参数不确定情况下结构系统重要性分析

为分析随机变量分布参数的主观不确定性对结构系统安全性能的贡献,建立了分布参数主观不确定性对结构系统功能函数和可靠度指标基于方差的重要性测度模型.通过对功能函数的各阶矩进行一阶泰勒展开,将局部参数灵敏度的计算和重要性测度的计算联系起来,并利用功能函数的各阶矩来近似结构系统的可靠度指标,从而建立主观不确定性参数对功能函数和可靠度指标影响的重要性测度求解方法.通过对数值算例和工程算例的分析,对比说明了文中方法在保证计算精度的条件下具有高效性,同时计算结果也提供了减小结构系统输出响应变异性和提高结构系统可靠性的途径.     

模糊随机可靠性分析中不确定性传递的鞍点线抽样方法

对于同时存在随机基本变量和模糊基本变量的结构系统,研究了模糊和随机两种基本变量的不确定性向结构响应性能的传递问题,提出了一种结构安全度量的模糊可靠度隶属函数求解的鞍点线抽样方法.所提方法首先按照模糊基本变量的隶属函数求得给定隶属水平下模糊基本变量的取值域.然后在与给定的隶属水平对应的模糊基本变量取值区域内,利用鞍点线抽样方法求得随机基本变量空间内结构响应量满足安全要求的可靠度值的上、下界,进而将基本变量的模糊和随机不确定性传递到结构的安全度量,得到模糊可靠度的隶属函数.与模糊随机不确定性传递的直接MonteCarlo法相比,所提方法可以在保证计算精度的同时大幅度提高计算效率.与已有的模糊随机不确定性传递的转化法相比,所提方法具有更广的适用范围,它对随机基本变量的分布型式及结构响应量的解析表达式均没有限制,并且所提方法未对响应量的表达式作任何近似,因而比转化法具有更高的精度.另外所提方法可以容易地处理结构响应中模糊基本变量与随机基本变量具有交叉项的情况.所提方法的优点将由文中算例进行验证.     

矩独立的基本变量重要性测度及其概率密度演化解法

为有效分析基本变量对可靠性分析中失效概率的影响程度,提出了一种矩独立的基本变量对系统失效概率的重要性测度指标η,分析了其相应性质,并给出了性质的证明.在此基础上,比较了基本变量对系统失效概率与基本变量对响应量分布密度的重要性测度,并建立了求解2种矩独立基本变量重要性测度的概率密度演化方法,有效地解决了求解2种矩独立基本变量重要性测度在计算上的困难.采用所建立的重要性测度概率密度演化方法,求解了数值算例和具体工程中基本变量对功能响应函数分布密度和失效概率的重要性测度指标,结果证明所提重要性测度可以从输入变量随机取值的分布密度角度衡量基本变量对失效概率影响的程度,同时,计算结果也表明采用所建立的求解重要性测度的密度演化方法是高效可行的.     

不确定概率分布下的重要性测度及其稀疏网格解

针对基本输入变量概率分布信息不可准确预知的情况，对基本变量基于方差的重要性测度进行分析，建立了随机不确定性分布参数，区间不确定性分布参数以及随机和区间混合不确定性参数条件下的3种重要性测度指标．该指标体系能够反映3种不确定性分布参数条件下，输入变量对结构系统输出性能的影响．由于基于方差的重要性测度计算量大，文中采用稀疏网格方法在每一分布参数实现值处进行计算．针对3种不确定性分布参数情况，分别利用稀疏网格方法和稀疏网格方法结合遗传算法对所提的重要性测度指标进行计算．通过数值算例和工程算例说明所提指标的合理性和所采用方法的高效性．     

一种针对多峰随机分布的不确定性传播分析方法

在实际工程应用中随机变量可能会服从多峰随机分布,如火车减振器在长期使用后的阻尼特性和安全切割试件修复后的疲劳寿命等.传统的不确定性传播方法主要用于处理单峰随机分布问题,而在处理多峰随机分布问题时容易产生较大误差.本研究提出了一种针对多峰随机分布的不确定性传播分析方法.首先,使用高斯混合模型建立多峰随机变量的概率密度函数;其次,发展了一种高效三元降维法计算响应函数的高阶统计矩,该方法可以有效提高不确定传播的计算效率;再次,使用最大熵方法来计算响应的概率密度函数并且通过基于熵值的自适应方法来确定统计矩的最优阶数;最后,使用四个算例验证了提出方法在多峰不确定性传播中的计算精度和效率.     

