【技术实现步骤摘要】
非概率混合可靠度指数的去嵌套分析方法
本专利技术属于结构工程可靠性领域，特别是涉及非概率变量和传统概率变量混合情况下的结构可靠性分析技术，非概率混合可靠度指数的去嵌套分析方法。技术背景基于传统概率模型建立结构可靠性模型，在此基础上进行可靠性分析和优化的方法已经比较成熟。大样本数据是获取不确定变量的精确分布的前提，但实际工程中无论是从成本上还是从时间上，要获取所有不确定性变量的大量样本数据都是不可能的。考虑到这种情况，研究人员结合传统概率理论，提出了多种非概率模型，用以描述影响结构可靠性的认知不确变量。在利用传统的概率模型和非概率模型建立结构的非概率混合可靠度模型后，需要进行非概率模型与概率模型相混合的结构可靠性分析。p-box理论作为一种新型的非概率模型理论，通过一个累积分布函数的上下限包络的概率盒描述认知确定变量。无论是未知不确定变量的分布形式或已知变量的分布形式，p-box均可对认知不确定变量进行描述。此外，p-box理论对其他常见的非概率理论具有良好的包容性，即其他非概率模型在一定程度上可以转化到p-box...
【技术保护点】
1.非概率混合可靠度指数的去嵌套分析方法，它包括：/n步骤一、确定结构的功能函数与变量：/n1.1根据设计和分析需求，确定影响结构可靠性的变量；/n1.2利用力学理论或者有限元仿真方法途径获取所需分析结构的功能函数
【技术特征摘要】
1.非概率混合可靠度指数的去嵌套分析方法，它包括：
步骤一、确定结构的功能函数与变量：
1.1根据设计和分析需求，确定影响结构可靠性的变量；
1.2利用力学理论或者有限元仿真方法途径获取所需分析结构的功能函数，其中表示随机变量，表示p-box变量；
步骤二、结构功能函数变量空间的转换：
2.1步骤一所得到的结构功能函数，通过概率转换得到标准正态空间下结构的功能函数；其中表示为标准正态空间下的随机变量，为标准正态空间下的p-box变量；
2.2初始化外层迭代的参数（1），在各变量的均值点进行线性展开；
2.3变量转换，结构在标准正态空间的变量通过概率转换，转换回功能函数的原始空间获得；，分别为结构的p-box变量的下限和上限；
步骤三、利用线性近似模型与两点自适应模型对功能函数进行近似：
3.1在功能函数的原始空间中，利用线性近似方法，将结构功能函数近似表示为关于p-box变量的近似表达式；
3.2根据第s次迭代时的非线性指数，建立关于的两点自适应非线性近似模型；
其中表示p-box变量的中点，；
3.3组合(3.1)的线性近似和(3.2)的两点自适应非线性近似的模型，近似表示结构的功能函数；
3.4利用区间理论近似获取功能函数在任意点处响应的上下限；
步骤四、利用HL-RF方法进行内层迭代和进行外层迭代参数的更新
利用HL-RF方法进行内层迭代：
4.1初始化内层迭代的参数（2）；
4.2计算第s次迭代结构可靠度指数的上限或者下限，其中表示为上限而为下限，它包括：
1）结合HL-RF方法获取在外层第s次迭代中，内层第k次迭代结构的可靠度指数的上限或者下限；
2）设定收敛条件（1），判断是否符合收敛条件（1）；如果符合收敛条件（1），则获取当前非线性指数的最优的非概率可靠度指数的上限或者下限和相对应的最大可能失效点并进行下一步；若不符合，则回到(3.2)中的1）重新进行迭代计算；
4.3设置收敛条件（2），判断是否符合收敛条件（2）；如果符合收敛条件（2），则获取最终的最优的非概率混合可靠度指数上限或者下限以及对应的最大可能失效点，并转到步骤五；
如果不符合收敛条件（2）或者时，则进行下一步；
进行外层迭代参数的更新：
4.4通过步骤四所计算得到的以及上一次迭代的，利用概率变换获取与；
其中，表示中随机变量转换回功能函数的原始空间的坐标,表示为中p-box变量转换回功能函数的原始空间的坐标的中值；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李国发，陈泽权，陈传海，杨兆军，何佳龙，田海龙，于立娟，王继利，罗巍，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22
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