虑预测不确定性和取样均匀性的自适应试验设计策略，以便更高效地构造高斯过程分类器；采用核密度估计构造准最优重要抽样密度函数；基于失效概率估计的稳定性，提出了一种更精确的迭代停止准则.通过某一分段函数验证了所提分析方法的准确性及高效性.应用所提方法得到某深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率约为8.242×10^-5.     

一种自适应PC-Kriging模型的结构可靠性分析方法

为提高小失效概率及耗时的复杂结构可靠性评估精度和效率,提出了一种基于PC-Kriging(polynomial-chaos-based Kriging)模型与自适应k-means聚类分析相结合的结构可靠性分析方法.PC-Kriging的回归基函数采用稀疏多项式最优截断集合来近似数值模型全局行为,并用Kriging来处理模型输出的局部变化.在基函数的建立上,PC-Kriging采用最小角回归(LAR)计算功能函数可能的多项式基函数集的数量,同时用Akaike信息准则(AIC)来确定最优多项式形式.自适应k-means聚类分析确保每次迭代添加若干个对失效概率贡献较大的样本点.通过两个数值算例分析,结果表明所提出方法在能够保证失效概率估计值的有效性和准确性的同时减小结构功能函数的评估次数.     

条形基础下砂黏土双层地基极限承载力预测模型的不确定性分析

实际工程中常见砂—黏土双层地基,在这种分层地基的极限承载力问题上传统的太沙基承载力公式不再适用.工程中常用的条形基础下,砂—黏土双层地基极限承载力半经验计算方法可能会提供不可靠的预测.文中采用一种基于极限分析上限解的方法——不连续布局优化(DLO)对砂—黏土双层地基的极限承载力进行了计算.在传统地基承载力公式的基础上引入了承载力折减系数,给出了不同工况下该系数的设计图表.基于DLO的计算结果,提出了一个可适用于取值范围广泛的几何和土体强度参数的多项式回归公式.基于文献中条形基础下,砂—黏土双层地基极限承载力计算结果对所提出的简化公式进行了验证和不确定性分析.     

基于主动学习的复杂机械结构的可靠性分析

为了提高复杂机械结构的可靠性分析效率，结合自适应学习函数VF和k-means聚类分析方法，提出一种新的主动学习方法AK-MCS-K，该方法兼顾了失效概率的估计精度和计算效率.AK-MCS-K方法实现了并行计算，即采用多台计算机在每次迭代的同时进行多个样本的模拟仿真.在评估仿真耗时、功能函数为隐式的复杂结构的可靠性时，迭代次数的减少可以有效地节省时间，提高计算效率.与其他算法相比，AK-MCS-K方法在满足精度的条件下具有更高的计算效率.最后以某一类型刚柔耦合火炮协调器简化模型为例，对火炮协调器的定位精度可靠性进行了分析.     

基于PC-Kriging模型与主动学习的齿轮热传递误差可靠性分析

为提高齿轮热传递误差可靠性分析的计算效率和精度,提出了一种高效的基于PC-Kriging代理模型与主动学习函数LIF相结合的可靠性分析方法.采用多项式混沌展开(polynomial-chaos-expansion,PCE)替代传统Kriging模型的回归基函数来增强预测模型的全局近似精度,并利用Kriging模型来捕捉预测模型局部特征的能力.采用最小角回归(LAR)构建回归基函数的最优多项式数量集,同时用Akaike信息准则(AIC)来确定最优的截断集合.并采用一种主动学习函数LIF选择每次迭代的最佳样本点以提高模型收敛效率.通过齿轮热传递误差算例表明:与传统的Kriging代理模型相比,所提出方法在保证精度的同时可以极大地减少预测模型可靠性分析中的学习次数.     

滑动接触效应对裂纹尖端J积分值影响分析

采用断裂力学和有限元法对无润滑摩擦条件下滑动接触效应对摩擦表面裂纹尖端J积分值的影响进行研究,分别得到了不同摩擦因数、接触压力、裂纹长度和裂纹形态下裂纹尖端J积分值的变化规律.结果表明:摩擦效应对裂纹尖端J积分值的影响因裂纹形态不同而变化;对于竖直型裂纹,摩擦效应的增加加剧了裂纹尖端J积分值的变化;对于斜裂纹,在滑动至裂纹附近时,摩擦效应的增加减弱了裂纹尖端J积分值的变化.裂纹尖端J积分值波动幅度随着接触压力的增大而增大.相同接触压力和摩擦效应下,裂纹与滑动速度方向的夹角越小,裂纹尖端J积分值变化越显著.裂纹尖端J积分值随着裂纹深度的增加先增大后减小.     

一种基于失效概率相对误差估计的可靠性分析方法

为更高效地分析复杂机械结构的可靠性，提出了一种新的基于Kriging模型和失效概率相对误差估计的自适应分析方法.采用泊松二项分布的近似正态分布推导了样本符号不确定区域内真实失效样本数的取值范围，并通过引入比例因子重新定义取值下限，以确保真实失效样本数准确落在确定的区间内，进而给出了一种更精确的失效概率相对误差的估计.采用学习函数U实现自适应试验设计.通过两个算例验证失效概率相对误差估计和自适应分析方法的准确性、通用性及高效性，结果表明:本文方法不仅能准确估计失效概率的相对误差，而且显著减少了功能函数的调用次数.     

基于Kriging-PSO智能算法优化焊接工艺参数

焊接工艺参数是影响焊接成型质量的关键因素.由于工艺参数和焊接接头的力学性能之间的关系是多维隐式的,因此,提出了一种Kriging模型和粒子群相结合的优化算法,解决了在交流钨极氩弧焊中3.5mm厚镁合金薄板的工艺参数优化问题.首先通过田口正交法构建样本集,其次建立输出和输入之间的Kriging代理模型,并通过提出的算法获得最优工艺参数组合及其力学性能.结果表明:通过该算法获得的最优工艺参数组合,其对应的焊接接头的抗拉强度、屈服强度和平均显微硬度分别达到母材的97.6%,98%和91.5%,减少了经济和时间成本,提高了焊接工艺设计能力.