基于vine copula函数的结构不确定性传播分析

现有的不确定性传播分析方法大都假设各输入变量相互独立,然而实际工程中,很多变量间具有相关性,特别是多维相关性问题广泛存在实际工程中.为此,本文提出了一种基于vine copula函数的结构不确定性传播分析方法,为复杂多维相关问题的不确定性传播分析提供了一种有效工具.首先,根据随机变量的样本由vine copula构造输入变量的联合概率密度函数;其次,先由Rosenblatt变换将相关变量转换成独立变量,再由降维积分法计算响应的前四阶原点矩;最后,由最大熵原理计算响应的概率密度函数.算例分析表明,本文方法在计算精度和计算效率方面具有较好的综合性能,能够用于变量间具有相关性的复杂工程问题的不确定性传播分析.     

基于重要性测度的一箭多星分离安全性分析

对于一箭多星发射任务,各颗卫星分离速度及分离角度可能存在一定误差,使得分离后星间距离存在不确定性,从而影响分离安全性.为提高一箭多星分离安全性,利用重要性测度分析方法对卫星入轨分离后的星间距离开展研究.提出了基于移动最小二乘的重要性测度指标求解新方法,数值算例表明新计算方法相比传统的Monte Carlo方法和Saltelli方法效率更高.针对分离后星间距离过于接近的情况,重要性测度分析方法能够有效识别出对星间距离影响较大的变量,对这些变量的分布参数进行优化调整后,星间最小距离明显增大且不确定性降低,从而保证了一箭多星的分离安全性.     

非线性常微分方程的计算不确定性原理--Ⅰ.数值结果

在大多数解初值问题的长时间数值积分计算中很少考虑由于机器的有限精度所导致的舍入误差，利用２９种标准的数值方法，通过大量的数值试验深入考察了舍入误差的影响，发现在有限的机器精度下数值求解非线性常微分方程初值问题存在对机器精度强的依赖性（是与对初值敏感依赖性不同的一种新的依赖性）提出一种计算有限精度下数值方法的最大有效计算时间和最优步长的最优搜索法，得到最大有效计算时间和最优步长与数值方法的阶数及机器     

直接用电密J计算导体三维涡流场的FE-BE耦合法

提出一种计算导体三维涡流场的FE-BE耦合法．在涡流区中直接采用涡流电密J为求解量的FEM, 其公式采用八节点长方体单元进行离散, 在非涡流区中采用磁场强度H为求解量的BEM, 其公式采用矩形单元离散. 根据交界面条件, 耦合得到一个求解变量仅为J的代数方程组. 该方法的优点就是所求量无需微分, 求解变量少, 耦合容易, 适用于多连域问题．对两个模型进行了计算, 计算结果与测试结果吻合较好.     

移动计算环境下不确定性组合服务的事务建模与执行分析

移动计算环境中,服务面临资源受限与连接波动,同时存在越区切换和弱一致性需求等事务性挑战.为了确保移动环境下组合服务的事务有效性,本文以服务的不确定性和事务属性为基础,提出了一种基于Markov链的移动组合事务模型.首先通过形式化方法构建移动环境下原子服务模型和原子服务的事务机制,并基于状态概率实现了原子服务的2维不确定性表征,然后运用Markov链完成移动组合服务的模型表达,提出了该模型下的不确定性处理与事务方法,最后基于典型业务结构分析了移动组合事务的执行语义与实施.实验表明:该事务模型能有效描述移动环境下组合服务的事务需求,且服务不确定性的不同指标和各事务架构皆对组合事务成功率产生较大影响.     

