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    復(fù)合隨機(jī)振動系統(tǒng)的動態(tài)可靠性分析*

    2013-12-03 11:32:36王倩倩張義民王一冰
    振動、測試與診斷 2013年4期
    關(guān)鍵詞:可靠性載荷振動

    王倩倩,張義民,王一冰,呂 昊

    (東北大學(xué)機(jī)械工程與自動化學(xué)院 沈陽,110819)

    引 言

    在實際工作過程中,結(jié)構(gòu)受到的激勵往往是不確定的隨機(jī)載荷,結(jié)構(gòu)自身的參數(shù)又具有隨機(jī)性。隨機(jī)載荷與隨機(jī)參數(shù)會引起結(jié)構(gòu)在工作過程中響應(yīng)的隨機(jī)性,當(dāng)響應(yīng)超過界限值時會引起功能的失效或是結(jié)構(gòu)的破壞,因此研究隨機(jī)結(jié)構(gòu)在隨機(jī)激勵下的響應(yīng)及超限的可靠性問題是必要的。對于結(jié)構(gòu)隨機(jī)響應(yīng)的可靠性分析主要有3方面的內(nèi)容:a.結(jié)構(gòu)的響應(yīng)超過某個界限值引起的破壞;b.結(jié)構(gòu)的固有頻率接近系統(tǒng)的激振頻率引起的共振從而導(dǎo)致系統(tǒng)失效;c.結(jié)構(gòu)在隨機(jī)振動下產(chǎn)生的損傷積累破壞,即疲勞失效。林家浩等[1,2]研究的虛擬激勵法極大地方便了復(fù)雜線性系統(tǒng)在隨機(jī)激勵下的響應(yīng)分析,并指出與精細(xì)時程積分[3]相結(jié)合的虛擬激勵法是解決線性系統(tǒng)隨機(jī)激勵振動分析的有效方法,能夠應(yīng)用于工程實際中復(fù)雜系統(tǒng)的求解。吳震宇等[4]利用虛擬激勵法結(jié)合等效線性化方法解決了軸系扭縱耦合非線性隨機(jī)振動的首超破壞可靠性問題。張義民等[5-7]利用攝動法、四階矩方法與可靠性分析的Edgeworth級數(shù)相結(jié)合,分析了線性與非線性隨機(jī)結(jié)構(gòu)的各種隨機(jī)振動問題,但沒有考慮激勵為隨機(jī)過程的情況。Gupta等[8,9]使用隨機(jī)過程的三角級數(shù)表示形式,利用改進(jìn)的響應(yīng)面法分析了非高斯隨機(jī)激勵下的隨機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的振動響應(yīng)問題。文獻(xiàn)[10,11]利用路徑積分法研究了非線性振動系統(tǒng)在winner過程激勵下的響應(yīng)概率密度問題,方法簡便并獲得了比較精確的結(jié)果,但沒有考慮結(jié)構(gòu)的隨機(jī)性問題。陳建兵等[12-14]利用概率密度守恒原理發(fā)展的概率密度演化方法解決了復(fù)合隨機(jī)振動的概率演化和可靠性問題。

    對于機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的隨機(jī)振動,當(dāng)振動幅度過大時會引起基體振動和噪聲,甚至引起自身或者與之相連接的機(jī)械零部件的破壞;因此當(dāng)機(jī)械結(jié)構(gòu)的隨機(jī)振動振幅超過設(shè)計值時,認(rèn)為此系統(tǒng)不可靠,并以此為依據(jù)進(jìn)行可靠性計算與分析。由于復(fù)合隨機(jī)振動問題中包含結(jié)構(gòu)參數(shù)隨機(jī)性載荷的時變隨機(jī)特性,很難精確計算其瞬態(tài)響應(yīng)的可靠性。以往的振動可靠性分析中假設(shè)超越率服從泊松過程或兩態(tài)馬爾科夫過程,由此帶來一定的計算誤差。一些計算采用最大值不超越極限的方法計算可靠度,此方法很難體現(xiàn)系統(tǒng)的時變特性。

    隨機(jī)過程的精確表示形式為Karhunen-Loève分解,筆者從隨機(jī)過程的 K-L分解出發(fā),結(jié)合Gauss-Legendre精細(xì)時程積分方法,將隨機(jī)過程分解為與精細(xì)積分的時間段相同的以Legendre積分節(jié)點為時間點的一系列時域確定性函數(shù)與獨立隨機(jī)變量相組合的形式,計算隨機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的時域響應(yīng)過程。結(jié)合點估計法計算響應(yīng)隨機(jī)過程各時間點的統(tǒng)計矩,從而計算響應(yīng)的動態(tài)可靠度。

    1 隨機(jī)過程的K-L分解

    當(dāng)一個隨機(jī)過程的協(xié)方差函數(shù)已知時,通常使用Karhunen-Loève分解將其表示為隨機(jī)變量與確定性時間函數(shù)相組合的形式。設(shè)隨機(jī)過程f(t),其Karhunen-Love分解為

