一、结构可靠性分析的概率和非概率混合模型（论文文献综述）
周成宁[1]（2021）在《随机和认知不确定性下基于代理模型的结构可靠性方法研究》文中提出结构可靠性理论与方法是结构系统安全与可靠的强有力支撑,备受学术界和工业界的关注,也是可靠性工程领域研究的热点问题。装备产品的研发、设计、制造等环节产生的各种不确定性是影响结构可靠性的关键因素,而结构可靠性理论与方法正是在充分考虑不确定性因素的基础上,对系统结构的安全程度及性能进行量化分析。为了量化不确定性对结构系统可靠性的影响,随机和认知不确定性下的结构可靠性理论与方法受到了国内外学者的广泛关注。然而,当系统的功能函数为隐函数时,进行结构可靠性分析往往需要大量的数值仿真,其计算量在工程中难以承受。现有方法在如何平衡精度和效率的问题上,仍有不少待解决的问题。因此,随机和认知不确定性下的高效结构可靠性分析仍是一个挑战性问题。鉴于此,本文以代理模型为工具,对随机不确定性下的单失效模式高效结构可靠性分析、随机不确定性下的小失效概率可靠性分析、混合不确定性下的结构可靠性分析以及多失效模式下的系统可靠性分析等问题开展了研究。本文的主要工作和创新点概括如下:（1）提出了随机不确定性下集成概率密度函数和自适应Kriging模型的结构可靠性分析方法随机不确定性下基于代理模型的自适应结构可靠性分析方法,其核心在于如何选择每步迭代过程中的最佳样本点。鉴于此,本文构建了一种高效的学习函数,即U*函数。该学习函数包括两部分,A部分为现有的U学习函数,其作用为使得选择的样本点具有功能函数绝对值小和预测方差大的特点;B部分融合了U函数和变量概率密度函数,可有效避免选择对失效概率贡献较小的样本,以减少调用功能函数的次数。所提学习函数引入权重系数,有效集成了A部分和B部分的优点,可尽量避免对功能函数无效调用的情况。算例分析验证了所提方法的有效性。（2）提出了随机不确定性下基于改进抽样策略和收敛准则的小失效概率结构可靠性分析方法基于Kriging模型的结构可靠性分析方法中,影响建模的两个重要因素是学习函数和收敛准则,本文以学习函数和收敛准则为出发点,提出了随机不确定性下基于改进抽样策略和收敛准则的结构可靠性分析方法。系统地开展了构建代理模型时最佳样本点目标区域选择、最佳样本点确定等问题的研究。通过运用重要性抽样思想确定目标抽样区域、用二分法优化策略确定最佳样本点、改进收敛准则加速模型收敛,有效地实现了最佳样本点的高效选择,并克服了目前可靠性方法收敛速度慢的缺点,构建了随机不确定性下基于改进抽样策略和收敛准则的结构可靠性分析模型。同时,在上述结构可靠性理论基础之上,本文进一步深入研究了小失效概率结构可靠性理论,发挥子集模拟方法的优势,提出基于子集模拟的代理模型更新优化策略,为求解小失效概率结构可靠性问题提供了理论指导。（3）提出了随机和认知不确定性下基于Kriging模型和DIRECT函数的可靠性分析方法针对系统中随机、区间变量同时存在的结构可靠性问题,本文提出了随机和认知不确定性下基于Kriging模型和DIRECT函数的可靠性分析方法。以随机、区间混合变量下样本响应区间与极限状态方程的关系为出发点,提出了混合变量下最佳样本点的抽样方法,并且通过学习函数的均值评估样本的不确定性,弥补了依靠单个学习函数值确定最佳样本点的缺陷。同时,提出了更为高效的样本点遍历策略,用以求解失效概率,克服了现有方法遍历效率低下的不足。研究结果显示,本文提出的方法比传统的可靠性分析方法更为有效。（4）提出了随机不确定性下基于Kriging模型的多失效模式系统可靠性分析方法针对系统中含有多个失效模式的结构可靠性问题,提出了基于Kriging模型改进的多失效模式系统可靠性分析方法。本文以系统中失效模式间的串并联关系为出发点,系统地开展了串联、并联模式下最佳样本点的选择区域确定等问题的研究。通过建立系统串并联与安全域、失效域的映射关系,有效地实现了最佳样本点的高效选取,克服了现有方法在变量空间贡献小的区域过度抽样的局限性。在此基础上,采用插值优化方法使得最佳样本点进一步逼近极限状态方程。研究结果表明,该方法大大提高了可靠性分析的效率。
郭威[2]（2021）在《基于混合教与学算法结构系统可靠性优化设计研究》文中研究表明随着经济的快速发展,工程结构的安全与否也愈发引起各国学者的重视。基于此现状,学者们提出了基于结构可靠性优化设计的思想,采用优化算法求解结构设计问题提供了一种新的思路。因为优化算法不需要精确的模型也可以计算出较好的结果。教与学优化算法是近些年提出的启发式算法,具有参数少,全局搜索能力强的优点,但也存在一些不足和缺陷。本文首先对教与学算法进行两种不同方式的改进,并和禁忌搜索算法进行混合,提高了教与学算法的性能。最后将可靠性指标作为约束条件代入优化问题中,通过算例表明了混合算法可以适用于结构可靠性优化问题中。本文主要的研究内容及结论如下:（1）首先对教与学算法进行两种不同方式的改进,然后与禁忌搜索算法进行混合,分别提出了TLBO-TS和CFTLBO-TS两种混合算法,第一种是对教与学算法中的教学因子做非线性递减改进,第二种是将收缩因子引入到教与学算法中的教阶段。基于以上两种改进方法的教与学算法具有全局搜索速度快和禁忌搜索算法具有局部搜索能力强的特点。通过测试函数表明,这两种混合教与学优化算法均具有收敛速度快,运行结果更优的特点。（2）针对结构系统概率可靠性优化问题,本文提出了基于结构概率可靠性TLBO-TS混合算法的优化设计模型,该模型以结构质量最小化为单目标函数、以改进一次二阶矩法计算得到的概率可靠性指标和截面面积为约束条件。通过两个桁架结构优化算例表明了,利用该混合教与学算法计算出的结果优于基本教与学算法以及相关参考文献的结果,适用于结构系统可靠性优化问题中。（3）针对结构系统非概率可靠性优化问题,本文提出了基于结构非概率可靠性CFTLBO-TS混合算法的优化设计模型,该模型实质为嵌套优化设计模型,外层为质量最小化,内层为非概率可靠性分析。其中外层质量最小化通过CFTLBO-TS混合算法进行优化,内层非概率可靠性分析通过迭代运算进行优化,非概率可靠性指标通过用区间模型计算得到。通过两个桁架结构优化算例,验证了本文提出的CFTLBO-TS混合教与学算法结构非概率可靠性优化设计方法的正确性和可行性。本论文共有图27幅,表9个,参考文献97篇
李建明,丁谦[3]（2020）在《基于断裂力学的起重机结构概率-非概率疲劳可靠性分析》文中提出为预防起重机主梁的疲劳破坏事故的发生,针对起重机金属结构既存在随机变量又存在区间变量的情况,提出基于概率-非概率混合模型的结构可靠性分析方法对起重机金属结构疲劳可靠性进行分析。根据断裂力学Paris公式建立疲劳裂纹扩展寿命估算的混合模型,首先根据结构疲劳失效准则建立一级功能方程,在其中的随机变量取其实现值的条件下,进行非概率可靠性分析;再根据"非概率可靠度指标大于1结构可靠"这一理论建立了二级功能方程,并进行随机可靠性分析。通过数值和工程实例验证,与传统的概率可靠性分析相比,这种分析方法更符合实际也更安全。
