對于高可靠性結(jié)構(gòu)體系,存在材料性能、幾何參數(shù)以及荷載效應(yīng)作用等不確定性與高可靠性結(jié)構(gòu)體系需要精確概率度量結(jié)構(gòu)可靠度的內(nèi)部矛盾,本文致力于研究高可靠性結(jié)構(gòu)體系整體失效概率估計的一般方法及計算流程,以解決高可靠性結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠度分析上存在兩個關(guān)鍵問題:系統(tǒng)聯(lián)合失效概率(或可靠度)計算問題和系統(tǒng)失效概率計算效率問題。針對第一個問題,本文將高可靠性結(jié)構(gòu)體系的聯(lián)合失效概率問題轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)響應(yīng)極值多變量分布估計問題,目前已有通過Copula理論將多元聯(lián)合概率分布分解成Copula函數(shù)和變量邊緣分布,本文通過對比分析研究出合適的Copula函數(shù)將高可靠性結(jié)構(gòu)體系響應(yīng)極值多變量分布分解為各構(gòu)件邊緣分布。同時根據(jù)已提出的廣義極值分布和移位廣義對數(shù)正態(tài)分布分別擬合構(gòu)件層次上響應(yīng)極值分布,對比分析其作為各構(gòu)件邊緣分布的有效性,從而解決高可靠性結(jié)構(gòu)系統(tǒng)失效概率估計問題。針對第二個問題,基于極值理論,通過廣義極值分布和移位廣義對數(shù)正態(tài)分布擬合極值分布的加速模擬方法能夠高效估計外部激勵作用下結(jié)構(gòu)響應(yīng)的極值分布,同時本文討論基于Kendall-tau秩相關(guān)系數(shù)參數(shù)估計方法估計Gumbel–Hougaard Copula函數(shù)參數(shù)的高效性,從兩種不同的角度提高了失效概率估計效率。針對上述問題,本文對所選方法的基本原理和流程,進(jìn)行了詳細(xì)介紹。最后,采用所選方法對受到靜力、動力外部荷載作用下的包含線性和非線性結(jié)構(gòu)的框架結(jié)構(gòu)和變電站理想模型進(jìn)行了非高斯矢量響應(yīng)過程極值估計,對比了結(jié)構(gòu)體系尾部失效概率,并根據(jù)計算結(jié)果,進(jìn)行了所選方法數(shù)值精度和計算效率的對比研究,并給出了在工程應(yīng)用方面的建議。本文的研究對高可靠性結(jié)構(gòu)的可靠度評估和設(shè)計具有一定的參考價值。
【學(xué)位單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TM63
【部分圖文】：

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文義，且方法過程簡潔明了，便于在實際工程中使要有兩種，一種是 Grigoriu 和 Samoroditsky 提出定的加速模擬方法，另一種是 He 和 Gong 提出的GLD）的加速模擬方法。法的一般流程的基本思想是預(yù)先假設(shè)結(jié)構(gòu)極值響應(yīng)服從某類分參數(shù)估計方法，然后利用隨機(jī)模擬方法生成有限布參數(shù)及結(jié)構(gòu)極值響應(yīng)分布。與直接模擬方法相

如圖2-2、2-3、2-4 所示。表 2-5 基于樣本和通過極值理論得到 ( < )的估計值及理論值Table 2-5 Based on the sample and the extreme value theory the estimate and the theoretical valueof ( < )分布類型 系數(shù) 高斯分布 理論近似值 3.1165 0.2690 0參數(shù)估計值 3.0874 0.2982 -0.0895指數(shù)分布 理論近似值 6.9078 1 0參數(shù)估計值 6.8879 1.0014 0.0147柯西分布 理論近似值 318.47 318.47 1參數(shù)估計值 320.243 325.440 1.0137采用基于移位廣義對數(shù)正態(tài)分布（SGLD）假定的加速模擬方法估計響應(yīng)極值分布，假設(shè)極值分布服從移位廣義對數(shù)正態(tài)分布（SGLD），通過 MonteCarlo 模擬得到 = 2000個記錄離散點(diǎn)個數(shù) = 1000的序列值{ } 的響應(yīng)極值樣本，然后估計移位廣義對數(shù)正態(tài)分布的參數(shù)，如表 2-6 所示。最后，圖 2-5 給出了基于 2000 個響應(yīng)極值樣本并分別采用廣義極值分布（GEV）、移位廣義對數(shù)正態(tài)分布（SGLD）假定的加速模擬方法、基于 20000 個

2-3 離散點(diǎn)個數(shù) = 10000時理論廣義極值分布與 20000 個蒙特卡羅樣本結(jié)果g. 2-3 The comparison of the theoretical GEV distribution and the results of 20000 MCarlo samples with m=10000
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2838595