【摘要】：提出一種基于Copula函數(shù)的證據(jù)理論相關(guān)性分析模型及結(jié)構(gòu)可靠性計算方法,可處理證據(jù)變量間具有相關(guān)性的可靠性分析問題。該方法引入Copula函數(shù)描述證據(jù)變量間的相關(guān)性,將貝葉斯方法拓展至證據(jù)理論,利用經(jīng)驗分布公式將證據(jù)變量轉(zhuǎn)換為標準均勻變量,計算證據(jù)變量樣本的權(quán)重獲得結(jié)構(gòu)輸入變量間的最優(yōu)Copula函數(shù)。通過最優(yōu)Copula函數(shù)對證據(jù)變量邊緣基本可信度分配(marginal-BPA)函數(shù)差分獲得聯(lián)合可信度分配(joint-BPA)函數(shù),并對每個焦元進行極值分析,計算可靠域內(nèi)焦元的累積聯(lián)合BPA值獲得結(jié)構(gòu)的可靠性區(qū)間。通過三個數(shù)值算例驗證了本方法的有效性,計算結(jié)果表明證據(jù)變量間的相關(guān)性可能對可靠性計算結(jié)果產(chǎn)生較大影響,常用的獨立性假設(shè)可能對可靠性分析結(jié)果造成較大誤差。
[Abstract]:This paper presents a correlation analysis model of evidence theory based on Copula function and a structural reliability calculation method, which can deal with reliability analysis problems with correlation between evidence variables. In this method, Copula function is introduced to describe the correlation between evidence variables, Bayesian method is extended to evidence theory, and empirical distribution formula is used to transform evidence variables into standard uniform variables. The optimal Copula function between structural input variables is obtained by calculating the weight of the sample of evidence variables. The joint confidence distribution (joint-BPA) function is obtained by the difference of the edge basic confidence distribution (marginal-BPA) function of the evidence variable by the optimal Copula function, and the extreme value of each focal element is analyzed. The cumulative joint BPA values of focal elements in reliable domain are calculated to obtain the reliability interval of the structure. The validity of the method is verified by three numerical examples. The results show that the correlation between the evidence variables may have a great impact on the reliability calculation results, and the commonly used independence assumptions may cause greater errors to the reliability analysis results.
【作者單位】： 湖南大學汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室;湖南大學機械與運載工程學院;
【分類號】：TB114.3

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3 王s，

本文編號：2306453