本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的不確定性量化和傳遞方法研究及應(yīng)用

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【摘要】：工程實(shí)際中,機(jī)翼結(jié)構(gòu)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)等航空裝備具有非常復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。如機(jī)翼結(jié)構(gòu)在較大的載荷下工作,其關(guān)鍵部件九盒段、三盒段結(jié)構(gòu)以及機(jī)翼蒙皮和長(zhǎng)桁的連接結(jié)構(gòu)故障的發(fā)生可能會(huì)導(dǎo)致飛機(jī)失事,造成人員傷亡和重大的經(jīng)濟(jì)損失。由于裝備的工作環(huán)境和結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜,其材料屬性、幾何特征等存在多種不確定性,給可靠性分析工作帶來嚴(yán)重挑戰(zhàn),因此進(jìn)行復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的不確定性傳遞和量化方法的研究具有重大的意義和工程價(jià)值。本文以機(jī)翼結(jié)構(gòu)、航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片等結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象,考慮其參數(shù)的不確定性,研究不確定性量化及傳遞的高效數(shù)值積分方法。論文的主要研究工作包括:(1)研究不確定性分析的三種數(shù)值積分方法及其應(yīng)用。將數(shù)值積分方法應(yīng)用到數(shù)學(xué)算例中并與MCS方法比較,驗(yàn)證該方法的準(zhǔn)確性和高效性。然后將數(shù)值積分方法結(jié)合有限元分析軟件(NASTRAN、ANSYS)應(yīng)用到航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片結(jié)構(gòu)、機(jī)翼三盒段與九盒段結(jié)構(gòu)中。最后結(jié)合Pearson和Johnson方法兩種概率密度估計(jì)方法估計(jì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)輸出響應(yīng)的概率密度函數(shù)并計(jì)算其可靠度。(2)變量相關(guān)下的不確定性分析方法研究及應(yīng)用。結(jié)合相關(guān)不確定性的幾種轉(zhuǎn)換方法,基于數(shù)值積分方法和概率密度估計(jì)方法,研究輸入變量相關(guān)情況下的不確定性分析。用數(shù)學(xué)算例驗(yàn)證相關(guān)輸入變量時(shí)方法的準(zhǔn)確性,并考慮相關(guān)輸入變量下,計(jì)算航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片結(jié)構(gòu)、機(jī)翼三盒段與九盒段結(jié)構(gòu)的輸出響應(yīng)的概率密度函數(shù)和結(jié)構(gòu)可靠度。(3)模糊隨機(jī)混合變量下結(jié)構(gòu)不確定性分析方法研究及應(yīng)用。結(jié)合模糊變量轉(zhuǎn)化為隨機(jī)變量的信息熵方法,基于數(shù)值積分方法和概率密度估計(jì)方法,研究模糊隨機(jī)混合輸入變量下的不確定性分析。用數(shù)學(xué)算例驗(yàn)證模糊輸入變量時(shí)方法的準(zhǔn)確性,并考慮模糊隨機(jī)混合輸入變量下,計(jì)算航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片結(jié)構(gòu)、機(jī)翼三盒段與九盒段結(jié)構(gòu)的輸出響應(yīng)的概率密度函數(shù)和可靠度。(4)不確定性結(jié)構(gòu)的重要性測(cè)度分析及應(yīng)用。研究基于方差的靈敏度分析和基于概率密度函數(shù)的靈敏度分析,應(yīng)用數(shù)學(xué)算例驗(yàn)證兩種全局靈敏度分析方法的準(zhǔn)確性,將基于FFNI的重要性測(cè)度分析方法應(yīng)用到顯式下機(jī)翼九盒段中,將基于PCE的重要性測(cè)度分析方法應(yīng)用到隱式下的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片中,分別計(jì)算各輸入變量的主重要性測(cè)度。(5)復(fù)合材料螺栓連接結(jié)構(gòu)的不確定性分析�？紤]FFNI和UDR兩種數(shù)值積分方法對(duì)于高維復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)問題計(jì)算量大、不穩(wěn)定的缺陷,以模擬機(jī)翼蒙皮和長(zhǎng)桁的連接結(jié)構(gòu)的復(fù)合材料螺栓連接結(jié)構(gòu)為對(duì)象,通過ABAQUS軟件構(gòu)建其有限元模型,應(yīng)用稀疏網(wǎng)格數(shù)值積分方法,估計(jì)其輸出響應(yīng)并計(jì)算其結(jié)構(gòu)可靠度。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng) 不確定性分析 數(shù)值積分 概率密度估計(jì) 結(jié)構(gòu)可靠性