贾大卫,吴子燕,何乡[4]（2020）在《一种基于凸集-概率混合模型的结构可靠性分析法》文中进行了进一步梳理论文建立一种凸集-概率混合模型下的结构可靠性分析方法.考虑椭球模型和区间模型两种不同类型的凸集模型,在标准空间内通过拉丁超立方抽样生成样本点,通过矩阵变换将其转换到凸集空间内,得到凸集变量的样本点;将凸集变量样本点代入极限状态方程,从而混合可靠性模型转变为纯概率可靠性模型;利用Laplace渐进积分法对每个极限状态方程进行失效概率求解,统计结果的最大值和最小值,得到失效概率的上、下界,研究了凸集变量的个数对结果的影响,通过失效概率的变异系数描述计算结果的稳定性;通过三个算例验证了计算结果的精度,并采用混合模型的蒙特卡洛法进行对比计算.研究表明:论文所提方法计算精度和效率均较高;凸集模型的类型会对结果产生较大影响;为使结果趋于稳定,椭球模型所需的凸集样本点个数多于区间模型;若凸集样本点数目相同,椭球模型的失效概率计算结果变异系数较小,稳定性高于区间模型.
占良红[5]（2020）在《考虑参数经时变异的补强混凝土重力坝稳定安全性评估方法研究》文中提出我国大多数混凝土重力坝已步入高龄阶段,受长期的固-液-气耦合赋存环境所充斥诸多不确定性因素的影响,其结构自身出现了不同程度老化和劣化问题,加之自身的天然缺陷问题,使得这些工程存在着较大的安全隐患。此外,我国病险库坝的补强和修缮将成为一项常态化工作,虽补强加固措施能在一定时间内提升大坝结构整体服役性能,但其难以阻止筑坝材料老化和坝体结构性能演化进程。为此,结合我国混凝土重力坝现状,通过考虑混凝土重力坝结构不确定参数的经时变异性和补强加固对其服役稳定安全性的综合影响,开展补强混凝土重力坝时变服役稳定安全性的评估和预测方法的研究,将对混凝土重力坝的运行维护和除险加固决策方面具有重要的指导意义。本文拟借助数值模拟技术与方法、区间数学理论、中央抽样技术和区间反演等方法和理论基础上,以某高龄补强混凝土重力坝原型监测资料和设计资料为依托,考虑补强混凝土重力坝功能函数的高度非线性和参数随机性,充分挖掘和提炼长序列原型监测数据所蕴含信息,拟开展考虑参数经时变异的补强混凝土重力坝概率和非概率分析方法研究,依此为多病险除控实践下现役混凝土重力坝稳定安全性实施评估和预测,主要内容如下:（1）在对混凝土重力坝系统主要失效路径与失效模式的机理论述基础上,借助蒙特卡罗法和响应面法优势,融合时变可靠性理论提出了一种混凝土重力坝概率可靠度计算的响应面-蒙特卡罗法,结合某实际工程,开展了该大坝强度和抗滑稳定可靠性的安全评估,并考虑大坝结构参数的时变特性,实现了其服役性能的演化规律合理预测。（2）考虑传统可靠性理论应用于混凝土重力坝安全评估过程中,受其功能函数的高度非线性、非显性和计算结果过敏感等因素而制约的问题。基于凸模型发展了适于混凝土重力坝单元和体系的非概率可靠指标计算方法,研究了混凝土重力坝主要失效路径和失效模式识别的技术,集成监控模型和区间理论发展了一种混凝土重力坝区间参数界限的反演方法,在此基础上,研究一种基于响应面法的混凝土重力坝非概率可靠指标计算方法,结合实例工程实现了多失效模式下混凝土重力坝体系稳定安全性的有效评估。（3）在对混凝土重力坝体系非概率可靠性分析基础上,研究了补强加固措施对混凝土重力坝服役性能的影响机制,同时运用时变理论构建了补强混凝土重力坝时变非概率可靠性计算模型,探研了经补强混凝土重力坝时变非概率可靠指标计算的实用方法,结合某现役补强混凝土重力坝工程,考虑参数经时变异性和多种除控措施实施等双重因素影响,从非概率角度剖析了病险除控措施实践和材料老化衰减对混凝土重力坝服役可靠性的双重贡献。
王浩[6]（2020）在《多失效模式概率—非概率混合可靠性模型在桥梁评估与加固中的应用》文中研究表明桥梁体系中存在着诸多不确定变量及多种失效模式,且失效模式间有很高的相关性,现有单一不相关失效模式可靠度计算无法满足桥梁体系可靠度评估。因此建立一种能够分析多失效模式下的混合可靠性模型及应用在桥梁评估和加固上是很有必要的。本文以某连续刚构桥为研究对象,研究多失效模式混合可靠性模型在实际工程中的应用,并求得该连续刚构桥的体系可靠性指标。首先,基于现场实测参数,结合施工图纸等资料,利用有限元软件MIDAS进行桥梁建模,采用全局临界强度分支——约界法对模型进行有限元分析,寻找主要失效模式。其次,对实测参数进行灵敏性分析,选取关键参数,利用不含交叉项的二次多项式响应面求解各失效模式功能函数。最后采用考虑多失效模式相关下的混合可靠性分析方法,求出既有连续刚构桥的体系可靠度,并将其与概率可靠性方法得到的可靠性指标进行对比,结果表明混合可靠性方法比概率可靠性方法计算次数更少,更保守,可在一定程度上保证结构系统更安全。基于上述连续刚构桥体系可靠度计算结果,将其与灰色关联故障树分析法结合,提出了一种改进的灰色关联失效树分析法,目的是为了减少人为因素带来的分析误差。最后提出了在役桥梁评估预警及加固改造的动态预警体系,以达到对在役桥梁服役状况进行“持续监控-安全分析-风险预警-加固改造-继续服役”动态维护的目的。本文主要得出以下结论:将多失效模式混合可靠性分析方法引入到桥梁评估体系之中是可行的、有效的,丰富了桥梁的评估体系。桥梁体系各失效模式间相关性非常高,进行体系混合可靠性分析时考虑失效模式相关性具有重要意义。
张卓辉[7]（2020）在《可靠性精确建模分析及高效优化算法研究》文中研究说明在工程结构中不确定性因素广泛存在。可靠性理论是处理这些不确定因素的一种重要手段。本文从概率理论和非概率理论两种不同的理论体系出发,对可靠性分析和优化问题进行了深入的探讨和研究。研究主要涉及非概率可靠性模型、基于Kriging代理模型主动学习的可靠性优化设计方法。为了解决非概率可靠性模型对参数表征精度不足的问题提出了指数凸模型。针对可靠性分析及优化计算效率过低的问题,提出了效率高且鲁棒性强的基于Kriging模型主动学习计算方法。从以下三个方面总结本文的主要工作:（1）本文建立了一种新的实验数据驱动的指数凸模型,以实现对实验数据的精确逼近,其中降维最小体积法起着建模的关键作用。此外,还提出了一种新的放松指数名义值法,对相应的非概率可靠度指标进行了稳健、高效的计算,并基于摄动法导出了灵敏度,以保证其求解效率。通过数值和实验研究,与区间模型和椭球模型相比,验证了所提出实验数据驱动指数凸模型的精度和有效性,并证明了所提出的放松指数名义值法在解决线性和非线性问题方面的鲁棒性和效率。（2）本文提出了一种基于Kriging模型的加权主动学习方法用于可靠性分析。首先建立一个基于优化理论的加权主动学习函数以取代传统的学习函数,其基本思想是对极限状态函数上采样点赋予不同的权重。然后根据所提出的加权主动学习函数更新Kriging代理模型,并进一步建立了系统可靠性主动学习函数,以避免传统方法中复合函数交叉区域的超高非线性。并在此基础上为了保证收敛性提出了一种新的收敛准则。（3）本文提出了一种结合Kriging代理模型和加速混沌单循环方法的可靠性优化设计主动学习方法。首先提出了一种最可能学习函数来搜索整个设计空间中最可能失效点。为了保证高效率,进一步构造了系统最可能学习函数来解决具有多个概率约束的串联系统的可靠性优化设计问题,然后充分利用混沌反馈控制方法提出了加速混沌单循环方法,保证了结合Kriging和加速混沌单循环主动学习方法的有效性。最后,通过与现有基于梯度的方法和主动学习方法的对比说明了结合Kriging和加速混沌单循环主动学习方法在效率和精度方面的优势。
