一种自适应PC-Kriging模型的结构可靠性分析方法

发布时间：2024-09-17 14:54

　　 为提高小失效概率及耗时的复杂结构可靠性评估精度和效率,提出了一种基于PC-Kriging(polynomial-chaos-based Kriging)模型与自适应k-means聚类分析相结合的结构可靠性分析方法.PCKriging的回归基函数采用稀疏多项式最优截断集合来近似数值模型全局行为,并用Kriging来处理模型输出的局部变化.在基函数的建立上,PC-Kriging采用最小角回归(LAR)计算功能函数可能的多项式基函数集的数量,同时用Akaike信息准则(AIC)来确定最优多项式形式.自适应k-means聚类分析确保每次迭代添加若干个对失效概率贡献较大的样本点.通过两个数值算例分析,结果表明所提出方法在能够保证失效概率估计值的有效性和准确性的同时减小结构功能函数的评估次数.

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【部分图文】：

图1失效概率与相对误差变化趋势

选用文献[17]悬臂式圆柱筒结构(图2)，它是一个拥有9个随机变量的高维非线性的工程结构实例，该结构的9个输入随机变量分别为t,d,L1,L2,F1,F2,P,T,S．其分布特征如表2所示．图2悬臂式圆筒结构

图2悬臂式圆筒结构

图1失效概率与相对误差变化趋势图2中悬臂式圆筒结构受到外力F1,F2,P和扭矩T的作用，其功能函数表示为屈服强度S和最大应力σmax的差:

图3失效概率与相对误差变化趋势

首先，采用Nataf变换将上述随机变量映射到标准正态空间，并在[-5,5]9立方体内抽取N0=11个拉丁超立方随机样本点，再应用所提算法评估悬臂式圆柱筒的可靠性．所提算法与其他现有算法所得失效概率估计值随迭代次数的变化趋势如图3所示，其中横坐标为迭代次数Nit，纵坐标为失效概率估....

图2-2AK-MCS算法优化策略1

AK-MCS可靠性分析算法的可靠性分析方法都有着较高的准确度和效率,但均为基于单一代理模型研发的可靠性分析方法。由于不同的代理模型各有优势与缺点,而针对具有隐性工程实际功能而言,在设计前难以了解其特性,如何选取合适的代理模型是一个难题。因此,Kai[31]等提出了一种基于PCE、....

本文编号：4005617