【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】：2016
【分類號(hào)】：V22
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-16
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 基于概率密度估計(jì)的不確定性分析方法16-39
• 2.1 引言16
• 2.2 不確定性分類和來源16
• 2.3 不確定性表示方法16-17
• 2.4 不確定性分析方法17-20
• 2.4.1 全因子數(shù)值積分法17-19
• 2.4.2 單變?cè)稻S法19-20
• 2.5 概率密度估計(jì)方法20-21
• 2.5.1 Pearson估計(jì)法20
• 2.5.2 Johnson估計(jì)法20-21
• 2.6 算例分析21-38
• 2.6.1 數(shù)值算例21-24
• 2.6.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片24-30
• 2.6.3 機(jī)翼三盒段30-34
• 2.6.4 機(jī)翼九盒段34-38
• 2.7 小結(jié)38-39
• 第三章 變量相關(guān)下的不確定性分析方法39-57
• 3.1 引言39-40
• 3.2 Rosenblatt變換40-41
• 3.3 Nataf變換41-45
• 3.3.1 Copula42
• 3.3.2 高斯Copula42-43
• 3.3.3 Nataf變換基本原理43-45
• 3.4 算例分析45-56
• 3.4.1 數(shù)值算例45-48
• 3.4.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片48-54
• 3.4.3 機(jī)翼九盒段54-56
• 3.5 小結(jié)56-57
• 第四章 模糊隨機(jī)混合不確定性分析方法57-76
• 4.1 引言57
• 4.2 信息熵57-58
• 4.3 模糊變量的轉(zhuǎn)化58-62
• 4.3.1 轉(zhuǎn)化方法59
• 4.3.2 轉(zhuǎn)化方法的等價(jià)性證明59-62
• 4.3.3 等價(jià)正態(tài)隨機(jī)變量均值和方差62
• 4.4 算例分析62-75
• 4.4.1 數(shù)值算例63-65
• 4.4.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片65-71
• 4.4.3 機(jī)翼三盒段71-75
• 4.5 小結(jié)75-76
• 第五章 基于FFNI及PCE的重要性測(cè)度分析方法76-89
• 5.1 引言76
• 5.2 基于方差的重要性測(cè)度分析方法76-79
• 5.2.1 方差分析分解76-77
• 5.2.2 方差分解77-78
• 5.2.3 基于方差的重要性測(cè)度指標(biāo)78-79
• 5.2.4 重要性測(cè)度指標(biāo)的數(shù)值積分計(jì)算方法79
• 5.3 基于概率密度函數(shù)的矩獨(dú)立重要性測(cè)度分析方法79-80
• 5.4 多項(xiàng)式混沌展開80-82
• 5.5 算例分析82-87
• 5.5.1 數(shù)值算例82-84
• 5.5.2 機(jī)翼九盒段84-85
• 5.5.3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片85-87
• 5.6 小結(jié)87-89
• 第六章 復(fù)合材料螺栓連接結(jié)構(gòu)的不確定性分析89-98
• 6.1 引言89
• 6.2 稀疏網(wǎng)格數(shù)值積分法89-90
• 6.3 復(fù)合材料螺栓連接結(jié)構(gòu)90-93
• 6.3.1 復(fù)合材料螺栓連接結(jié)構(gòu)模型90-92
• 6.3.2 復(fù)合材料螺栓連接結(jié)構(gòu)有限元仿真92-93
• 6.4 算例分析93-97
• 6.4.1 數(shù)值算例94-95
• 6.4.2 復(fù)合材料螺栓連接結(jié)構(gòu)95-97
• 6.5 小結(jié)97-98
• 第七章 結(jié)論和展望98-100
• 7.1 本文工作總結(jié)98-99
• 7.2 未來工作展望99-100
• 致謝100-101
• 參考文獻(xiàn)101-107
• 攻碩期間取得的研究成果107-108

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