张远洋[8]（2020）在《基于概率—区间混合模型的可靠性优化设计方法》文中指出不确定性因素广泛存在于工程实际问题中,不确定性的处理方式关系着结构的安全性能。可靠性优化设计可以充分考虑参数不确定性对结构的影响,从而保证得到的最优解满足可靠性要求,对工程结构和产品的安全设计起着重要的作用。现有的研究大多使用概率模型来描述不确定性变量,然而通过概率模型来描述不确定性的需要掌握变量的精确概率密度分布函数。在实际工程问题中往往难以满足,因此单纯通过概率模型来构建可靠性优化设计问题不能适应许多工程设计问题。为了弥补概率模型的局限性,可以通过非概率凸集模型来对概率模型进行补充。区间模型是属于非概率凸集模型的一种,其特点是无需掌握变量的精确密度分布函数,只需要确定其分布范围的上下限即可。因此,文本基于概率-区间混合模型的可靠性优化设计问题进行探索和研究,主要研究内容和成果如下:1、提出了一种基于概率-区间混合模型的可靠性优化设计问题的求解方法。通过使用嵌套解耦策略,并结合最大熵原理法,将三层的不确定性可靠性优化设计问题等效转化为单层的可靠性优化设计问题,在确保准确求解含混合模型约束函数的最大失效概率的同时提升了计算效率。2、提出了基于局部加密近似模型技术的混合可靠性优化设计方法。通过使用径向基函数建立优化问题的目标函数和约束函数的近似模型,以此代替求解复杂耗时的数值模型。根据求解结果,对比近似模型和数值模型的误差,采用局部加密方法,实现更高的精准度,进一步提升了优化问题求解的效率和精度。3、开发了基于Visual Basic 6.0程序语言的概率-区间混合模型的可靠性优化设计软件平台。将软件平台应用于一针对汽车耐撞性的优化设计问题中,实现了优化设计的自动化。
苏海亮[9]（2020）在《不确定条件下可靠性方法研究及其在汽车结构设计中的应用》文中进行了进一步梳理随着工业技术发展、结构日趋复杂化,汽车结构可靠性与安全性问题,在工程结构设计中越来越占有重要地位。由于实际工程结构承载的环境极其恶劣,各种不确定性普遍存在于设计参数中,使得结构频繁出现故障,引起灾难性事故,良好的可靠性设计能够避免这些事故的发生,保障结构设计应有的性能特征。结构可靠性分析及优化设计是基于不确定变量下以结构可靠性作为目标函数或约束条件,求解最优设计变量的方法。该方法比传统的结构设计方法能够获得更好的结构特性与经济效益,具有重要研究价值与工程意义。高昂的仿真计算成本使得精确且有效的可靠性分析与设计优化成为迫切需要解决的问题,特别对存在多维变量且非线性的情况下,进行可靠性研究仍然存在效率与精度上的不足。本文对结构可靠性分析及其优化设计方法以及拓扑优化进行了系统研究,提出了基于数据驱动的汽车可靠性设计流程框架、基于改进下山单纯形算法插值响应面算法的结构系统概率可靠性分析模型、基于局部有效性约束下的近似模型可靠性优化设计方法、基于Chebyshev多项式的非概率可靠性拓扑优化模型、基于概率-非概率混合变量的可靠性优化设计模型在汽车结构中的应用。主要研究内容及结论如下:1)针对汽车结构被动安全系统缺乏可靠性设计问题,提出了基于数据驱动的汽车结构参数不确定性可靠性优化设计流程。基于当前结构系统可靠性理论知识,分析了不确定性概率模型、非概率模型的基本理论,梳理了随机性、区间性运算基本规则。为了结合汽车实际工程应用,给出了可靠度分析方法、可靠性优化设计方法以及结合有限元运算的代理模型可靠性优化设计算法,并通过描述总结了当前可靠性分析及优化设计存在的缺陷,引入了汽车结构考虑不确定性的分析方法与优化设计流程,并对所提的设计流程进行了深入探讨与分析,为实际工程提供一种可靠性设计流程框架。2)提出了结合自适应移动实验点策略和响应面法（RSM）的混合方法,使用下山单纯形算法描述一种新的响应面法用于高效地评估结构可靠度。由于计算效率较高,响应面法已被广泛用于结构可靠性分析中。然而,由初始实验点组成的响应面函数很少能够完全适合极限状态函数,从而导致了不正确的设计点。对于高度非线性的极限状态函数,由于可靠性失效概率的近似精度主要取决于设计点,致使传统RSM评估可靠性出现误差。基于效率与精度之间的平衡问题,本文提出了改进策略。其原理主要是通过改变基本下山单纯形算法的搜索策略,并将改进的下山单纯形算法所具有的直接搜索优势与响应面可靠性分析机制相结合,重建了RSM近似模型。通过实例分析表明,对于修改的RSM全局优化算法具有良好的收敛能力与高计算精度。3)针对近似模型在结构可靠性优化设计中存在精度问题,提出了基于代理模型的局部有效约束可靠性优化设计方法。代理模型方法由于低成本的计算过程已广泛用于考虑不确定条件下的结构可靠性优化设计中,该方法的主要局限性在于难以量化由代理模型近似引起的误差,导致可靠性评估的优化结果不准确。通过分析输出响应存在不确定性的根源问题,以提升工程中不确定性性能为目标,识别重要性区域与可行性区域,引入局部高效性思想,用以解决可靠性优化设计问题。为了提高算法的效率,在搜索迭代过程引入约束有效性,避免概率约束出现无效时在设计优化进程中重复调用。最终以汽车实例论证表明,所提方法能够有效的解决工程应用问题。4)针对结构拓扑优化设计变量存在的不确定性,基于多椭球凸模型的非概率可靠性量化结构参数的变化,提出了存在不确定但有界的参数连续体结构拓扑优化设计方法。考虑材料特性以及载荷大小均为不确定性条件下,应用区间Chebyshev零点多项式逼近归一化随机变量的真实极限状态函数,并利用单环可靠性算法计算相应目标可靠性指标下的最佳设计点值,从而使得非概率可靠性优化问题可以转化为确定性优化问题。算例优化结果表明,与确定性的结构拓扑优化设计比较,考虑变量具有随机性的可靠性拓扑优化能够获得更加可靠的拓扑结构。5)针对汽车结构碰撞安全系统的轻量化设计问题,提出了基于考虑随机-非概率混合变量条件下的汽车碰撞安全-轻量化可靠性优化设计方法。不确定性参数普遍存在于汽车结构设计中,汽车结构的碰撞安全性、可靠性是汽车安全设计的重要环节之一,因此,考虑不确定性的结构设计是汽车性能设计研究的必然性。当变量存在部分可知分布特征与部分不完全可知信息时,此时有必要考虑混合变量模式的不确定性模型。通过Chebyshev采样分布,引入均匀性采样优化样本点。在对高度非线性的汽车碰撞进行仿真模型分析基础上,以车身重要零部件为研究对象进行轻量化设计,获取可靠性约束下碰撞安全性能良好的优化设计方案。最终结果表明,优化后的关键零部件总质量减轻了13.44%,并且可靠性约束也满足了给定的可靠度指标,实现了碰撞安全可靠性与结构轻量化均衡设计。
