摘要：平纹机织碳纤维复合材料各尺度的材料属性和空间结构不确定性对材料随机力学性能影响程度不一。为了在多个尺度上确定影响材料随机力学性能的关键参数,基于方差分析逐层级地研究平纹机织碳纤维复合材料各尺度中材料、结构参数关于随机力学性能的敏感性。通过指标集成策略将各尺度敏感性指标组合得到系统级敏感性指标,并对各参数的影响程度进行排序、评估,从根源上识别出关键参数。该方法能够确定考虑不确定性的材料-结构一体化设计过程中的关键设计变量,有助于降低变量维度从而提高设计质量和效率。

摘要：全局灵敏度分析,旨在考量结构系统中各输入随机变量对输出响应不确定性及风险水平影响的重要度。它能为后续的可靠度评估、故障诊断、系统设计、预测及优化等提供重要参考。尽管各类全局灵敏度分析方法不断涌现,但高维复杂结构(如风机叶片结构)灵敏度分析仍是目前的难题。该文针对空间分割全局灵敏度分析方法的三种可能计算形式及最优分割方案展开研究,通过标准算例分析和误差理论推导,提出能充分利用样本信息、有效减轻计算负担的求解形式及分割方案,并将其应用于风机叶片极限载荷工况下的全局灵敏度分析中,同时为未来设计更为高效、经济和可靠的风机结构提供参考。

摘要：针对燃烧室初步设计阶段输入参数存在混合不确定性的特点,提出一种概率盒框架下的全局灵敏度分析方法。简单介绍了航空发动机燃烧效率的一维计算方法;在随机和认知混合不确定性的概率盒表征基础上,使用sobol指标的上下限表征概率盒中随机与认知混合不确定性对响应的贡献程度;最后基于双层嵌套蒙特卡洛/非嵌入式多项式混沌展开(Monte Carlo Simulation/Non-intrusive Polynomial Chaos Expansion,MCS/NIPCE)方法对概率盒灵敏度指标进行求解,筛选出重要变量和次要变量,实现模型的降维。通过某航空发动机燃烧效率的全局灵敏度分析对所提出的方法进行了验证。研究结果表明,sobol指标的上下限可以显著表征概率盒灵敏度指标,在保证计算精度的前提下,双层MCS/NIPCE方法的计算效率要远远高于传统双层蒙特卡洛(Monte Carlo Simulation,MCS/MCS)方法,可获得考虑随机和认知混合不确定性情况下燃烧效率输入参数的重要性排序。