[發明專利]一種面向結構可靠性分析的通用動態追蹤序列采樣方法

有效

• 申請號: 201810083063.6
• 申請日: 2018-01-29
• 公開（公告）號: CN108287808B
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發明（設計）人: 邱浩波;蔣琛;高亮;陳力銘;楊贊
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 張彩錦;曹葆青

本發明屬于結構可靠性分析領域，并具體公開了一種面向結構可靠性分析的通用動態追蹤序列采樣方法，包括如下步驟：建立結構極限狀態函數，確定隨機變量及隨機變量分布信息；構建隨機點并將隨機變量及隨機點轉換至標準正態空間中以確定目標采樣區域；構建訓練點，形成訓練數據集并建立代理模型；對目標采樣區域進行劃分，識別出最敏感區域；開采最敏感區域，獲得一個新的訓練點，更新訓練數據集及代理模型，然后計算預測失效概率；計算所有局部區域的最大相對誤差及預測失效概率的變異系數，根據最大相對誤差和變異系數判斷是否終止采樣，以此完成結構可靠性的分析。本發明具有操作步驟簡單、效率高、自適應強等優點。

技術領域

本發明屬于結構可靠性分析領域，更具體地，涉及一種面向結構可靠性分析的通用動態追蹤序列采樣方法。

背景技術

可靠性是衡量復雜結構服役性能的關鍵概率指標，不同于確定性分析，可靠性分析充分考慮影響結構失效的各方面不確定因素，例如材料屬性、載荷條件、加工工藝、裝配環境等。近年來，一系列的結構可靠性分析理論方法已經應用于航空航天、遠洋裝備、基礎設施等領域，隨著人們對結構服役性能的要求與日俱增，高可靠性復雜結構裝備已成為中國制造邁向高精尖化的一個重要標志，而可靠性分析理論則在其中扮演核心角色。

盡管可靠性分析理論已經取得了飛速發展，但是當大型結構裝備越來越復雜、服役要求越來越高時，結構的極限狀態函數(也稱為功能函數)通常具有高度非線性特點，甚至是未知隱式的。此時常規的解析法(如一次二階矩法)、蒙特卡洛模擬法及其改進方法均不再適用，而代理模型則可以很好地解決此類復雜黑箱問題。

基于代理模型的可靠性分析方法通常采用某種實驗設計方法選取一系列的訓練點來構造原始極限狀態函數的近似代理模型，并用該近似代理模型進行后續的分析評估。常用的代理模型包括：多項式響應面、多項式混沌展開、Kriging、徑向基函數、支持向量回歸、神經網絡等。對于實際工程問題，獲取每一個訓練點的真實響應值都需要進行仿真實驗或者物理實驗，這個過程非常耗時。因此，決定此類方法使用效率的關鍵在于，借助合理有效的實驗設計方法，用盡可能少的訓練點構建出能夠滿足可靠性分析精度要求的代理模型。

現有的面向結構可靠性分析的實驗設計方法主要包括一次采樣和序列采樣。一次采樣為了獲得在整個設計空間內擁有較高全局精度的代理模型，通常會使所構造的訓練點均勻分布在整個空間內。但是對于可靠性分析而言，只有精確地擬合出極限狀態邊界才能獲取準確的失效概率結果，當代理模型僅僅只是具有較好的全局精度時，失效評估的結果并不完全準確，對于一些小失效概率的復雜結構，失效評估的結果有時甚至是錯誤的。此外，一次采樣的使用往往還受限于訓練點集大小的確定，在不了解結構黑箱內部機理的情形下預先設置好訓練點的數目很困難。不同于一次采樣，序列采樣主要構建一個在極限狀態邊界足夠精確的局部代理模型，并盡量保證全局精度，從而使代理模型適應可靠性分析的需求。但是，現有的采樣策略往往過于依賴某一種代理模型，對不同問題不具有很好的適應性；并且，它們在增加新的訓練點時并沒有充分利用對于可靠性分析有用的迭代信息，評估結果沒有實時地反饋到訓練點的獲取和停止更新模型上。

因此，針對基于代理模型的高效可靠性分析，提出一種步驟簡單、適應性強、高度符合可靠性分析需求、關鍵區域精度高且耗時短的自適應序列采樣方法具有重要意義。

發明內容

針對現有技術的以上缺陷或改進需求，本發明提供了一種面向結構可靠性分析的通用動態追蹤序列采樣方法，其目的在于彌補面向可靠性分析的序列采樣方法適應性不強、不能緊密聯系可靠性分析需求的短板，提供一種操作步驟相對簡單、效率較高且能滿足可靠性分析需求的自適應序列采樣分析方法，具有操作步驟簡單、效率高、自適應強等優點。

為實現上述目的，本發明提出了一種面向結構可靠性分析的通用動態追蹤序列采樣方法，包括如下步驟：

S1建立待分析結構的極限狀態函數，確定極限狀態函數中的隨機變量及隨機變量的分布信息；