基于ConvJANET的航空发动机剩余寿命预测及其不确定性量化

航空发动机技术是衡量一个国家科技水平和工业实力的重要标志,健康状态监测和剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测技术是航空发动机安全服役、经济运行的重要保障.针对航空发动机RUL预测精度较低、不确定性难以量化的问题,本文提出了一种数据驱动的航空发动机RUL区间预测方法.首先,在ConvJANET框架下构建新的卷积-卷积循环-全连接结构的深度学习模型,逐层提取航空发动机监测数据中的退化特征;其次,利用极大似然思想指导神经网络模型的优化求解,并基于损失函数形式变化的策略训练模型,实现对航空发动机RUL的高精度预测与不确定性量化.将所提出的方法用于分析航空发动机退化数据集,结果表明,对比传统基于蒙特卡洛的方法,本文提出的方法具有更高的RUL预测准确率和更好的置信区间预测性能.     

基于变量变换Galerkin法的三维束传播法

提出了一种基于变量变换Galerkin法的三维束传播法, 用以模拟分析三维介质光波导的光波传输特性. 将三维笛卡尔坐标的横向分量x-y作正切函数变换, 无限x-y平面则映射成单位平面, 无限域问题由此转换成有限域问题, 消除了边界截断, 提高了计算精度. 选择正弦函数作为展开基, 适用于任意包层边界的光波导. Galerkin法将三维BPM基本方程归结为一组一阶常微分方程组, 可用成熟的Runge-Kutta方法求解, 计算程序简单. 另外, 该方法导出矩阵小, 有较高的计算效率. 考虑了传播方向上均匀及非均匀的三维计算实例以验证该方法的准确性及计算精度.     

梯级水电站群长期发电优化调度多核并行随机动态规划方法

随机动态规划求解水电站群长期发电优化调度易产生"维数灾"问题,导致计算耗时急剧增加,求解效率降低.如何缓解维数灾和提高计算效率,一直是水库优化调度致力于研究的难点问题.在随机动态规划的并行性分析基础上,提出了基于Fork/Join并行框架的多核并行随机动态规划方法.该方法将单个时段内所有变量组合状态下的计算任务作为父任务,通过分治法递归分解为多个子任务,并平均分配到不同的内核同时计算实现细粒度并行求解.以澜沧江下游梯级水电站群为研究实例,建立了3个变量离散数不同的调度方案,并在多核环境下验证该方法的计算效率.结果表明,在2和4核环境下,该方法的计算耗时与串行方法相比,分别节省了约50%和70%,大幅度缩减计算耗时,可充分利用多核资源;同时,计算任务的规模越大,并行计算的耗时缩减幅度越大.因此,此方法为大规模水电系统优化调度提供了一种可行途径,其并行原理可为其他应用所借鉴.     

直接用电密J计算异体三维涡流场的FE—BE耦合法

提出一种计算导体三维涡流场的FE－BE耦合法，在涡流区中直接采用涡流电密J为求解量的FEM，其公式采用八节点长方体单元进行主散，在非涡流区中采用磁场强度H为求解量的BEM，其公式采用矩形单元离散，根据交界面条件，耦合得到一个求解变量仅为J的代数方程组，该方法的优点就是所求量无需微分，求解变量少，耦合容易，适用于多连域问题，对两个模型进行了计算，计算结果与测试结果吻合较好。     

基于区间的风机系统翼型气动性能不确定性优化

针对样本数据少、信息缺乏的工程问题,研究了一种风机翼型气动性能区间的不确定性优化方法.通过建立区间模型非概率可靠性指标,在Kriging近似模型基础上,构建了稳健性优化模型.并采用了双重优化求解策略进行求解,以提高优化效率.为了提高叶型造型的拟合精度,采用五项多项式方法对翼型各截面进行参数化建模.通过和试验结果进行对比可知,该方法可满足风机气动性能优化精度要求.该方法为风机气动性能优化提供了新的途径,为轨道交通风机系统节能减排的市场实用化奠定了基础.     