钱炀明[10]（2020）在《考虑多源不确定性的复杂机械结构动态特性稳健均衡优化设计》文中认为在实际工程中,由于机械结构的材料属性差异、几何尺寸误差、装配工艺优劣和载荷波动等多源不确定因素的影响,必然会导致结构性能指标产生相应的不确定性。只有在设计中充分考虑这些不确定性因素,才能保证所得结构设计方案在实际服役中的性能满足要求。然而,国内外现有不确定性结构优化设计研究尚存在以下不足之处:首先,现有研究通常只考虑静态性能的优化,未考虑结构的动态特性是否满足要求,难以保障结构安全稳定服役;其次,现有结构性能稳健性的评估方法未考虑不同工况下对结构性能稳健性要求的差异,无法满足不同工况下灵活调整稳健性判定准则的需求;再次,现有研究通常采用正则化因子和简单加权来实现结构多性能指标的稳健性设计,无法保证结构整体性能的稳健均衡性。针对这些不足,论文开展了考虑多源不确定性的复杂机械结构动态特性稳健均衡优化设计研究,提出了复杂机械结构动态特性的非概率稳健均衡设计、概率可靠性约束下复杂机械结构动态特性的稳健均衡设计、混合不确定条件下复杂机械结构动态特性的稳健均衡设计等方法,对提高复杂机械结构的动态性能、保障其安全稳健服役具有重要意义。主要研究内容包括:第一章综述了基于概率模型、非概率模型、混合模型的机械结构性能优化设计的国内外研究现状,分析了现有研究中存在的问题,提出了论文的研究内容。第二章以区间变量描述不确定因素,提出一种复杂机械结构动态特性的稳健均衡设计模型。提出了区间角重合度系数的新概念,以更准确地描述结构约束性能指标与其给定限定值的相对位置关系。引入重合敏感度系数,以根据实际工程中不同工况要求灵活地调整约束性能稳健性的评价标准。在此基础上,给出了结构性能指标稳健性的度量方式,并结合双层嵌套遗传算法和Kriging模型实现了机械结构动态特性非概率稳健均衡优化模型的智能求解。第三章考虑概率分布已知的不确定因素,提出了一种含概率可靠性约束的机械结构动态特性稳健均衡设计方法。针对现有的HL-RF算法在极限状态函数为非线性函数时可能出现的迂回迭代问题,提出了基于二分渐进的迭代修正方法,以提高搜索效率;根据实际工程中对结构抗振性能的要求,给出了概率不确定性约束性能可行性的判定方式和各约束及目标性能稳健性的度量方法,进而计算出结构各动态特性指标的整体稳健均衡指数,结合PRSM近似模型技术,MCS方法和遗传算法实现了对含概率可靠性约束的机械结构动态特性稳健均衡优化模型的直接求解。第四章考虑概率和区间两类不确定性因素,提出了一种含概率区间混合变量的机械结构动态特性的稳健均衡优化方法。通过区间与概率不确定性解耦,建立了含区间与概率不确定性变量的机械结构动态特性稳健均衡优化模型。结合Kriging近似模型与MCS方法实现了混合不确定性影响下约束性能和目标性能稳健性的度量。提出了整体稳健性均衡距离这一概念,以评估设计向量的优劣,通过遗传算法实现了混合不确定条件下复杂机械结构动态特性的稳健均衡设计。第五章总结了论文的主要工作,并指出了进一步研究的方向。
二、结构可靠性分析的概率和非概率混合模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、结构可靠性分析的概率和非概率混合模型（论文提纲范文）
（1）随机和认知不确定性下基于代理模型的结构可靠性方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 引言 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 随机不确定性下的结构可靠性理论与方法 |
| 1.3.2 认知不确定性下的结构可靠性理论与方法 |
| 1.3.3 随机和认知不确定性下的结构可靠性理论与方法 |
| 1.4 本文的主要研究内容与结构安排 |
| 第二章 随机不确定性下的自适应结构可靠性分析方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 代理模型 |
| 2.2.1 代理模型简述 |
| 2.2.2 Kriging理论 |
| 2.3 结构可靠性的基本概念 |
| 2.3.1 结构可靠度 |
| 2.3.2 功能函数与失效概率P_f |
| 2.4 蒙特卡洛方法在结构可靠性分析中的应用 |
| 2.5 考虑概率密度函数的结构可靠性分析方法AK--PDF |
| 2.5.1 学习函数EFF和U |
| 2.5.2 AK-PDF方法 |
| 2.5.3 AK-PDF方法的基本步骤 |
| 2.6 算例分析 |
| 2.6.1 算例1.一个高度非线性的二维数值算例 |
| 2.6.2 算例2.非线性振荡器的动态响应问题 |
| 2.6.3 算例3.汽车前轴工字梁 |
| 2.6.4 算例4.四杆桁架结构可靠性分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 随机不确定性下的小失效概率问题结构可靠性分析方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 重要性抽样方法简介 |
| 3.3 基于Kriging模型和二分法的高效结构可靠性分析方法ESRA-KD |
| 3.3.1 基于IS方法和二分法的最佳样本点选取策略 |
| 3.3.2 一种改进的收敛准则 |
| 3.3.3 ESRA-KD方法分析流程 |
| 3.4 ESRA-KDS方法在小失效概率问题中的应用 |
| 3.4.1 子集模拟方法SS |
| 3.4.2 ESRA-KDS方法在小失效概率问题中的应用 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 算例1含四个分支的串联系统 |
| 3.5.2 算例2承受均匀载荷的屋顶桁架结构 |
| 3.5.3 算例3十杆桁架结构 |
| 3.5.4 算例4小失效概率问题 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 随机不确定性下的多失效模式结构可靠性分析方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多失效模式下的结构可靠性分析方法 |
| 4.3 蒙特卡洛方法在多失效模式结构可靠性分析中的应用 |
| 4.4 IK-SRA方法 |
| 4.4.1 AK-SYS方法和ALK-TCR方法回顾 |
| 4.4.2 一种用于多失效模式可靠性分析的抽样策略 |
| 4.4.3 一种搜寻最佳样本点的插值优化策略 |
| 4.4.4 IK-SRA方法的基本步骤 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例1一个含三失效模式的并联系统 |
| 4.5.2 算例2一个含三失效模式的串联系统 |
| 4.5.3 算例3失效区域不互联的并联系统 |
| 4.5.4 算例4一个含多变量的屋顶桁架结构 |
| 4.5.5 算例5一个含有七节点的桁架结构 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 随机变量和区间变量混合的结构可靠性分析方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 混合变量下的结构可靠性分析方法 |
| 5.3 蒙特卡洛方法在HRA中的应用 |
| 5.4 AKMD-H方法 |
| 5.4.1 一种用于HRA的新的抽样策略 |
| 5.4.2 一种改进的混合变量下的学习函数 |
| 5.4.3 一种改进的混合收敛准则 |
| 5.4.4 一种基于DIRECT函数的样本点遍历优化策略 |
| 5.4.5 AKMD-H方法详细步骤 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 算例1含一个区间变量和两个随机变量的数值算例 |
