基于马尔可夫蒙特卡罗子集模拟的可靠性灵敏度分析方法_宋述芳

第45卷第4期机械工程学报Vol.45No.47UU9年4力Apr.2009DOI:10.3901/JME.2009.04.033基于马尔可夫蒙特卡罗子集模拟的可靠性灵敏度分析方法12宋述芳吕震宙(西北工业大学航空学院西安710072)摘要:在小失效概率可靠性分析子集模拟法的基础上,提岀基于马尔可夫蒙特卡罗(MarkovChainMonteCarlo,MCMC)子集模拟的可靠性灵敏度分析方法。在子集模拟的可靠性分析中,通过引入合理的中间失效事件将概率空间划分为一系列的子集,从而将小的失效概率表达为一系列易于模拟求解的较大条件失效概率乘积的形式,然后利用MCMC抽取条件样本点来估计条件失效概率。基于MCMC子集模拟的可靠性灵敏度分析,是将失效概率对基本变量分布参数的偏导数转化成条件失效概率对基本随机变量分布参数的偏导数。给岀了偏导数通过MCMC模拟的条件样本点进行估计的原理和步骤,推导得出可靠性灵敏度分析的计算公式。利用简单数值算例和工程算例验证所提方法,算例结果表明:基于MCMC子集模拟的可靠性灵敏度分析方法有较高的计算效率和精度,对于高度非线性极限状态方程问题亦有很强的适应性。关键词:子集模拟可靠性灵敏度条件概率分布参数马尔可夫蒙特卡罗模拟:TB114.3StructuralReliabilitySensitivityAnalysisMethodBasedonMarkovChainMonteCarloSubsetSimulationSONGShufangLVZhenzhou(SchoolofAeronautics,NorthwesternPolytechnicalUniversity,XiAbstract:Basedonsubsetsimulationforreliabilityanalysiswithsmallfailureprobability,anovelreliabilitysensitivity(RS)algorithm,MarkovChainMonteCarlo(MCMC)basedsubsetsimulation,ispresented.Byintroducingasetofintermediatefailureeventsinthesubsetsimulationmethod,theo1可靠性灵敏度分析可以提供基本变量分布参2国家自然科学基金(10572117,50875213).西北工业大学博士论文创新基金(CX200801).新世纪优秀人才支持计划(NCET・05・0868)、航空基础基金(2007ZA53012)和国家高技术研究发展计划(863计划,2007AA04Z401)资助项目。2008051820081118收到初稿,收到修改稿an710072)riginalvariablespaceisseparatedintoasequenceofsubsets.Andthenthesmallfailureprobabilitycanbeexpressedasaproductoflargerconditionalfailureprobabilities,whichindicatesthepossibilityofturningararefailureeventsimulationproblemintoseveralmorefrequenteventconditionalsimulationproblems・MCMCsimulationisimplementedtoefficientlygenerateconditionalsamplesforestimatingtheconditionalfailureprobabilities.Usingthefailureprobabilityformulaofthesubsetsimulation,theRSofthefailureprobabilitywithrespecttothedistributionparameterofthebasicvariableistransformedasthatofasetofconditionalfailureprobabilitieswithrespecttothedistributionparameterofthebasicvariable.Byuseoftheconditionalsamples,aprocedureisestablishedtoestimatetheRSoftheconditionalfailureprobabilities,andestimatetheRSofthefailureprobabilityfinally.TheresultsoftheillustrationsshowthatthepresentedRSalgorithmisefficientandprecise,andthepresentedalgorithmissuitableforhighlynonlinearlimitstateequation.Keywords:SubsetsimulationReliabilitysensitivityConditionalprobabilityDistributionparameterMarkovChainMonteCarlo(MCMC)simulation数的变化引起失效概率变化率的信息,有助于认识哪些随机变量对结构可靠性的敏感性较大,修改哪些随机变量的参数对可靠性最为有效,从而可以有效指导可靠性设计工作。常用的可靠性灵敏度分析方法或适用范围有限,如基于一次二阶矩(FOSM)的灵敏度分析方法⑴刀,或计算量难以被接受,如基于有限差分和基于蒙特卡罗(MonteCarlo)模拟的可利用子集模拟可靠性分析方法的优点,提出了一种MCMC子集模拟基础上的可靠性灵敏度分析方法,所提岀的方法通过MCMC产生的条件样本点来佔计条件失效概率对基本随机变量分布参数的輪数,得出可靠性灵敏度分析的计算公式。文中利用简单数值算例和工程算例进行验证,算例缙表明所提出的方法有较高的...

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“举报”。

常见问题具体如下:

1、问:已经付过费的文档可以多次下载吗?

      答:可以。登陆您已经付过费的账号,付过费的文档可以免费进行多次下载。

2、问:已经付过费的文档不知下载到什么地方去了?

     答:电脑端-浏览器下载列表里可以找到;手机端-文件管理或下载里可以找到。

            如以上两种方式都没有找到,请提供您的交易单号或截图及接收文档的邮箱等有效信息,发送到客服邮箱,客服经核实后,会将您已经付过费的文档即时发到您邮箱。

注:微信交易号是以“420000”开头的28位数字;

       支付宝交易号是以“2024XXXX”交易日期开头的28位数字。

客服邮箱:

biganzikefu@outlook.com

所有的文档都被视为“模板”,用于写作参考,下载前须认真查看,确认无误后再购买;

文档大部份都是可以预览的,笔杆子文库无法对文档的真实性、完整性、准确性以及专业性等问题提供审核和保证,请慎重购买;

文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为依据;

如果您还有什么不清楚的或需要我们协助,可以联系客服邮箱:

biganzikefu@outlook.com

常见问题具体如下:

1、问:已经付过费的文档可以多次下载吗?

      答:可以。登陆您已经付过费的账号,付过费的文档可以免费进行多次下载。

2、问:已经付过费的文档不知下载到什么地方去了?

     答:电脑端-浏览器下载列表里可以找到;手机端-文件管理或下载里可以找到。

            如以上两种方式都没有找到,请提供您的交易单号或截图及接收文档的邮箱等有效信息,发送到客服邮箱,客服经核实后,会将您已经付过费的文档即时发到您邮箱。

注:微信交易号是以“420000”开头的28位数字;

       支付宝交易号是以“2024XXXX”交易日期开头的28位数字。

笔杆子文秘
机构认证
内容提供者

为您提供优质文档,供您参考!

确认删除?