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.     

基于Kriging和MCMC的结构可靠性主动学习算法

在进行机械结构可靠性分析时，由于很多工程问题的性能函数较为复杂，计算成本很高，所以常采用代理模型拟合隐式性能函数来降低计算成本.为了能够利用较少的样本信息，获得较高的可靠度计算精度，将Kriging代理模型与学习函数相结合，提出一种主动学习可靠性分析计算方法.该方法找出学习效果最好的样本点对Kriging模型进行更新，提高了模型的拟合精度.用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对结构的可靠性进行了评估，加快了样本点的收敛速度，节约了样本空间.通过分析4个算例的结果表明与其他方法相比，该方法能通过较少的样本点得到精度更高的计算结果，降低了计算成本.     

车削颤振时变可靠性分析

考虑车削加工过程中刀具磨损对切削力系数的影响,用Gamma过程描述了切削力系数随时间的变化过程,并建立了车削颤振时变可靠性模型.提出了主动学习的Kriging模型与基于首次超越的子集模拟相结合的时变可靠性分析方法(AK-SSFP).对某一车床建立车削颤振稳定性模型,分别采用Monte Carlo方法(MCS)、基于主动学习Kriging的Monte Carlo方法(AK-MCS)和AK-SSFP方法计算车削颤振时变可靠度.AK-SSFP方法的结果与MCS方法的结果一致性很好,且AK-SSFP方法减少了真实极限函数的调用次数并缩短了运算时间.AK-SSFP在保证精度的同时提高了计算效率,解决了车削加工系统颤振时变可靠度的计算问题.     

一种改进的全局可靠性分析方法

基于Kriging模型的高效全局可靠性分析(EGRA)方法在每次循环迭代过程中只能增加一个样本点.为了提高EGRA方法的效率，提出了一种基于多代理模型的改进全局可靠性分析算法.通过引入Kriging模型的预测误差，在每次循环迭代过程中，计算多个代理模型的期望可行函数(EFF)获得多个最佳样本点，将这些样本点同时加入到样本库中并更新所有代理模型，直到满足给定的精度为止.在建立极限状态函数高质量的近似模型后，采用蒙特卡罗方法进行可靠性分析.两个数值算例的分析结果表明，该方法具有较高的效率和准确性.     

受内压航空管道弯曲疲劳可靠性

引入结合Kriging代理模型法和Monte Carlo抽样法的主动学习可靠性分析方法（AK?MCS）,以管道尺寸、作用载荷以及管材属性为基本随机变量,对受内压悬臂管道在给定工况（即28 MPa内压,自由端5.06 mm纵向位移循环载荷）下的疲劳寿命进行可靠性分析。首先根据管道三点弯曲疲劳试验结果,通过线性回归分析建立管道的Manson?Coffin疲劳寿命模型,而后采用AK?MCS方法获得管道的疲劳寿命?失效概率/可靠度曲线,为内压管道的工程应用提供了基于概率的寿命预测结果。根据该曲线进而得到管道的疲劳寿命频数直方图,发现弯曲疲劳寿命总体上呈正态分布。此外,通过与Monte Carlo方法的比较,证实了AK?MCS方法在保证受内压航空管道弯曲疲劳可靠性分析精度的同时,还大大降低了计算量。     

基于Kriging和Monte Carlo的动态可靠性算法

首次穿越法可以得到失效概率随时间的变化,但是计算复杂提高计算成本.拟静态法计算量较小但是只能得到给定时间段对应的失效概率值,不能得到其变化趋势.针对以上问题,本文结合Kriging模型和Monte Carlo方法提出一种动态可靠性分析方法AK-MCS-T.AK-MCS-T即拥有拟静态法计算量小的优点又可以给出失效概率随时间变化情况.为提高Kriging模型精度,AK-MCS-T提出一种新的选点准则.新的选点准则不仅考虑到样本点处基于Kriging模型的响应估值符号判断错误的概率,还考虑了该样本点对应的概率密度.同时,为保证方法计算结果的准确性,AK-MCS-T提出了新的学习停止条件.最后通过腐蚀梁结构和悬臂管结构证明了新方法的高效性和准确性.     