一种基于证据理论的结构可靠性优化设计方法

针对包含认知不确定性的结构可靠性问题,提出了一种基于证据理论的可靠性优化设计方法.首先,在优化过程中基于代理模型对迭代点处各约束进行可靠性分析,计算其似真度;其次,通过证据变量均匀化方法构造了一种证据理论可靠性的近似梯度计算方法,从而可采用基于梯度的常规优化算法进行优化求解;最后,数值算例和工程算例表明了本方法的有效性.     

港口非线性波浪三维耦合计算模型研究

建立了外域用差分求解高阶Boussinesq方程、内域用有限元求解Laplace方程的三维非线性波浪对船作用的时域计算耦合模型.研究了该类三维耦合模型的匹配条件,耦合求解过程和内域、外域公共区域长度的确定,探讨了内域有限元网格的剖分方法.把该耦合模型的计算结果与实验结果、内域用Euler方程的耦合模型计算结果进行了对比,结果表明该耦合模型具有满意的精度,适用于模拟较大区域内波浪对三维船等固定物体的作用,为今后近海岸大区域非线性波浪对三维非规则物体作用的时域计算和三维分区计算提供了参考.     

基于伴随方法的网格自适应DG方法

发展了一套基于伴随方法的Euler方程自适应网格DG求解方法,采用当地网格上的输出变量的误差估计作为离散误差指示器驱动网格自适应.在离散误差指示器的构造中,采用GMRES方法求解伴随方程获得伴随变量,将p阶流场变量和伴随变量映射到p+1阶函数空间,并进行有限次块对角Jacobi迭代得到近似p+1阶细网格解.壁面边界通量及输出变量计算仅依赖边界外侧值以保证伴随相容性.首先采用NACA0012翼型不同精度的阻力系数结果验证了误差估计的可靠性,然后对NACA0012翼型亚声速、跨声速流场和圆柱6马赫高超声速绕流进行了自适应加密计算研究.研究结果表明,基于伴随方法的网格自适应可有效提高阻力系数等输出变量的模拟准确性,在亚声速NACA0012翼型计算中使用约17%的全局加密自由度获得了与全局加密精度相当的阻力系数.     

HJ-1星CCD相机交叉定标不确定性分析

传感器辐射定标是定量遥感的前提和基础,不确定性分析是保证交叉定标精度的关键.本文通过重新定义定标系数及光谱匹配因子,将定标系数cci定义为归一化表观反射率定标系数,光谱匹配因子定义为归一化表观反射率之比,改进了交叉定标公式.然后通过对比交叉定标的理想状况与实际条件,提出了交叉定标不确定性的八大来源:标准传感器自身定标不确定性、像元匹配不确定性、定标点海拔设置引起的光谱匹配因子不确定性、大气参量设置引起的光谱匹配因子不确定性、地表光谱数据来源引起的光谱匹配因子不确定性、地表二向反射特性引起的光谱匹配因子不确定性、大气辐射传输模型精度引起的光谱匹配因子不确定性以及其他未考虑因素引起的定标结果不确定性.最后针对HJ-1星CCD相机进一步分析了各不确定性来源的贡献大小,为交叉定标选择各种替代措施的可行性提供了判断依据.     

基于证据理论的结构非概率可靠性拓扑优化设计

考虑数据信息较少以及认知水平有限情况下的不确定性对于结构拓扑优化具有重要意义.本文引入证据理论处理不精确的数据信息,采用证据理论的不确定测度克服精确概率约束模型建立的困难,并结合拓扑优化策略,形成了基于证据理论的可靠性拓扑优化设计模型.为了提高不确定测度的计算效率,提出了仿生智能优化算法和不精确极值思想相结合的改进优化算法来降低焦元数目和极限状态函数极值求解所导致的计算量.通过两个桁架算例对所提方法进行验证,结果表明,确定性优化结果可能是不确定情况下的失效解,虽然基于证据理论的最优设计在重量和拓扑形式上相对于确定性优化结果偏保守,但具备抵抗不确定波动的能力.