| 5.5.2 算例2屋顶桁架结构的可靠性分析 |
| 5.5.3 算例3含多个随机变量和区间变量的悬臂管 |
| 5.5.4 算例4十杆桁架结构的可靠性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）基于混合教与学算法结构系统可靠性优化设计研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 结构可靠性理论的研究现状 |
| 1.2.1 概率可靠性分析的研究现状 |
| 1.2.2 非概率可靠性分析的研究现状 |
| 1.3 基于结构可靠性的优化设计研究现状 |
| 1.3.1 基于结构概率可靠性的优化设计研究现状 |
| 1.3.2 基于结构非概率可靠性的优化设计研究现状 |
| 1.4 教与学算法和禁忌搜索算法的研究现状 |
| 1.4.1 教与学算法的研究现状 |
| 1.4.2 禁忌搜索算法的研究现状 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 2 结构系统可靠性理论与优化算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结构可靠性基本理论 |
| 2.2.1 极限状态方程 |
| 2.2.2 结构可靠性指标 |
| 2.2.3 结构可靠性分析方法 |
| 2.3 结构系统可靠性优化设计基本理论 |
| 2.3.1 基于可靠性结构优化设计问题的分类 |
| 2.3.2 结构优化设计方法归类 |
| 2.4 优化算法的概述 |
| 2.4.1 教与学算法 |
| 2.4.2 禁忌搜索算法 |
| 2.5 两种不同方式混合教与学算法 |
| 2.5.1 非线性递减方式对教与学算法的改进 |
| 2.5.2 测试函数 |
| 2.5.3 含有收缩因子对教与算法的改进 |
| 2.5.4 测试函数 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于TLBO-TS算法结构系统概率可靠性优化设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结构系统可靠性分析 |
| 3.2.1 结构串联系统可靠性模型 |
| 3.2.2 结构系统可靠性分析方法 |
| 3.3 基于混合算法结构系统概率可靠性优化设计 |
| 3.3.1 基本教与学算法 |
| 3.3.2 改进的教与学算法 |
| 3.3.3 禁忌搜索算法 |
| 3.3.4 结构可靠性优化模型 |
| 3.3.5 基于TLBO-TS算法的结构可靠性优化流程 |
| 3.4 数值算例 |
| 3.4.1 算例1 |
| 3.4.2 算例2 |
| 3.5 .本章小结 |
| 4 基于CFTLBO-TS算法结构系统非概率可靠性优化设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结构系统非概率可靠性分析 |
| 4.3 基于CFTLBO-TS混合算法结构系统概率可靠性优化方法 |
| 4.3.1 .基本教与学算法 |
| 4.3.2 改进的教与学算法(CFTLBO) |
| 4.3.3 禁忌搜索算法 |
| 4.3.4 结构非概率可靠性优化模型 |
| 4.3.5 基于CFTLBO-TS算法的结构非概率可靠性优化流程 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例1 |
| 4.4.2 算例2 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论和展望 |
| 5.1 本文的主要结论和创新点 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于断裂力学的起重机结构概率-非概率疲劳可靠性分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 概率可靠性分析方法 |
| 2 基于区间分析的非概率可靠性 |
| 3 概率-非概率混合可靠性分析 |
| 4 基于断裂力学理论疲劳寿命估算及其参数的分析 |
| 4.1 疲劳扩展速率da/dN |
| 4.2 起重机主梁疲劳扩展寿命模型 |
| 4.3 确定主梁疲劳危险位置 |
| 4.4 影响裂纹扩展速率的不确定性参数的选取 |
| 5 桥式起重机箱型主梁混合可靠性分析模型 |
| 6 工程应用 |
| 7 结论 |
（4）一种基于凸集-概率混合模型的结构可靠性分析法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 凸集模型 |
| 1.1 区间模型 |
| 1.2 椭球模型 |
| 2 基于Laplace渐进积分法的可靠性分析 |
| 2.1 Laplace型积分 |
| 2.2 可靠性分析 |
| 3 基于凸集-概率混合模型的可靠性分析 |
| 4 算例分析 |
| 4.1 算例一:非线性极限状态方程 |
| 4.2 算例二:悬臂梁结构 |
| 4.3 算例三:屋架结构 |
| 5 关于区间模型和椭球模型的讨论 |
| 6 总结与展望 |
（5）考虑参数经时变异的补强混凝土重力坝稳定安全性评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 补强混凝土坝服役性能评估研究现状 |
| 1.2.2 补强混凝土重力坝的服役性能评估 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 |
| 第二章 考虑参数时变的混凝土重力坝的概率可靠性分析方法 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 混凝土重力坝失效路径和失效模式分析 |
| 2.2.1 混凝土重力坝失效路径分析 |
| 2.2.2 混凝土重力坝系统失效模式 |
| 2.3 基于响应面的混凝土重力坝时变可靠性计算模型 |
| 2.3.1 混凝土重力坝时变失效概率基本理论 |
| 2.3.2 基于响应面法的混凝土重力坝可靠度计算 |
| 2.4 工程实例 |
| 2.4.1 工程资料 |
| 2.4.2 有限元模型与计算参数 |
| 2.4.3 混凝土重力坝可靠度计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于区间参数反演的混凝土重力坝非概率可靠性分析方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 混凝土重力坝非概率可靠性计算模型 |
| 3.2.1 基于区间变量的结构非概率可靠性计算模型 |
| 3.2.2 混凝土重力坝单元与体系非概率可靠指标计算模型 |
| 3.3 混凝土重力坝区间参数界限的反演 |
| 3.3.1 混凝土重力坝变形安全区间混合监控模型 |
| 3.3.2 基于区间混合监控模型的混凝土重力坝不确定参数界限反演 |
| 3.4 混凝土重力坝的非概率可靠性指标计算方法 |
| 3.4.1 基于响应面法的非概率可靠性指标计算 |
