【技术实现步骤摘要】
一种串联桁架结构体系非概率可靠性分析方法
本专利技术属于桁架非概率可靠性分析
，具体涉及一种串联桁架结构体系非概率可靠性分析方法。
技术介绍
桁架是由诸多杆件组成的桁架结构，以其内力分布均匀、减少材料耗量和结构自重轻等优点而广泛应用于机械、建筑、土木和航空航天等领域。在桁架设计和制造过程中，往往存在着与载荷、材料特性、几何尺寸及边界条件等相关的不确定信息，需要科学的予以考虑。可靠性分析方法是处理上述不确定信息的有效途径之一，概率可靠性方法因此得到广泛应用。然而，在许多工程实际结构问题中，用于确定概率可靠性模型的分布参数或概率密度函数的样本信息通常是缺乏的，在这一背景下，仅需获知不确定参数的边界或变化范围即可对其进行安全评估的非概率可靠性分析方法被逐步提出。现有的结构非概率可靠性分析多是针对单失效模式，如一次近似法和二次近似法，而桁架结构是一个典型的串联结构多失效模式体系，从理论上说，蒙特卡洛可以给出串联桁架结构体系的非概率可靠性分析的精确解，但其因计算工作量巨大而导致求解效率较低，因此现如今缺少一种有效的串联桁架结构体系非概率可靠性分析方法。
技术实现思路
本专...
【技术保护点】
1.一种串联桁架结构体系非概率可靠性分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、确定串联桁架结构体系各失效模式的功能函数：采用桁架结构失效准则确定串联桁架结构体系各失效模式的功能函数gi(X)，其中，i为结构体系失效模式的编号且i＝1,2,...,I，I为结构体系失效模式的个数，X为不确定性变量向量且X＝(X1,X2,...,Xm)
【技术特征摘要】
1.一种串联桁架结构体系非概率可靠性分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、确定串联桁架结构体系各失效模式的功能函数：采用桁架结构失效准则确定串联桁架结构体系各失效模式的功能函数gi(X)，其中，i为结构体系失效模式的编号且i＝1,2,...,I，I为结构体系失效模式的个数，X为不确定性变量向量且X＝(X1,X2,...,Xm)T，m为不确定性变量编号且m等于所述不确定性变量向量X的维数，Xl为第l个不确定性变量，l为正整数且l的取值范围为1～m，表示第l个不确定性变量Xl取值的区间，Xl为不确定性变量Xl的下界，为不确定性变量Xl的上界；步骤二、建立描述不确定性变量的多维椭球模型：采用数据处理器对不确定性变量建立多维椭球模型，得到多维椭球模型其中，向量X0为多维椭球不确定域中心点向量且为第l个不确定性变量Xl的取值区间中点，Ωx为用于确定多维椭球的形状和方向的多维椭球的特征矩阵且Zll为按照NATAF方法确定多维椭球模型时第l个不确定性变量Xl和第l个不确定性变量Xl的协方差，Rm为m维的实数域；步骤三、获取不确定性变量的多维归一化等价椭球模型，过程如下：步骤301、不确定性变量向量的归一化处理：根据公式获取不确定性变量向量X的不确定性变量归一化向量U，其中，U＝(U1,U2,...,Um)T，Ul为第l个不确定性变量Xl对应的归一化变量，为第l个不确定性变量Xl的区间半径且步骤302、构建不确定性变量的多维归一化等价椭球模型：采用数据处理器对不确定性变量归一化向量U构建不确定性变量的多维归一化等价椭球模型Ωu为不确定性变量归一化向量U在归一化空间u中确定的多维椭球的特征矩阵且为以为对角元素的m维对角阵；步骤四、获取不确定性变量的超球模型，过程如下：步骤401、对不确定性变量归一化向量U在的归一化空间u中确定的多维椭球的特征矩阵Ωu进行Choleskey分解，即其中，L0为Choleskey分解得到的下三角矩阵；步骤402、采用数据处理器对多维归一化等价椭球模型转化得到不确定性变量在标准空间δ空间中的单位超球模型Eδ＝{δ|δTδ≤1,δ∈Rm}，其中，δ为不确定性变量归一化向量U在标准空间δ空间的标准化向量且标准空间δ空间的维数为m，δl为归一化变量Ul在标准空间δ空间中的标准化变量；得不确定性变量向量X与标准空间δ空间中的标准化向量δ之间的关系：对串联桁架结构体系各失效模式的功能函数gi(X)在标准空间δ空间中进行变形处理，得到标准空间δ空间的失效模式的结构功能函数gi(δ)；步骤五、根据公式计算单位超球模型Eδ的体积V总，其中，Γ(·)为Gamma函数；步骤六、获取串联桁架结构体系的失效域总体积的宽界限：在标准空间...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。