[發(fā)明專利]一種基于可靠度分析的基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系優(yōu)化方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011345724.1
• 申請(qǐng)日: 2020-11-26
• 公開（公告）號(hào): CN112231821B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭勇波;馬陽穎;羅程睿
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 同濟(jì)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/13
• 分類號(hào): G06F30/13;G06F30/23;G06F119/02;G06F119/14
• 代理公司: 上海科盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 趙繼明

1.一種基于可靠度分析的基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：

可靠度計(jì)算步驟：通過動(dòng)力學(xué)方程計(jì)算基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系的隨機(jī)地震響應(yīng)，作為隨機(jī)變量；根據(jù)等價(jià)極值事件準(zhǔn)則，構(gòu)建基于預(yù)設(shè)的關(guān)注結(jié)構(gòu)響應(yīng)物理量的基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系的動(dòng)力可靠度計(jì)算流程；采用概率密度演化方程求解，計(jì)算基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系的整體可靠度；

基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系參數(shù)優(yōu)化步驟：依據(jù)以基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系的整體可靠度為約束和目標(biāo)的概率準(zhǔn)則，所述整體可靠度通過所述可靠度計(jì)算步驟進(jìn)行求解，采用遺傳算法根據(jù)所述概率準(zhǔn)則，對(duì)所述基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系的各個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化；

基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系優(yōu)化步驟：根據(jù)優(yōu)化后的設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化所述基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系；

所述基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系優(yōu)化方法還包括：

關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)確定步驟：通過方差敏感性分析，計(jì)算所述基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系各隨機(jī)輸入變量的總效應(yīng)指標(biāo)，將總效應(yīng)指標(biāo)最高的部分隨機(jī)輸入變量作為關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)；所述總效應(yīng)指標(biāo)包括某一隨機(jī)輸入變量對(duì)結(jié)構(gòu)相應(yīng)方差的單獨(dú)貢獻(xiàn)及其與其它隨機(jī)輸入變量的交叉貢獻(xiàn)；

所述基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系參數(shù)優(yōu)化步驟中，對(duì)所述關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化；

所述方差敏感性分析為全局敏感性分析方法；

關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)確定步驟中，所述隨機(jī)輸入變量的總效應(yīng)指標(biāo)的計(jì)算表達(dá)式為：

式中，為隨機(jī)輸入變量i的總效應(yīng)指標(biāo)，/為除X_i外其他隨機(jī)輸入變量對(duì)結(jié)構(gòu)響應(yīng)均值的交叉貢獻(xiàn)，/為除X_i外其他隨機(jī)輸入變量對(duì)結(jié)構(gòu)響應(yīng)方差的交叉貢獻(xiàn)，E_·(·|·)為條件期望算子，Var(·)為結(jié)構(gòu)響應(yīng)的方差，Z為結(jié)構(gòu)響應(yīng)，Z＝f(X)，X為n個(gè)隨機(jī)輸入變量的向量，i和j均為隨機(jī)輸入變量的序號(hào)，X_i為隨機(jī)輸入變量i的向量，X_i∈[0,1],i＝1,2,...,n，V_i,V_i,j,…,V_1,2,...,n為各隨機(jī)輸入變量貢獻(xiàn)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)的方差，X_～i為所有隨機(jī)輸入變量中去除X_i的向量，/為X_i、X_j對(duì)結(jié)構(gòu)響應(yīng)方差的交叉貢獻(xiàn)；/為X_i對(duì)結(jié)構(gòu)響應(yīng)方差的單獨(dú)貢獻(xiàn)；為X₁、X₂…X_n對(duì)結(jié)構(gòu)響應(yīng)方差的交叉貢獻(xiàn)；

采用擬蒙特卡羅模擬方法計(jì)算所述總效應(yīng)指標(biāo)，所述擬蒙特卡羅模擬方法包括以下步驟：

S301：根據(jù)所述基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系存在的失效模式，獲取N個(gè)基于關(guān)注結(jié)構(gòu)響應(yīng)物理量的隨機(jī)事件，生成N×2n的樣本矩陣，每行是2n維的超空間中的樣本點(diǎn)；

S302：將所述樣本矩陣的前n列作為矩陣A，將剩余的n列作為矩陣B；這就給出了兩個(gè)n維單位超立方體中N個(gè)樣本點(diǎn)的獨(dú)立樣本；

S303：建立n個(gè)N×n的矩陣矩陣/中的第i列的數(shù)值為矩陣B的第i列的數(shù)值，其余的數(shù)值與矩陣A相同；

S304：矩陣A、矩陣B和n個(gè)矩陣，共構(gòu)成了N(n+2)個(gè)樣本點(diǎn)，對(duì)這些樣本點(diǎn)代入結(jié)構(gòu)響應(yīng)函數(shù)，可以給出N(n+2)個(gè)結(jié)構(gòu)響應(yīng)值，即f(A)、f(B)和

S305：利用下式對(duì)所述總效應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行估計(jì)：

式中，f(A)_j為矩陣A第j個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)值，f(B)_j為矩陣B第j個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)值，為矩陣/中第j個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)響應(yīng)值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于可靠度分析的基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系優(yōu)化方法，其特征在于，可靠度計(jì)算步驟中，所述動(dòng)力可靠度計(jì)算流程具體為：

S101：根據(jù)所述基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系存在的失效模式，構(gòu)建基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系的多個(gè)基于關(guān)注結(jié)構(gòu)響應(yīng)物理量的隨機(jī)事件；

S102：根據(jù)所述多個(gè)隨機(jī)事件，構(gòu)建各個(gè)隨機(jī)事件的等價(jià)極值事件；

S103：構(gòu)造一個(gè)虛擬隨機(jī)過程，獲取基礎(chǔ)隔震結(jié)構(gòu)體系的廣義概率密度演化方程，從而得到等價(jià)極值事件的概率密度函數(shù)；

S104：根據(jù)所述概率密度函數(shù)計(jì)算所述動(dòng)力可靠度。