| 3.4.2 混凝土重力坝单元与体系非概率可靠指标计算流程 |
| 3.5 工程实例 |
| 3.5.1 工程概况及模型建立 |
| 3.5.2 不确定参数界限反演 |
| 3.5.3 混凝土重力坝非概率可靠性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 考虑除险加固影响的混凝土重力坝时变非概率可靠性分析方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 混凝土重力坝时变体系非概率可靠度计算模型 |
| 4.2.1 补强混凝土重力坝服役性能演化机制研究 |
| 4.2.2 重力坝时变体系非概率可靠性计算模型 |
| 4.3 补强混凝土重力坝时变体系非概率可靠指标计算方法 |
| 4.3.1 基于响应面法的补强重力坝单元非概率可靠指标计算 |
| 4.3.2 补强混凝土重力坝时变体系的非概率可靠指标计算 |
| 4.4 工程实例 |
| 4.4.1 工程资料 |
| 4.4.2 模型建立及区间参数确定 |
| 4.4.3 加固前后混凝土重力坝的非概率可靠指标演化规律研究 |
| 4.4.4 混凝土重力坝除险加固后时变非概率可靠指标分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）多失效模式概率—非概率混合可靠性模型在桥梁评估与加固中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 结构可靠性理论发展和研究现状 |
| 1.2.1 结构概率可靠性理论发展和现状 |
| 1.2.2 结构非概率可靠性理论发展和现状 |
| 1.2.3 结构混合可靠性理论发展和现状 |
| 1.2.4 多失效模式下结构系统可靠性理论发展和现状 |
| 1.3 本文研究思路及主要研究内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第2章 概率-非概率混合可靠性分析基本理论与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结构可靠性的基本概念 |
| 2.2.1 结构的功能函数和极限状态面 |
| 2.2.2 结构的可靠度和失效概率 |
| 2.3 概率-非概率混合可靠性分析 |
| 2.3.1 概率-非概率混合可靠性模型 |
| 2.3.2 单失效模式下的混合可靠性分析及求解 |
| 2.4 多失效模式下的概率与区间混合可靠性分析 |
| 2.4.1 多失效模式之间的相关性 |
| 2.4.2 串联系统可靠性求解 |
| 2.4.3 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 失效模式的搜索与动态预警体系的建立 |
| 3.1 结构失效的理论基础 |
| 3.1.1 失效模式的串、并联体系 |
| 3.1.2 桥梁构件的破坏形式 |
| 3.1.3 结构体系主要失效模式 |
| 3.2 桥梁体系主要失效模式搜索 |
| 3.2.1 连续刚构桥失效准则 |
| 3.2.2 体系主要失效模式的识别 |
| 3.2.3 搜索流程图 |
| 3.3 失效树理论 |
| 3.3.1 失效树概念 |
| 3.3.2 失效树建立步骤 |
| 3.4 基于失效树的桥梁动态评估预警体系 |
| 3.4.1 灰色关联故障树分析法的基本原理 |
| 3.4.2 改进的灰色关联失效树分析法 |
| 3.4.3 桥梁动态预警体系 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 实桥应用及分析 |
| 4.1 工程概况 |
| 4.2 分析过程及方法 |
| 4.3 建立有限元模型 |
| 4.3.1 模型建立 |
| 4.3.2 失效模式搜索 |
| 4.4 灵敏性分析 |
| 4.5 各失效模式功能函数 |
| 4.6 桥梁体系可靠度求解 |
| 4.6.1 单个失效模式可靠度 |
| 4.6.2 各失效模式相关系数 |
| 4.6.3 桥梁体系可靠性指标 |
| 4.6.4 计算结果分析 |
| 4.7 建立该连续刚构桥的动态预警体系 |
| 4.7.1 安全预警流程图 |
| 4.7.2 建立失效树 |
| 4.7.3 确定待检模式矢量 |
| 4.7.4 关联度及预警值 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 |
| 致谢 |
（7）可靠性精确建模分析及高效优化算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 结构可靠性理论研究的研究现状 |
| 1.2.1 概率可靠性理论的研究现状 |
| 1.2.2 模糊可靠性理论的研究现状 |
| 1.2.3 非概率可靠性理论的研究现状 |
| 1.3 结构可靠性优化设计的研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究思路与内容 |
| 第2章 基于实验数据驱动的非概率指数凸模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 区间模型 |
| 2.1.2 椭球模型 |
| 2.2 指数凸模型 |
| 2.2.1 指数凸模型的数学定义 |
| 2.2.2 基于指数凸模型的可靠性指标 |
| 2.2.3 指数凸模型的参数的确定 |
| 2.3 指数凸模型的计算方法和灵敏度分析 |
| 2.3.1 指数名义值法 |
| 2.3.2 放松指数名义值法 |
| 2.3.3 利用摄动法对有限元问题进行灵敏度分析 |
| 2.3.4 放松指数名义值法的过程和流程图 |
| 2.4 算例与讨论 |
| 2.4.1 指数数值算例 |
| 2.4.2 屋架算例 |
| 2.4.3 具有高维随机变量的测地空间桁架穹顶 |
| 2.4.4 矩形悬臂板 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 加权主动学习的可靠性评估方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Kriging模型概述 |
| 3.3 主动学习方法 |
| 3.3.1 预测可行性函数 |
| 3.3.2 主动学习函数 |
| 3.4 加权主动学习可靠性方法 |
| 3.4.1 加权主动学习方法 |
| 3.4.2 基于系统可靠性分析的加权主动学习方法 |
| 3.4.3 收敛性判别标准 |
| 3.5 算例与讨论 |
| 3.5.1 数值算例 |
| 3.5.2 非线性振荡器算例 |
| 3.5.3 高维算例 |
| 3.5.4 悬臂梁实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于Kriging模型和加速混沌单循环混合法的可靠性优化设计主动学习方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 可靠性优化设计计算方法 |