    其中:ξj為獨立的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨機(jī)變量;f(0)(t)為隨機(jī)過程的均值。

    其中:φj和λj由式(3)求得。

    在滿足計算精度的前提下,將式(1)進(jìn)行截斷處理,截斷至N項,得到f(t)的近似值為

    若將時間節(jié)點tk取為Legendre積分節(jié)點,計算出在各Legendre積分節(jié)點的載荷值,用于基于Legendre積分節(jié)點的精細(xì)時程積分。

    2 隨機(jī)振動問題

    2.1 復(fù)合隨機(jī)振動問題的統(tǒng)計矩

    對于一個n自由度的線性隨機(jī)振動系統(tǒng),可將系統(tǒng)表示為微分方程組

    其中:f(t)為一隨機(jī)過程向量。

    由于fi(t)可以分解為一系列確定性時間函數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)隨機(jī)變量ξ乘積的和的形式。設(shè)隨機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)向量為θ,則隨機(jī)響應(yīng)Y可表示為Y(ξ,θ,t),式(5)可寫為

    對于線性結(jié)構(gòu)系統(tǒng),系統(tǒng)的響應(yīng)Y可以表示為

    其中:Y(0)(t)和Y(j)(t)分別為系統(tǒng)在確定性載荷f(0)(t),f(j)(t)和隨機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)θ下的響應(yīng),為一系列的隨機(jī)過程。

    于是原隨機(jī)振動系統(tǒng)響應(yīng)的求解可以轉(zhuǎn)化為隨機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)在一系列確定性載荷下的隨機(jī)響應(yīng)的隨機(jī)組合。

    由于隨機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)θ與表示隨機(jī)載荷過程的隨機(jī)變量ξ之間為相互獨立的關(guān)系,定義僅考慮結(jié)構(gòu)的隨機(jī)性,確定時間函數(shù)激勵下的各響應(yīng)分量的第l階原點矩為

    考慮隨機(jī)載荷過程的隨機(jī)變量ξ,隨機(jī)響應(yīng)的各階中心矩分別為

    經(jīng)過公式推導(dǎo),將表示隨機(jī)激勵的隨機(jī)變量與隨機(jī)結(jié)構(gòu)變量分離開來。經(jīng)過化簡,只需求出各隨機(jī)響應(yīng)Y(j)(t)的響應(yīng)的各階統(tǒng)計矩,便可求得總體響應(yīng)的各階統(tǒng)計矩,而Y(j)(t)的響應(yīng)的各階統(tǒng)計矩只與結(jié)構(gòu)的隨機(jī)參數(shù)有關(guān),因此可以利用隨機(jī)結(jié)構(gòu)可靠性計算方法進(jìn)行下一步計算。

    2.2 Legendre積分節(jié)點精細(xì)時程積分

    將隨機(jī)微分方程寫成狀態(tài)函數(shù)形式

    在求解狀態(tài)方程時,將時間t離散為間隔Δt的時間點,ti=iΔt(i=0,1,2,…),根據(jù)常微分方程理論得到狀態(tài)方程的一般解為

    其中:T=eHΔt,根據(jù)文獻(xiàn)[3]計算。

    將K-L分解帶入式(11)右邊第2項,得到

    由于f(j)(τ)的Legendre積分節(jié)點的值已知,很容易用Gauss-Legendre積分求得式(11)右邊第2項的值,從而得到微分方程組的解。

    2.3 降維-點估計法

    對于多結(jié)構(gòu)隨機(jī)參數(shù)系統(tǒng),每一時刻的v(j)i由隨機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)向量θ決定,將其進(jìn)行降維分解得到

    點估計法是一種較精確且簡便的用于估算響應(yīng)函數(shù)統(tǒng)計矩的方法,具體算法見文獻(xiàn)[15]。將隨機(jī)變量在相應(yīng)抽樣點取值,在每個時間節(jié)點計算響應(yīng)的各階統(tǒng)計矩,求得隨時間變化的統(tǒng)計矩。

    3 隨機(jī)振動系統(tǒng)的可靠性

    超越破壞問題的極限狀態(tài)方程為

    其中:G為門檻值;Y為系統(tǒng)的響應(yīng)變量。

    當(dāng)響應(yīng)值超越門檻值時,系統(tǒng)失效,即為超越破壞問題。極限狀態(tài)方程的前4階中心矩如式(13)~(16)所示

    其中:E[]為隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望;σ2[]為隨機(jī)變量的方差;V3[]為隨機(jī)變量的三階中心矩;V4[]為隨機(jī)變量的四階中心矩。

    可靠度表示為

    其中:F()為正態(tài)分布隨機(jī)變量的累積概率密度函數(shù)。

    求得系統(tǒng)隨時間變化的瞬態(tài)可靠性,可以反映系統(tǒng)在某一時刻超越門檻值的概率,反映了系統(tǒng)的時危險點。在實際的工程應(yīng)用中,動態(tài)系統(tǒng)的可靠度受其之前時刻的影響,整體來說,是一個單調(diào)下降過程,引入平均累積可靠度[16],可用式(19)求得

