【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步以及現(xiàn)代工業(yè)的迅猛發(fā)展,復(fù)雜結(jié)構(gòu)或產(chǎn)品的設(shè)計(jì)周期要求越來越短,計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)因其能有效地提高設(shè)計(jì)效率而獲得了廣泛的應(yīng)用。然而,設(shè)計(jì)者們?cè)谑褂糜?jì)算機(jī)仿真技術(shù)的過程中,逐漸發(fā)現(xiàn)其在設(shè)計(jì)優(yōu)化領(lǐng)域存在計(jì)算量龐大的問題。因此,在實(shí)際工程問題中,代理模型(Metamodel)常常被用來替代計(jì)算機(jī)仿真模型進(jìn)行相關(guān)的設(shè)計(jì)優(yōu)化。一般來說,復(fù)雜結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)優(yōu)化通常會(huì)涉及結(jié)構(gòu)不確定性問題,而靈敏度分析和可靠性分析方法能有效地處理結(jié)構(gòu)不確定性問題。前者主要用于辨識(shí)設(shè)計(jì)參數(shù)的相對(duì)重要性,便于降維和資源分配;后者主要用于計(jì)算結(jié)構(gòu)的失效概率,優(yōu)化設(shè)計(jì)方案,提高結(jié)構(gòu)的可靠度。因此,只要能解決好結(jié)構(gòu)不確定性問題,必然能極大地提高結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的可靠性和穩(wěn)健性。代理模型雖然能有效地降低計(jì)算機(jī)仿真模型的計(jì)算量,提高分析方法的計(jì)算效率,但也帶來了新的挑戰(zhàn),即代理模型不確定性(Metamodeling Uncertainty)。其主要表現(xiàn)為:在代理模型的非采樣點(diǎn)處,代理模型與真實(shí)模型之間存在偏差。近年來,基于代理模型的結(jié)構(gòu)不確定性分析方法已引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者們的廣泛關(guān)注,相關(guān)工作已陸續(xù)展開。然而,到目前為止,在基于代理模型的結(jié)構(gòu)不確定性分析中并未考慮代理模型不確定性的問題,這必然會(huì)給結(jié)構(gòu)不確定性分析結(jié)果帶來一定程度的影響,造成分析和設(shè)計(jì)結(jié)果的不可靠。本論文圍繞上述問題,開展了基于代理模型的統(tǒng)計(jì)靈敏度分析和結(jié)構(gòu)可靠性分析方法的研究,具體的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)提出了聯(lián)合考慮代理模型不確定性和輸入?yún)?shù)不確定性的統(tǒng)計(jì)靈敏度分析方法。統(tǒng)計(jì)靈敏度分析方法是一種研究模型輸入量的不確定性對(duì)模型輸出量的不確定性貢獻(xiàn)程度的重要方法�，F(xiàn)有方法通常直接使用代理模型的預(yù)測(cè)均值代替真實(shí)模型的響應(yīng)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)靈敏度的相關(guān)計(jì)算,而忽略了代理模型不確定性對(duì)統(tǒng)計(jì)靈敏度分析方法的影響。針對(duì)此問題,本文綜合考慮代理模型不確定性和輸入?yún)?shù)不確定性,建立考慮兩類不確定性的統(tǒng)計(jì)靈敏度分析方法,通過K-L展開(Karhunen Loeve Expansion)的方法,將代理模型的不確定性轉(zhuǎn)化為隨機(jī)變量的不確定性問題,有效地量化代理模型不確定性和輸入?yún)?shù)不確定性的統(tǒng)計(jì)靈敏度。(2)提出了考慮代理模型不確定性的結(jié)構(gòu)可靠性分析方法。目前基于代理模型的結(jié)構(gòu)可靠性分析方法常常采用序列采樣(Sequential Sampling)的方法來提高代理模型與真實(shí)模型之間的近似程度,但是這些方法所選擇的采樣點(diǎn)不一定是降低極限狀態(tài)函數(shù)不確定性即失效概率不確定性最有效的點(diǎn)。針對(duì)此問題,本文提出面向降低失效概率不確定性的序列采樣方法。相比已有的序列采樣方法,本文所提方法能有效地篩選并排除對(duì)失效概率計(jì)算無用的點(diǎn)。因此,本方法能通過選擇更少的采樣點(diǎn),來構(gòu)建準(zhǔn)確的代理模型。(3)提出了基于代理模型的統(tǒng)計(jì)靈敏度和結(jié)構(gòu)可靠性分析數(shù)值計(jì)算方法。在基于代理模型的統(tǒng)計(jì)靈敏度和結(jié)構(gòu)可靠性分析方法的積分問題中,本文均采用蒙特卡洛積分方法進(jìn)行計(jì)算,但此方法存在計(jì)算量龐大的弊端。針對(duì)此問題,本文提出采用數(shù)值積分方法來代替蒙特卡洛積分方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)不確定性分析方法的計(jì)算。通過數(shù)學(xué)算例對(duì)常用的三種數(shù)值積分方法的計(jì)算效率和計(jì)算精度進(jìn)行對(duì)比,從而選擇合適的數(shù)值積分方法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)不確定性分析方法中,在計(jì)算精度和效率之間尋求折衷。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TB114.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2469374