多項式型響應面法目前在隱式極限狀態(tài)方程的可靠性分析中還占有重要的地位。雖然現在隨著現代信息科學和數學理論的發(fā)展出現的智能方法,如神經網絡和支持向量機,在解決此類隱式問題中顯示出更大的靈活性,但是它們的研究中與經典的多項式型響應面法存在著許多共同點。因而本文將著重研究多項式響應面法,以期為其它相關分析方法的研究打好基礎。本文的研究內容包括了以下幾個方面: （1）針對現有加權線性響應面法存在容易使線性方程奇異的缺點,提出了一種改進的線性加權響應面法。該方法通過合理構造實驗點權矩陣,保證了改進后的線性響應面法能夠快速穩(wěn)健地找到真實失效面的設計點。 （2）通過重復利用每次迭代產生的樣本和加權回歸思想相結合,提出了一種非線性加權響應面法。這種非線性加權響應面法,克服了線性加權響應面法無法考慮非線性影響的缺點,提高了響應面法的擬合精度。該方法還通過重復利用樣本和減少后續(xù)迭代中新增樣本個數,提高了響應面法的計算效率。此外文中對給出的三種形式的權數進行了分析比較,通過給出樣本離散度指標的定義,為這三種權數的選取給出了參考。 （3）針對經典響應面法受實驗點插值系數影響較大的缺點,提出了... 

【文章來源】：西北工業(yè)大學陜西省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數】：82 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
第一章 緒論
    1.1 結構可靠性設計概述
    1.2 結構可靠性分析中的基本概念
    1.3 結構可靠性分析的一次二階矩法
    1.4 結構可靠性分析的Monte Carlo法
    1.5 多項式響應面法的概念、研究現狀及存在的問題
    1.6 本文研究工作
    參考文獻
第二章 線性加權響應面法
    2.1 引言
    2.2 線性加權響應面法的提出
    2.3 加權回歸方法在極限狀態(tài)方程近似中的運用
    2.4 線性加權響應面法
    2.5 算例
    2.6 本章小結
    參考文獻
第三章 非線性加權響應面法
    3.1 引言
    3.2 非線性加權響應面法的具體實現
    3.3 算例
    3.4 工程運用
    3.5 本章小結
    參考文獻
第四章 一種結構可靠性分析的高精度響應面法
    4.1 引言
    4.2 基于Bucher設計的經典響應面法
    4.3 基于改進實驗點的高精度響應面法
    4.4 算例
    4.5 本章小結
    參考文獻
第五章 內插響應面法
    5.1 響應面法的實驗點設計方式
    5.2 經典響應面法中線性插值存在的問題及解決的途徑
    5.3 內插抽樣與內插響應面法
    5.4 算例
    5.5 工程運用
    5.6 本章小結
    參考文獻
第六章 響應面法在模糊隨機可靠性分析中的運用
    6.1 引言
    6.2 模糊可靠性分析方法
    6.3 廣義失效概率計算的統(tǒng)一模型
    6.4 模糊隨機變量的等價隨機化
    6.5 常規(guī)響應面法在考慮狀態(tài)模糊性時的運用
    6.6 算例
    6.7 本章小結
    參考文獻
第七章 結論與展望
致謝
攻讀碩士學位期間論文完成情況及所獲獎勵
西北工業(yè)大學學位論文知識產權聲明書
西北工業(yè)大學學位論文原創(chuàng)性聲明


【參考文獻】：
期刊論文
[1]結構可靠度分析的響應面法及其Matlab實現[J]. 桂勁松,康海貴.  計算力學學報. 2004(06)
[2]模糊隨機可靠性分析的統(tǒng)一模型[J]. 呂震宙,岳珠峰.  力學學報. 2004(05)
[3]結構可靠度分析的全局響應面法研究[J]. 桂勁松,康海貴.  建筑結構學報. 2004(04)
[4]用響應面法分析裝配式公路鋼橋的結構響應[J]. 張銀龍,常大民.  公路交通科技. 2003(05)
[5]基于信息熵下的結構強度與外載的廣義可靠度[J]. 劉長虹,陳虬.  機械科學與技術. 2003(03)
[6]基于信息熵理論中的含模糊參數的響應面法[J]. 劉長虹,陳虬.  機械強度. 2003(02)
[7]結構可靠度分析方法綜述[J]. 朱殿芳,陳建康,郭志學.  中國農村水利水電. 2002(08)
[8]基于神經網絡響應面的結構可靠性分析方法研究[J]. 閻宏生,胡云昌,牛勇.  海洋工程. 2002(02)
[9]響應面重構的若干方法研究及其在可靠度分析中的應用[J]. 徐軍,鄭穎人.  計算力學學報. 2002(02)
[10]用于結構可靠度分析的多響應面法[J]. 楊成永,張彌,白小亮.  北方交通大學學報. 2001(01)

碩士論文
[1]模糊隨機可靠性分析方法研究[D]. 孫頡.西北工業(yè)大學 2005



本文編號：3332676