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1、工程結(jié)構(gòu)的可靠性是學(xué)術(shù)界和工程界長(zhǎng)期關(guān)注和研究的問(wèn)題。傳統(tǒng)可靠性存在一定局限性,需要足夠數(shù)量的統(tǒng)計(jì)樣本,用以建立參數(shù)分布密度函數(shù)或者隸屬度函數(shù)。然而,實(shí)際工程中,獲得的樣本數(shù)據(jù)總是有限的,或者當(dāng)所需數(shù)據(jù)量較大時(shí),試驗(yàn)費(fèi)用較高,經(jīng)濟(jì)上不可接受;再者,對(duì)于處于設(shè)計(jì)中的結(jié)構(gòu),其參數(shù)的概率分布無(wú)從得知,采用某些假定的分布并不能完全保證與實(shí)際情況相符。因此,在樣本數(shù)量有限的情況下,無(wú)法確定參數(shù)的概率分布或隸屬度函數(shù),但其界限易于確定,這樣將參數(shù)表
2、示成非概率凸集合顯得更為合理。非概率可靠性理論正是建立在非概率凸集合理論之上。
自上世紀(jì)90年代,Ben-Haim和Elishakoff提出非概率可靠性概念,理論上正趨于完善,但也存在一些認(rèn)識(shí)上的錯(cuò)誤,在算法上,仍缺乏正確有效的算法。本文對(duì)區(qū)間和超橢球凸集模型非概率可靠性指標(biāo)的算法進(jìn)行了研究,對(duì)具有顯式極限狀態(tài)方程的可靠性分析采用優(yōu)化算法中的梯度投影法,或者蒙特卡羅法,對(duì)隱式或者復(fù)雜極限狀態(tài)方程的可靠指標(biāo)求解,采用蒙特卡羅法,
3、響應(yīng)面法和支持向量機(jī)。不確定參數(shù)變量之間的獨(dú)立性與相關(guān)性,決定非概率可靠性模型的建立,影響可靠指標(biāo)的求解,本文也對(duì)非概率可靠性中的獨(dú)立性與相關(guān)性進(jìn)行了討論。本文的研究?jī)?nèi)容和研究成果如下:
(1)對(duì)非概率可靠性與傳統(tǒng)可靠性進(jìn)行比較研究,分析不同參數(shù)凸集合對(duì)可靠性的影響,給出原因。
(2)基于約束優(yōu)化理論中的可行方向法,將可行方向法中的梯度投影法,運(yùn)用于非概率可靠性指標(biāo)的求解,針對(duì)非概率可靠指標(biāo)的特征,在求解過(guò)程中,提出
4、空間搜索算法,以達(dá)到算法的收斂性。
(3)蒙特卡羅法是一種直接的數(shù)值模擬技術(shù),雖然計(jì)算量巨大,但計(jì)算結(jié)果可信度高,本文針對(duì)非概率可靠指標(biāo)的不同形式,建立針對(duì)非概率可靠指標(biāo)的蒙特卡羅法,為非概率可靠指標(biāo)的其它算法提供檢驗(yàn)方法。
(4)響應(yīng)面法是針對(duì)具有復(fù)雜或隱式極限狀態(tài)方程的結(jié)構(gòu)可靠性分析方法,本文依據(jù)非概率可靠指標(biāo)的特性,結(jié)合梯度投影算法,建立針對(duì)非概率可靠性的線性響應(yīng)面法、線性加權(quán)響應(yīng)法和二階響應(yīng)面法。
5、(5)支持向量機(jī)是一種建立在小樣本的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,本文分別利用支持向量回歸機(jī)和支持向量分類(lèi)機(jī),建立適用于隱式極限狀態(tài)方程的非概率可靠性問(wèn)題,解決了蒙特卡羅法和響應(yīng)面法的維數(shù)災(zāi)難,計(jì)算成本大、分析效率低下等問(wèn)題。
(6)不確定參數(shù)的獨(dú)立性與相關(guān)性是客觀存在的,不因參數(shù)樣本的多寡而改變;本文對(duì)非概率凸集合的獨(dú)立性和相關(guān)性進(jìn)行初步探討,用凸集合表述不確定參數(shù)的獨(dú)立性,在凸集合內(nèi)部表述不確定參數(shù)之間的相關(guān)性,并依此
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