【技术实现步骤摘要】
一种基于Kriging模型的动态可靠性分析方法
[0001]本专利技术提供一种基于Kriging模型的动态可靠性分析方法,采用自适应加点方法的Kriging代理模型对结构、机构系统动态可靠性进行分析评估,属于可靠性设计分析领域。
技术介绍
[0002]实际工程中,不确定性参数广泛存在结构或机构的设计、制造及使用等各个阶段。单个不确定性的影响虽小,但多个耦合往往使机构响应产生意想不到的偏差,甚至引发灾难性的后果。如2021年7月,美国波音737货机由于引擎故障,在夏威夷直接坠入水中。机构可靠性设计和分析方法是考虑机构在寿命内的可靠性为量化指数,通过建立以上述载荷、边界条件等为影响参数的关于机构的功能函数,利用建立的功能函数精确量化计算机构的可靠性指数。有效分析影响机构可靠性的关键参数,通过改进这些参数能有效提高机构的可靠性。
[0003]与传统的静态可靠性分析方法相比,动态可靠性分析方法考虑时变因素,如动态载荷、机构退化等时变不确定性对机构性能的影响,而静态可靠性分析缺乏对时间因素的描述,分析结果较为保守。因此动态可靠性分析方法的工程适用性更强,更符合机械机构性能随时间变化的实际情况。
[0004]动态可靠性分析方法主要包括:首次穿越法和极值法。首次穿越法的优势在于可以近似得到机械机构寿命的概率密度函数,但是计算量大,效率较低,这也是首次穿越法急需解决的问题。与首次穿越率法相比,极值法计算效率较高但只能预测给定时间区间上失效概率,无法得到给定时间区间内失效概率随时间变化情况以及在计算效率方面仍具有提升空 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于Kriging模型的动态可靠性分析方法,其包括以下步骤:步骤1:指定待分析结构或机构的功能函数g(x,v
i
(t),t),功能函数包含随机过程变量v
i
(t)需要进行离散化处理,确定功能函数的变量x及其概率分布信息;步骤2:将时间区间[t0,t
e
]进行离散化处理得到K个时间段,对应K+1个时刻;然后对确定性随机变量x和随机过程变量v
i
(t)进行抽样,抽取N
M
个候选样本点,最终得到N
M
×
(K+1)个样本点组成候选样本点集S;其中x为随机变量,v
i
(t)为随机过程,t为时刻;步骤3:根据步骤1所确定的变量x,采用拉丁超立方法抽取N0个初始随机样本点,组成初始的训练集T,并令i=0用于记录迭代次数;步骤4:根据训练集T,获取T对应的结构或机构的功能函数的函数值,并构建Kriging代理模型步骤5:利用步骤4所建立的Kriging代理模型结合步骤2的候选样本点集S进行数值仿真,获取当前迭代步的Kriging代理模型预估的机构在各时间区间[t0,t
k
]的失效概率:失效概率:其中k≤K,为指示函数;步骤6:判断某区间[t0,t
k
]中不准确的数量与样本失效的数量之比δ(t0,t
k
)是否小于给定阈值[δ],而[δ]为一足够小的常数,收敛条件为:如果满足收敛要求,则获取最终的Kriging模型和最终预估的失效概率;如果不满足收敛要求,则进行下一步,进行自适应加点;其中,当时,如果在区间[t0,t
k
],存在某一点(x
i
,t
j
)满足且对应的U(x
i
,v
i
(t
j
),t
j
)>0,可以认为可信,其中函数可信,其中函数表示模型的预测标准差;当样本安全时,需要证明在区间[t0,t
k
]内所有样本点(x
i
,v
i
(t
j
)t
j
)对应的且才能认为可信;
步骤7:利用自适应加点策略APS对候选样本点集S进行数值仿真,并获取最新的样本点(x,v
i
(t),t)
best
...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘勤,姬广振,涂宏茂,钱云鹏,刘英,张侦英,周泓,
申请(专利权)人:中国兵器科学研究院,
类型:发明
国别省市:
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