面向结构可靠性分析的并行自适应加点策略

现有的自适应加点策略多局限于Kriging模型，或在每次迭代过程中只能选取一个最佳样本点，效率较低.为解决上述问题，本文提出了一种通用的并行自适应加点策略CF-K.该方法考虑了样本点的局部不确定性并确保所选样本点分布在极限状态函数附近；此外，结合k-means算法以实现并行计算，即利用多台计算机在每次迭代的同时进行多个样本的仿真.算例分析表明，与其他方法相比，所提方法在满足精度要求的条件下具有更少的迭代次数，更节省时间.基于所提方法的结构可靠性分析不仅在计算效率和精度之间取得了较好的平衡，在理论上还可用于任何现有的代理模型.     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量，建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型，研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明，各参数的不确定性越大，管线的可靠性越低；缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期，对管线的可靠性有很大影响，而随着时间的推移，腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线，基于管线腐蚀检测数据，对1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测，从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料．     

一种基于Kriging模型的机械结构可靠性分析方法

通过分析现有机械结构可靠性抽样方法存在的不足以及影响失效概率估计精度的主要因素,提出了一种基于Kriging模型及自适应抽样方法的机械结构可靠性分析方法.该抽样方法将随机抽样与聚类算法相结合,能够在概率上保证新增样本点落在对失效概率贡献较大的区域,避免对非重要区域的不必要抽样.以大数定律及中心极限定理为基础,推导了所提出的Kriging模型的收敛条件.通过两个算例说明所提出方法的迭代收敛过程、准确性及稳定性,结果表明,该方法能够在较少调用结构功能函数情况下得到失效概率较准确的估计值.     

改进的Jelinski-Moranda软件可靠性增长模型

Je linsk i-M oranda(J-M)模型是基于失效间隔时间的较理论化的可靠性增长模型,用于软件系统测试阶段的可靠性度量。J-M模型存在的问题是假设条件理想化,实际应用环境难以满足,而且模型的失效间隔时间数据收集很困难,实用性差。该文提出一种改进的J-M可靠性增长模型,在J-M原模型基础上改进并引入更加合理的假设条件,改进后的模型基于缺陷计数,数据收集更容易。结合盐湖城奥运会信息系统软件测试数据对改进的模型进行检验,证明改进的模型预测有效性好,同时还保持了原模型的简单性。     

基于代理模型的工程结构可靠性分析

在实际工程结构的可靠性分析中,功能函数一般是复杂的非线性程度较高的隐式函数,给常用的一次二阶矩等传统可靠性分析方法带来效率低、求解难度大等困难,针对这一问题,可以使用代理模型代替原隐式功能函数进行可靠性分析.通过多个数值算例对比了基于二次多项式响应面法(RSM)和Kriging方法进行可靠性分析时的计算效率和精度,同时研究了多次拟合近似代理模型过程中的样本全部累积和选择累积策略.算例表明,RSM难以对非线性程度高的极限状态曲面作出较好的拟合,Kriging方法有良好的预测能力,无论是在计算效率还是精度上都要优于RSM.因此继续基于Kriging方法对3个工程结构进行可靠度分析,算例结果表明若未进行样本累积,有可能迭代过程振荡不能收敛到最终的可靠指标值;迭代过程中采用样本累积能显著改善收敛性能,通常样本选择累积在计算效率和精度上都要优于样本全部累积.     

基于地形的大气水汽插值方法比较

对于分辨率差别较大的MERIS水汽产品与ASAR数据,直接利用ONN地形模型进行大气空间插值对局部地形变化较大的区域插值精度不高。针对这一问题,在基于ONN地形水汽空间插值的基础上,提出应用普通Kriging和von Karman Kriging 2种插值模型对局部大气进行空间插值。为修正Kriging模型引起的局部过度平滑问题,运用这2种Kriging模型的基础上,提出运用Yamamoto修正的Kriging法对区域大气残差进行空间插值。将全局ONN插值结果与局部大气残差估计值相加,得到区域的大气分布状况。对3种不同的插值方法进行交叉验证比较发现:利用ONN地形模型+基于残差的von Karman Kriging方法空间组合插值方法精度,无论是均方根误差ERMSE、平均绝对误差EMAE、平均相对误差EMRE还是平均相位标准偏差都远低于ONN地形模型+基于残差OK的空间组合插值和简单的ONN地形模型的插值误差,而且ONN地形模型和基于残差的von Karman Kriging的空间组合插值方法能进一步克服ONN+基于残差OK模型的区域平滑问题,更符合大气的空间分布特征。     

竞争失效场合恒定应力加速退化试验统计分析

为了解决恒定应力加速退化试验中突发与退化同时存在的竞争失效可靠性评估问题,针对产品的退化过程,采用退化量分布函数进行刻画,弥补伪失效寿命建模方法的缺陷.同时考虑到突发失效与性能退化和应力水平的相关性,提出基于比例危险的突发失效模型,并用线性回归和极大似然估计(MLE)模型中的参数,实现对竞争失效场合恒定应力加速退化问题的建模分析.最后应用算例验证该方法的有效性.     

