[發(fā)明專利]一種基于學科分解的多失效結構分布式協同可靠性方法

在審

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• 申請日: 2022-01-25
• 公開（公告）號: CN114417670A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發(fā)明（設計）人: 宋魯凱;白廣忱;李雪芹;張紅;羅安平
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06F30/23
• 分類號: G06F30/23;G06F30/28;G06F119/02;G06F119/04
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 安麗;鄧治平

1.一種基于學科分解的多失效結構分布式協同可靠性方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，針對包含多種失效模式的多失效結構，根據工程實際統(tǒng)計多失效結構失效模式的種類及數量；所述的包含多種失效模式的多失效結構是指在流體載荷、熱載荷、固體載荷的作用下產生多種失效模式的復雜工程結構，多種失效模式包括：低周疲勞失效、高周疲勞失效、蠕變-疲勞失效；

步驟S2，將多失效模式按照分屬學科的不同進行拆解，分別獲得單一學科的輸出響應即各學科響應；所述的學科包括流體力學、熱力學、固體力學；

步驟S3，根據各失效模式的特點，分別獲取每個失效模式的輸入隨機變量和輸出響應，并將每個失效模式的輸入隨機變量和輸出響應作為多失效結構的輸入參數和響應參數；所述的各失效模式特點包括低周疲勞失效需要針對狀態(tài)循環(huán)進行擬靜力學響應分析，高周疲勞需要針對結構進行動態(tài)響應分析；

步驟S4，對多失效結構進行確定性分析，獲取多失效結構的危險部位，完成確定性有限元分析，得到確定性有限元仿真結果；

步驟S5，利用協同抽樣技術抽取約為30-200的小批量輸入樣本，結合確定性有限元仿真結果，獲得多失效結構危險部位一一對應的輸出響應，建立蘊含相關關系的輸入參數和響應參數的數據庫；

步驟S6，對各學科響應建立不同類型的分布式代理模型，根據步驟S5建立的輸入參數和響應參數數據庫擬合代理模型，選取精度最高的代理模型作為各學科響應的最優(yōu)代理模型；

步驟S7，基于抗力概率分布模型與廣義“應力-強度”干涉方法，建立多模式失效相關的可靠性模型；

步驟S8，基于步驟S7中的可靠性模型，利用協同抽樣技術聯動抽取各學科響應，采用步驟S6所述最優(yōu)代理模型完成多失效結構的可靠性分析，獲得多失效結構的可靠度；

步驟S9，將步驟S8獲得的多失效結構的可靠性度的結果導入Copula相關性模型，以仿真結果定量量化各失效模式之間的相關性，獲得多失效結構失效模式之間的相關關系，在定量量化的評估失效相關性的基礎上，才能建立準確的結構系統(tǒng)可靠性模型，即獲得多失效結構各失效模式之間的相關關系，準確地預測多失效結構的可靠性。

2.根據權利要求1所述的基于學科分解的多失效結構分布式協同可靠性方法，其特征在于：所述步驟S5中，協同抽樣技術的具體步驟為：采用拉丁超立方抽樣方法，多次對多失效結構的所有輸入參數和各學科響應參數同時進行抽樣。

3.根據權利要求1所述的基于學科分解的多失效結構分布式協同可靠性方法，其特征在于：所述步驟S6中，選取精度最高的代理模型作為最優(yōu)代理模型時，根據各學科響應可靠性分析的特點，通過最小化損失函數選擇精度高的代理模型作為最優(yōu)代理模型；所述代理模型的類型包括多項式模型、克里金模型、支持向量機模型、機器學習模型以及深度學習模型。

4.根據權利要求1所述的基于學科分解的多失效結構分布式協同可靠性方法，其特征在于：所述步驟S8包括以下子步驟：

步驟S81，將各學科響應建立的最優(yōu)代理模型代替多失效結構進行可靠性分析；

步驟S82，基于各學科響應的許用值即判斷多失效結構受載后的各學科響應過大或過小，預先確定一個衡量的標準，建立多模式極限狀態(tài)方程，設多失效結構可靠性分析涉及l(fā)個響應學科，且第p個許用輸出響應為[Y^(p)]，則第p個學科響應下的極限狀態(tài)方程g^(p)(x)表示為：

其中，為第p個分布式代理模型獲得的最優(yōu)解；

步驟S83，利用協同抽樣技術對輸入參數進行約為10000-100000的大規(guī)模抽樣，并帶入所述最優(yōu)代理模型計算出各失效模式所對應的響應參數；

步驟S84，根據步驟S82中的極限狀態(tài)方程判斷各學科響應值是否落在安全域S內，統(tǒng)計落入落在安全域內的樣本點數，用安全域內的樣本點數發(fā)生的頻率近似代替可靠度值，即得出多失效結構的可靠度，完成多失效結構可靠性分析，可靠度計算公式如下所示：

式中，R_S是可靠度；I_S(g)是安全域指示函數；M是總抽樣點數量；S為安全域；M_S為安全域中樣本點的數量。

5.根據權利要求1所述的基于學科分解的多失效結構分布式協同可靠性方法，其特征在于：所述步驟S9包括以步驟：

步驟S91，基于步驟S5所建立蘊含相關關系的輸入參數和響應參數的數據庫，利用極大似然估計法求解Copula參數；

步驟S92，利用AIC和BIC準則選擇Copula函數類型，建立相關關系量化的Copula相關性模型；

步驟S93，將步驟S8計算得出的多失效結構的可靠性分析結果導入Copula相關性模型，評估多失效模式之間的相關性。