| 4.2.1 功能梯度法 |
| 4.2.2 单循环方法 |
| 4.2.3 混沌单循环法 |
| 4.2.4 改进的混沌控制法 |
| 4.3 混沌反馈控制最可能学习方法 |
| 4.3.1 最可能学习方法 |
| 4.3.2 混沌反馈控制方法 |
| 4.3.3 搜索最可能失效点的计算过程 |
| 4.4 数值实例 |
| 4.4.1 含有两个最可能失效点的非线性功能函数 |
| 4.4.2 高维实例 |
| 4.5 基于K riging模型和加速混沌单循环混合法在可靠性优化设计中的应用 |
| 4.5.1 系统最可能学习方法 |
| 4.5.2 加速混沌单循环方法 |
| 4.5.3 可靠性优化设计的数值实现 |
| 4.6 可靠性优化数值算例 |
| 4.6.1 高非线性功能函数可靠性优化设计示例 |
| 4.6.2 焊接梁的可靠性优化设计示例 |
| 4.6.3 塔式起重机的可靠性优化设计示例 |
| 4.6.4 开孔加筋板的可靠性优化设计示例 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（8）基于概率—区间混合模型的可靠性优化设计方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 概率可靠性理论 |
| 1.2.2 非概率可靠性理论 |
| 1.2.3 概率与非概率混合可靠性理论 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 基于概率-区间混合模型的可靠性优化设计方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结构可靠性理论的基本概念 |
| 2.2.1 概率可靠性分析 |
| 2.2.2 区间可靠性分析 |
| 2.3 基于概率-区间混合模型可靠性优化设计问题的建立与求解 |
| 2.3.1 基于概率-区间混合模型可靠性优化设计问题的建立 |
| 2.3.2 嵌套优化问题解耦策略 |
| 2.3.3 基于概率-区间混合模型的可靠性优化设计的求解 |
| 2.4 算例验证 |
| 2.4.1 数值算例一 |
| 2.4.2 数值算例二 |
| 2.4.3 工程应用一 |
| 2.4.4 工程应用二 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于局部加密近似模型技术的混合可靠性优化设计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 局部加密近似模型基本理论 |
| 3.2.1 拉丁超立方试验设计方法 |
| 3.2.2 径向基函数 |
| 3.2.3 局部加密近似模型技术 |
| 3.3 近似可靠性优化设计问题的建立和求解 |
| 3.3.1 近似模型的建立 |
| 3.3.2 优化流程 |
| 3.4 算例验证 |
| 3.4.1 数值算例一 |
| 3.4.2 数值算例二 |
| 3.4.3 工程应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于概率-区间混合模型的可靠性优化设计软件平台开发及工程应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于概率-区间混合模型的可靠性优化设计软件平台开发 |
| 4.2.1 Visual Basic程序设计软件简介 |
| 4.2.2 优化设计软件平台特点 |
| 4.2.3 软件平台优化设计流程 |
| 4.3 工程应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 |
| 附录B 攻读学位期间参与的课题项目 |
（9）不确定条件下可靠性方法研究及其在汽车结构设计中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 随机理论与概率可靠性研究现状 |
| 1.3 非概率可靠性理论发展与研究现状 |
| 1.4 考虑不确定性的结构可靠性优化设计 |
| 1.4.1 不确定性的结构分析与优化技术 |
| 1.4.2 可靠性与近似模型耦合应用 |
| 1.4.3 汽车结构可靠性分析与优化 |
| 1.5 本文的研究目标和主要研究内容 |
| 第二章 基于汽车结构参数不确定性的开发流程研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 极限状态函数定义 |
| 2.3 工程设计基本理论分析 |
| 2.3.1 随机模型理论分析 |
| 2.3.2 非正态随机变量的当量正态化 |
| 2.3.3 拉丁超立方抽样 |
| 2.3.4 非概率模型理论分析 |
| 2.3.5 可靠性优化设计模型与方法 |
| 2.4 汽车结构可靠性优化设计开发流程框架 |
| 2.4.1 基于数据驱动模式的汽车可靠性设计流程 |
| 2.4.2 汽车结构“数据-性能”可靠性优化模型 |
| 2.4.3 基于“数据-仿真”的高效代理模型可靠性方法研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 高效代理模型在结构可靠性分析中应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 响应面法应用于可靠性分析 |
| 3.2.1 响应面法可靠性分析原理 |
| 3.2.2 实验设计对响应面法的影响 |
| 3.3 下山单纯形算法 |
| 3.4 基于DSA的改进响应面方法 |
| 3.4.1 初始迭代选取实验点 |
| 3.4.2 修改的DSA插值响应面法 |
| 3.4.3 分析流程与步骤 |
| 3.5 算例分析与应用 |
| 3.5.1 算例分析一 |
| 3.5.2 非线性数学模型算例分析 |
| 3.5.3 桁架结构可靠性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于近似模型的结构可靠性优化设计方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结构可靠性优化设计方法 |
| 4.2.1 序列单循环方法 |
| 4.2.2 双循环方法 |
| 4.3 近似模型在可靠性优化设计中的应用 |
| 4.3.1 响应面法在可靠性优化设计中的应用 |
| 4.3.2 移动最小二乘法原理(MLSM) |
| 4.4 局部约束有效性可靠性优化设计 |
| 4.4.1 局部加密策略 |
| 4.4.2 概率约束有效性 |
| 4.4.3 优化方法流程与步骤 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 数值算例一 |
| 4.5.2 数值算例二 |
| 4.6 汽车可靠性优化设计分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 区间变量的连续体结构拓扑优化设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 非概率理论模型 |
