【摘要】：在外部荷載、服役環(huán)境和材料內(nèi)部因素的作用下,工程結(jié)構(gòu)或結(jié)構(gòu)構(gòu)件的強(qiáng)度、承載能力、可靠度隨著時(shí)間發(fā)展逐漸降低,對(duì)其安全有效服役產(chǎn)生影響。為了保證結(jié)構(gòu)服役期間的安全性,對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行時(shí)變可靠度分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)十分重要。結(jié)構(gòu)的時(shí)變可靠度分析具有以下特點(diǎn):1)外部載荷作用或性能退化規(guī)律往往用隨機(jī)過程進(jìn)行描述;2)極限狀態(tài)方程一般具有隱式功能函數(shù)的特點(diǎn);3)工程結(jié)構(gòu)的可靠度問題一般涉及的是小失效概率問題;4)常用的可靠度分析方法存在計(jì)算量大、效率不高等缺點(diǎn)。因此只有建立完善的時(shí)變可靠度分析模型,開發(fā)高效的時(shí)變可靠度算法,才能有效地解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)時(shí)變可靠度分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)問題,滿足實(shí)際工程設(shè)計(jì)的需求。針對(duì)以上問題,本文的主要研究內(nèi)容和取得的成果如下:(1)考慮結(jié)構(gòu)可靠性分析中普遍存在的隱式極限狀態(tài)方程和小失效概率特征,提出了計(jì)算小失效概率的AK-SS方法。即,用基于少量樣本點(diǎn)的Kriging代理模型近似真實(shí)極限狀態(tài)方程,并通過主動(dòng)學(xué)習(xí)方法逐步更新該模型,同時(shí)將此代理模型與子集模擬方法(subset simulation,SS)相融合,顯著改善小失效概率的計(jì)算精度和效率。將AK-SS方法用于地下隧道襯砌結(jié)構(gòu)的可靠度分析,得到合理結(jié)果,表明該方法對(duì)于處理工程實(shí)際結(jié)構(gòu)中小失效概率問題十分有效。(2)考慮結(jié)構(gòu)單調(diào)退化過程中的時(shí)間作用和沖擊作用,提出了基于混合隨機(jī)過程的時(shí)變可靠度分析模型。采用Gamma隨機(jī)過程模擬時(shí)間作用引起的退化、Poisson隨機(jī)過程描述隨機(jī)沖擊作用,提出更為全面的復(fù)合退化模型;將貝葉斯推理方法與時(shí)變可靠度模型相結(jié)合,利用樣本信息更新模型中的不確定參數(shù),減小了退化模型中的不確定性。該時(shí)變可靠度分析模型為工程實(shí)際結(jié)構(gòu)中含有檢測(cè)數(shù)據(jù)、模型不確定性的時(shí)變可靠度分析問題提供了有效方法。(3)針對(duì)結(jié)構(gòu)功能函數(shù)非單調(diào)變化的情況,結(jié)合極值方法和AK-SS方法,提出了混合EGO-AK-SS時(shí)變可靠度計(jì)算方法。該方法采用混合EGO(Mixed Efficient Global Optimization)算法建立時(shí)變功能函數(shù)的Kriging極值響應(yīng)面,結(jié)合AK-SS算法,逐步改善極值響應(yīng)面的精度,同時(shí)計(jì)算失效概率。該方法集中了混合EGO計(jì)算效率高、AK-SS方法處理隱式小失效概率的優(yōu)勢(shì),應(yīng)用于簡單機(jī)械結(jié)構(gòu),提高了計(jì)算效率,適合求解實(shí)際結(jié)構(gòu)的時(shí)變可靠度。(4)針對(duì)含有時(shí)變概率約束的可靠度優(yōu)化設(shè)計(jì)問題,提出了混合EGO-SORA時(shí)變可靠度優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。利用(3)中的混合EGO方法將時(shí)變概率約束轉(zhuǎn)化為時(shí)不變形式,建立約束函數(shù)的Kriging極值響應(yīng)面。采用SORA(sequential optimization and reliability assessment)方法,將可靠度優(yōu)化設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換為序列確定性優(yōu)化設(shè)計(jì)及可靠度逆分析,利用當(dāng)前的最可能失效點(diǎn)更新約束函數(shù)的Kriging極值響應(yīng)面。該方法具有混合EGO方法處理時(shí)變可靠度的高精度及SORA求解可靠度優(yōu)化設(shè)計(jì)的高效率的特點(diǎn),應(yīng)用于簡單機(jī)械結(jié)構(gòu),提高了計(jì)算效率,可用于處理工程實(shí)際中的時(shí)變可靠度優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。
[Abstract]:Under the action of external load, service environment and internal factors of materials, the strength, bearing capacity and reliability of engineering structures or structural members gradually decrease with the development of time, which will affect their safe and effective service. The time-varying reliability analysis of structures has the following characteristics: 1) the external load action or the performance degradation law is often described by stochastic process; 2) the limit state equation (LSE) generally has the characteristics of implicit function; 3) the reliability problem of engineering structures generally involves the problem of small failure probability; 4) the reliability analysis method commonly used has calculation. Therefore, only by establishing a perfect time-varying reliability analysis model and developing an efficient time-varying reliability algorithm can the time-varying reliability analysis and optimization design of complex structures be effectively solved to meet the needs of practical engineering design. The following are: (1) Considering the implicit limit state equation and small failure probability, an AK-SS method for calculating the small failure probability is proposed. That is, the Kriging proxy model based on a small number of sample points is used to approximate the real limit state equation, and the model is updated step by step by active learning method. The AK-SS method is applied to the reliability analysis of underground tunnel lining structure, and the results show that the method is very effective in dealing with the problem of small and medium failure probability in engineering practice. (2) Considering the monotonic degradation of structure. A time-varying reliability analysis model based on mixed stochastic process is proposed. Gamma stochastic process is used to simulate the degradation caused by time effect, Poisson stochastic process is used to describe the stochastic impact effect, and a more comprehensive composite degradation model is proposed. The time-varying reliability analysis model provides an effective method for the time-varying reliability analysis of engineering structures with test data and model uncertainties. (3) In view of the non-monotonic variation of structural function, the time-varying reliability analysis model is combined. A hybrid EGO-AK-SS time-varying reliability calculation method is proposed based on the extremum method and AK-SS method. The Kriging extremum response surface of time-varying function is established by using the hybrid EGO (Mixed Efficient Global Optimization) algorithm, and the precision of the extremum response surface is improved step by step with the AK-SS algorithm, and the failure probability is calculated simultaneously. Considering the advantages of EGO calculation efficiency and AK-SS method in dealing with implicit small failure probability, this method is applied to simple mechanical structures, which improves the calculation efficiency and is suitable for solving time-varying reliability of practical structures. (4) A hybrid EGO-SORA time-varying reliability optimization design method is proposed for reliability optimization problems with time-varying probability constraints. Hybrid EGO method transforms time-varying probability constraints into time-invariant forms and establishes Kriging extremum response surface of constraint functions. SORA (sequential optimization and reliability assessment) method is used to transform reliability optimization design into sequential deterministic optimization design and inverse reliability analysis, and update the reduction with the current most likely failure point. Kriging extremum response surface of bundle function. This method has the characteristics of high accuracy in dealing with time-varying reliability by hybrid EGO method and high efficiency in solving reliability optimization design by SORA. It is applied to simple mechanical structures and improves calculation efficiency. It can be used to deal with time-varying reliability optimization design problems in engineering practice.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TB114.3

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本文編號(hào)：2218495