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結(jié)構(gòu)可靠度分析數(shù)值方法評述

發(fā)布時間:2010-01-14 共1頁

    對于復(fù)雜結(jié)構(gòu),功能函數(shù)g(x)通常不能明確表達為輸入隨機變量的函數(shù),結(jié)構(gòu)的響應(yīng)通常通過數(shù)值方法(如有限元)來計算。這些數(shù)值方法一般分為三類:
    1)蒙特卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation)
    蒙特卡羅模擬法的基本思想是在進行每一次確定性分析之前隨機產(chǎn)生一組輸入變量,量重復(fù)的進行確定性分析之后,對結(jié)構(gòu)的響應(yīng)輸出參數(shù)進行統(tǒng)計分析,計算出結(jié)構(gòu)的可靠性。把蒙特卡羅模擬法與有限元法結(jié)合起來,就得到蒙特卡羅有限元法。通常把蒙特卡羅有限元法作為可靠度計算的相對精確解,但要達到較高的精度,必須取足夠的樣本數(shù),因此計算工作量相當(dāng)浩。
    2)響應(yīng)面法(Response Surface Method)
    響應(yīng)面法的基本思想是通過近似構(gòu)造一個具有明確表達形式的多項式來表達隱式功能函數(shù)g(X)(一次或二次多項式),其中X是包含所有荷載和抗力的隨機變量的一個向量。本質(zhì)上來說,響應(yīng)面法是一套統(tǒng)計方法,用這種方法來尋找慮了輸入變量值的變異或不確定性之后的響應(yīng)最佳值。而失效概率通過一次或二次可靠度方法計算。在響應(yīng)面法中,對于一個具有量隨機變量的問題來說,準(zhǔn)確構(gòu)造一個近似多項式的所需的確定性分析是相當(dāng)巨的,因此這種方法很耗時。即使對于一個具有少量隨機變量的問題來說,響應(yīng)面法對可靠度估計的準(zhǔn)確性與功能函數(shù)的近似多項式的準(zhǔn)確性有關(guān)。如果隱含型的功能函數(shù)具有很強的非線性,這種函數(shù)逼近是非常近似的,可靠度估計也是非常近似的。 設(shè)為首頁
    3)基于敏感性的分析方法(Sensitivity-based Approach)
    基于敏感性的分析法和一次可靠度方法(FORM)/二次可靠度方法(SORM)結(jié)合起來分析具有隱式型的功能函數(shù)的可靠性問題,能克服蒙特卡羅模擬法和響應(yīng)面法的缺點。這種方法在尋找控制點(也叫最小距離點)過程中,每一步迭代所使用的信息都是%/%功能函數(shù)的真實值和真實梯度,并使用優(yōu)化方法使控制點收斂于最小距離點,同蒙特卡羅模擬法和響應(yīng)面法相比,它耗時小,也比響應(yīng)面法更準(zhǔn)確。另外,基于敏感性的分析方法能夠從設(shè)計的角度知道結(jié)構(gòu)響應(yīng)對基本隨機變量的敏感性。從而有可能基于隨機變量的不確定性和它們對結(jié)構(gòu)特性的影響得出不同隨機變量的不同設(shè)計安全系數(shù)。基于敏感性的分析方法也可以在不影響計算準(zhǔn)確性的條件下,忽略那些對結(jié)構(gòu)可靠性影響不的隨機變量,從而節(jié)省計算時間。基于敏感性的分析方法中可以使用迭代攝動分析技術(shù),并和有限元法結(jié)合起來產(chǎn)生所謂的隨機有限元法(Stochastic Finite Element Me thod)。這種使用迭代攝動技術(shù)的隨機有限元法可用來進行結(jié)構(gòu)的非線性分析。

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