| 5.2.1 区间模型 |
| 5.2.2 椭球凸集模型 |
| 5.3 拓扑优化设计理论 |
| 5.3.1 均匀化方法 |
| 5.3.2 变密度法 |
| 5.4 Chebyshev多项式模型 |
| 5.5 非概率可靠性拓扑优化设计 |
| 5.5.1 确定性拓扑优化 |
| 5.5.2 非概率可靠性拓扑优化设计 |
| 5.5.3 基于Chebyshev多项式的可靠性拓扑优化 |
| 5.5.4 拓扑优化的求解方法 |
| 5.6 算例分析 |
| 5.6.1 L形结构的设计 |
| 5.6.2 三维框架模型分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 基于混合变量下的汽车碰撞不确定性优化设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 不确定性结构优化模型 |
| 6.3 初始样本点的构建方法 |
| 6.4 汽车结构40%偏置碰撞不确定性优化设计 |
| 6.4.1 汽车可靠性研究概述 |
| 6.4.2 汽车结构有限元模型与实验验证分析 |
| 6.4.3 车辆耐撞性不确定性优化设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）考虑多源不确定性的复杂机械结构动态特性稳健均衡优化设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于概率模型的机械结构性能优化设计 |
| 1.2.2 基于非概率模型的机械结构性能优化设计 |
| 1.2.3 基于混合模型的机械结构性能优化设计 |
| 1.3 研究意义与研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2.非概率条件下复杂机械结构动态特性的稳健均衡设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机械结构动态特性非概率稳健均衡设计模型 |
| 2.3 基于区间角重合度系数的约束可行性判定 |
| 2.3.1 区间角重合度系数的定义 |
| 2.3.2 区间角重合度系数的计算 |
| 2.3.3 区间约束性能可行性判定 |
| 2.4 非概率动态特性的稳健性度量与均衡性判定 |
| 2.4.1 非概率目标稳健性的度量 |
| 2.4.2 非概率约束稳健性的度量 |
| 2.4.3 多目标稳健均衡性的判定 |
| 2.4.4 多约束稳健均衡性的判定 |
| 2.5 非概率条件下复杂机械结构动态特性的均衡优化 |
| 2.5.1 复杂机械结构动态特性的稳健均衡策略 |
| 2.5.2 机械结构动态特性的稳健均衡优化算法 |
| 2.5.3 数值算例 |
| 2.6 发电机锥环固定结构动态特性的稳健均衡设计 |
| 2.6.1 锥环动态特性的稳健均衡优化设计模型 |
| 2.6.2 锥环各阶固有频率近似预测模型的构建 |
| 2.6.3 锥环动态特性的稳健均衡优化结果分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 3.概率可靠性约束下复杂机械结构动态特性的稳健均衡设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 含概率可靠性约束的机械结构动态特性稳健均衡设计模型 |
| 3.3 基于二分渐进的机械结构概率可靠性分析 |
| 3.3.1 提出的可靠性分析算法 |
| 3.3.2 三跨梁算例验证 |
| 3.4 基于概率模型的机械结构动态特性稳健性度量 |
| 3.4.1 机械结构概率可靠性约束的可行性判定 |
| 3.4.2 机械结构概率可靠性约束的稳健性度量 |
| 3.4.3 机械结构概率目标性能的稳健性度量 |
| 3.5 概率条件下机械结构动态特性的稳健均衡优化 |
| 3.5.1 机械结构动态特性整体稳健均衡性评估 |
| 3.5.2 机械结构动态特性的稳健均衡优化算法 |
| 3.6 数值算例 |
| 3.7 自平衡电动车车架动态特性的概率稳健均衡设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 4.混合不确定条件下复杂机械结构动态特性的稳健均衡设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于混合变量的机械结构动态特性稳健均衡设计建模 |
| 4.2.1 基于混合变量的机械结构动态特性稳健设计目标函数 |
| 4.2.2 基于混合变量的机械结构动态特性稳健设计约束函数 |
| 4.2.3 基于混合变量的机械结构动态特性稳健均衡设计模型 |
| 4.3 混合不确定条件下复杂机械结构动态特性的稳健性度量 |
| 4.3.1 混合不确定结构动态特性的约束可行性判定 |
| 4.3.2 混合不确定结构动态特性的约束稳健性度量 |
| 4.3.3 混合不确定结构动态特性的目标稳健性度量 |
| 4.4 混合不确定条件下机械结构动态特性的稳健性均衡优化 |
| 4.4.1 混合不确定机械结构动态特性的整体稳健均衡性评估 |
| 4.4.2 混合不确定机械结构动态特性的稳健性均衡优化算法 |
| 4.4.3 数值算例 |
| 4.5 高速压力机滑块的动态特性稳健均衡优化设计 |
| 4.5.1 滑块初始设计方案的动态特性分析 |
| 4.5.2 滑块动态特性的稳健均衡优化模型 |
| 4.5.3 滑块动态特性稳健均衡优化结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
四、结构可靠性分析的概率和非概率混合模型（论文参考文献）
- [1]随机和认知不确定性下基于代理模型的结构可靠性方法研究[D]. 周成宁. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]基于混合教与学算法结构系统可靠性优化设计研究[D]. 郭威. 黑龙江科技大学, 2021(08)
- [3]基于断裂力学的起重机结构概率-非概率疲劳可靠性分析[J]. 李建明,丁谦. 机械研究与应用, 2020(05)
- [4]一种基于凸集-概率混合模型的结构可靠性分析法[J]. 贾大卫,吴子燕,何乡. 固体力学学报, 2020(05)
- [5]考虑参数经时变异的补强混凝土重力坝稳定安全性评估方法研究[D]. 占良红. 南昌大学, 2020
- [6]多失效模式概率—非概率混合可靠性模型在桥梁评估与加固中的应用[D]. 王浩. 武汉工程大学, 2020(01)
- [7]可靠性精确建模分析及高效优化算法研究[D]. 张卓辉. 合肥工业大学, 2020(02)
- [8]基于概率—区间混合模型的可靠性优化设计方法[D]. 张远洋. 长沙理工大学, 2020(07)
- [9]不确定条件下可靠性方法研究及其在汽车结构设计中的应用[D]. 苏海亮. 华南理工大学, 2020
- [10]考虑多源不确定性的复杂机械结构动态特性稳健均衡优化设计[D]. 钱炀明. 浙江大学, 2020