摘要：提出一种基于双阶段主动学习Kriging模型的广义概率区间混合可靠性分析方法(TALK-HRA)。该TALK-HRA方法可有效处理包含概率与区间模型、区间概率模型及其组合在内的多种混合模型。首先,建立第一阶段主动学习Kriging模型以选择有可能跨越极限状态面的高风险点,从而准确预测功能函数符号,并为给定区间参数下的失效概率计算奠定基础。其次,构造第二阶段的Kriging模型以学习最大或最小失效概率附近的区域,从而寻找失效概率的边界。再次,提出的TALK-HRA方法被应用到随机-模糊混合可靠性分析中。最后,通过五个算例验证该方法的有效性。结果表明,该方法不仅可以准确高效地计算多种概率区间混合模型下的可靠度,而且能应用于具有高非线性和多峰极限状态面的“黑箱”问题的可靠性分析。

摘要：针对同时包含概率变量和证据变量的混合不确定性问题,提出了一种高效的结构可靠性分析方法,在保证精度的前提下大幅提高了计算效率。借助证据变量均匀化手段,将传统概率可靠性分析中的最可能失效点(MPP)概念引入概率-证据混合模型,基于MPP建立线性近似功能函数,并进行高效可靠性分析。最后通过三个工程算例验证了该方法的有效性。

摘要：为量化飞行器级间分离过程随机不确定性和认知不确定性的综合影响,结合概率和区间理论混合模型特点,提出基于随机和区间理论混合模型的飞行器级间分离可靠性分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,针对级间分离结构的几何特点,设计快速碰撞检测方法,进而构建分离任务的可靠性分析混合模型。通过将该模型转化为随机可靠性分析的无约束优化问题,考虑分离过程中复杂外力及力矩导致功能函数高度非线性的特点,利用高效全局优化和主动学习Kriging方法实现无约束优化问题高效求解。结合实例表明,该方法能够准确描述混合不确定性因素对飞行器分离过程的影响,给出了飞行器分离任务可靠性区间,可为飞行器分离方案的精细化设计提供决策支持。

摘要：螺旋锥齿轮结构中各设计参数和边界条件往往存在随机类和区间类参数混杂的情况,由于两类不确定参数的测度空间和测度性质不同,基于概率论的传统可靠性建模分析方法将不再适用,为此提出了一种基于随机-区间混合不确定性的二阶可靠性分析方法。利用二阶泰勒级数展开法在最可能失效点(MPP)近似展开极限状态方程,在此基础上引入极坐标,将n维极限状态函数的近似转化为一个新的极坐标二维函数;利用函数梯度向量代替直角坐标系中的失效域质心向量思想,在极坐标空间中推导随机变量和区间变量的极坐标概率密度函数;以二次二阶矩可靠性分析方法为基础,利用积分法推导出失效概率区间。最后,通过某装备综合传动装置的螺旋锥齿轮结构可靠性分析案例验证了本文方法的有效性。