机械强度
機械彊度
궤계강도
JOURNAL OF MECHANICAL STRENGTH
2008年
1期
41-46
,共6页
可靠性%灵敏度分析%重要抽样%马尔可夫链模拟
可靠性%靈敏度分析%重要抽樣%馬爾可伕鏈模擬
가고성%령민도분석%중요추양%마이가부련모의
重要抽样法是一种计算效率高而应用广泛的可靠性分析方法.在采用重要抽样法计算失效概率的前提下,文中基于重要抽样马尔可夫链模拟提出一种可靠性灵敏度分析新方法.所提方法根据计算失效概率积分表达式,将失效概率对基本变量分布参数的偏导数表征的可靠性灵敏度转化为一个特征函数的条件数学期望形式,该数学期望是以基本变量在失效域中的条件概率密度函数为基础的.然后利用重要抽样马尔可夫链模拟,将计算失效概率的重要抽样样本转化为基本变量落在失效域中的条件样本.最后用特征函数在这些条件样本点处的样本均值估计数学期望,进而完成可靠性灵敏度分析.文中方法的主要优点是效率高,只需要在计算失效概率重要抽样法的基础上增加很少的工作量,即可完成可靠性灵敏度分析.另外,由于该方法未引入线性假设,因此它可以较好地考虑极限状态方程非线性对可靠性灵敏度的影响,大量的算例结果充分证明所提方法的这些优点.
重要抽樣法是一種計算效率高而應用廣汎的可靠性分析方法.在採用重要抽樣法計算失效概率的前提下,文中基于重要抽樣馬爾可伕鏈模擬提齣一種可靠性靈敏度分析新方法.所提方法根據計算失效概率積分錶達式,將失效概率對基本變量分佈參數的偏導數錶徵的可靠性靈敏度轉化為一箇特徵函數的條件數學期望形式,該數學期望是以基本變量在失效域中的條件概率密度函數為基礎的.然後利用重要抽樣馬爾可伕鏈模擬,將計算失效概率的重要抽樣樣本轉化為基本變量落在失效域中的條件樣本.最後用特徵函數在這些條件樣本點處的樣本均值估計數學期望,進而完成可靠性靈敏度分析.文中方法的主要優點是效率高,隻需要在計算失效概率重要抽樣法的基礎上增加很少的工作量,即可完成可靠性靈敏度分析.另外,由于該方法未引入線性假設,因此它可以較好地攷慮極限狀態方程非線性對可靠性靈敏度的影響,大量的算例結果充分證明所提方法的這些優點.
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