基于贝叶斯检测的在役管道腐蚀可靠性分析

针对在役油气管道腐蚀失效的现状,建立基于Pcorrc承载能力模型的管道可靠性计算方法,利用蒙特卡洛计算方法计算不同时期管道腐蚀可靠性.引入贝叶斯方法建立在役管道腐蚀检测可靠性分析模型,通过计算给出不同检测方法的检测周期,经计算管道在运行至20~40年内需要重点检测维护,在有效检测条件下,管道的再检测周期为10年左右.该方法对管道腐蚀检测方法与检测周期的选择具有重要意义.     

一种基于模糊核超球感知器的模糊分类模型

本文提出一种模糊核超球感知器（FKHP）学习方法,并介绍了一种基于FKHP这种学习方法的模糊分类模型.模型构建的基本思想是首先选择适当的核函数,将训练模式从输入空间映射到高维特征空间;然后,在特征空间中,利用提出的模糊核超球感知器学习算法,为每一类训练模式找一个覆盖该类别的训练模式的超球;将每个超球,看作为一个模糊划分,以超球中心和半径为参数,定义超圆锥体的隶属函数,并为之建立一条IF-THEN分类规则;最后,以超球半径作为规则的调整参数,进行规则的优化调整.本文介绍了模型的结构、分类规则产生算法以及规则的调整策略.     

一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型

通过分析数据截尾对软件可靠性模型的影响，建立了一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型，为的是克服一般参数模型假设约束过紧的问题，并能在估计失效率的同时估计残存缺陷数．同时，提出了基于非参数统计的软件失效率单调下降性检验方法，在加权核函数估计中引入数据截尾率作为加权系数和优化参数，并用失效率单调下降约束下的加权核函数方法来估计失效率和残存缺陷数．模拟试验和实例分析表明，所提模型可以较好地处理截尾数据，给出残存缺陷数的合理估计，其失效率估计精度较高，不低于较好的传统模型．     

结构模糊失效概率的可能性分析

模糊性和随机性是不同的两类不确定性，其产生机理和物理意义均有一定差异。文中基于可能性理论，提出了同时含随机变量和模糊变量时结构的可靠性计算模型。该模型可给出结构模糊失效概率的可能性分布，可更客观、真空地反映结构的实际安全状况。实例计算说明了文中方法的应用。     

基于Kriging模型的军用车辆烟气辐射计算模型修正

军用车辆烟气辐射特性参数的仿真结果直接影响其排烟红外辐射数值的计算精度,为了提高仿真的效率和结果可信度,研究了烟气辐射计算模型的修正方法。首先建立了基于宽带к分布的军用车辆烟气辐射计算模型,通过对比仿真与测试结果,验证了模型的可信性。通过析因试验设计筛选出待修正模型参数,建立了基于Kriging插值的待修正模型参数与目标函数的替代模型。针对修正问题的无约束性和非线性,采用改进型萤火虫算法进行模型参数的迭代计算,并确定了最终解。研究结果表明,军用车辆烟气辐射计算模型的仿真精度和效率得到了提高,为军用车辆排烟红外辐射的仿真计算提供了理论参考。     

变分贝叶斯Kriging模型预测混沌时间序列

基于变分贝叶斯及Kriging数学思想,提出了一种含噪混沌时间序列的相空间域预测模型。在相空间域中利用变分贝叶斯推断方法估计模型中的回归系数,采用Kriging数学方法估计模型中的随机部分,将该模型对含加性高斯噪声的Lorenz及Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测研究;结果表明该文方法能够有效地预测含噪混沌时间序列,且具有较强的抗噪能力以及有效地克服了过拟和现象;同时预测精度对重构相空间的嵌入维数和时间延迟的变化不敏感。     

马尔可夫模型在过程企业管道维修中应用

一种基于泄漏后破裂(LBB)的马尔可夫模型被应用于研究过程工业中的维修活动对于管道失效概率的影响,该模型可以预测复杂维修方案(包含带压堵漏等内容)对于管道失效概率的影响,这对于维修方案的定量评估有重要意义.根据中国石化企业中的管道维修特点,将管道状态分为完好、可探测缺陷、泄漏和破裂4种状态,相应地建立了LBB四状态马尔可夫模型,进而推导出了在维修方案影响下管道失效概率随时间变化的常微分方程,并应用盛金公式求解该微分方程,最后通过一个管道减薄维修的案例验证了该马尔可夫模型计算结果的可靠性.