    其中:R(t)為在時刻t系統(tǒng)的平均可靠度;N為時間離散總樣本點數(shù);Ri(t)為式(18)求得的系統(tǒng)瞬態(tài)可靠度。

    計算隨機(jī)激勵下隨機(jī)參數(shù)結(jié)構(gòu)的動態(tài)可靠性問題可以通過以下步驟求得。

    1)將隨機(jī)激勵在Gauss-Legendre積分節(jié)點處進(jìn)行Karhunen-Loève分解,得到一系列確定性時間函數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨機(jī)變量相組合的形式。

    2)建立基于降維法點估計的樣本。每一個結(jié)構(gòu)隨機(jī)參數(shù)分別在估計點處取值,此參數(shù)之外的其他參數(shù)在均值處取值,形成一個樣本{μ1,…,μm-1,θmq,μm+1,…,μn},若結(jié)構(gòu)系統(tǒng)有n個隨機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù),并且估計點q為7個,就有7×n個計算樣本。

    3)利用精細(xì)積分算法計算每一個樣本在各階確定性時間載荷下的響應(yīng),并利用點估計法求各階響應(yīng)的統(tǒng)計矩

    5)利用式(13)~(18)計算響應(yīng)的動態(tài)可靠度。

    6)利用式(19)計算系統(tǒng)累積平均可靠度。

    4 數(shù)值算例

    4.1 單自由度系統(tǒng)平穩(wěn)隨機(jī)激勵下的可靠性

    對于如圖1所示的單自由度隨機(jī)結(jié)構(gòu)系統(tǒng),其運動微分方程為

    其中:m,c,k的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為[100kg,240N·s/m,400N/m],[5,12,20];檻值為正態(tài)分布的隨機(jī)變量;激勵F(t)為一平穩(wěn)隨機(jī)激勵,均值為1kN;(t)=F(t)-E[F(t)]均值為零,具有與F(t)相同自相關(guān)函數(shù)

    使用本研究方法對此振動系統(tǒng)進(jìn)行求解,將隨機(jī)載荷進(jìn)行Karhunen-Loève分解,得到各確定性時間函數(shù)的響應(yīng)。圖2列出了當(dāng)j=80,75,70,65時的確定響應(yīng),可以看出系統(tǒng)對各階確定性時間函數(shù)的響應(yīng)隨j的增大而增大;因此當(dāng)分解得到的確定性時間函數(shù)較多時,可以忽略較低階的響應(yīng)以簡化運算。

    圖1 單自由度振動模型

    求得瞬態(tài)可靠度及累積可靠度曲線并與Monte Carlo模擬10 000次的對比如圖3,4所示??梢姡狙芯糠椒ň哂休^高的計算效率和計算精度。

    圖2 j=80,75,70,65時系統(tǒng)響應(yīng)

    圖3 響應(yīng)可靠度隨時間瞬態(tài)變化曲線及與Monte Carlo方法對比

    圖4 響應(yīng)可靠度隨時間累積曲線及與Monte Carlo方法對比

    4.2 多自由度系統(tǒng)非平穩(wěn)隨機(jī)激勵的動態(tài)可靠性

    圖5為簡化的多層剪切結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。考察其在基礎(chǔ)運動激勵狀態(tài)下的動態(tài)響應(yīng)可靠性問題,當(dāng)位移響應(yīng)x1(t),x2(t),x3(t)中最大響應(yīng)超越極限值時,系統(tǒng)不可靠。

    結(jié)構(gòu)隨機(jī)參數(shù)向量為[m1,m2,m3,k1,k2,k3,c1,c2,c3],均服從變異系數(shù)為0.05的正態(tài)分布,均值分別為[200kg,200kg,200kg,6×104N/m,6×104N/m,6×104N/m,1.5×103N·s/m,1.5×103N·s/m,1.5×103N·s/m]。隨機(jī)激勵ag(t)的均值為零,相關(guān)函數(shù)與上例相同,ωg=5rad/s,ηg=0.06,S0=100m2/s3。

    通過編程求解結(jié)果與Monte Carlo方法模擬10 000次的結(jié)果對比如圖6~7所示??梢钥闯觯狙芯糠椒ň哂休^高的計算精度。

    圖5 多層剪切結(jié)構(gòu)模型

    圖6 響應(yīng)可靠度隨時間瞬態(tài)變化曲線及與Monte Carlo方法的對比

    圖7 響應(yīng)可靠度隨時間累積曲線及與Monte Carlo方法對比

    5 結(jié)束語

    針對隨機(jī)過程激勵下的隨機(jī)結(jié)構(gòu)的動態(tài)可靠度的求解計算過程復(fù)雜、消耗成本較大的問題,提出了將隨機(jī)過程的Karhunen-Love分解與基于Gauss-Legendre積分公式的精細(xì)時程積分相結(jié)合的方法。利用點估計方法,考慮隨機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)與隨機(jī)載荷相互獨立的關(guān)系,求得總響應(yīng)的統(tǒng)計矩。用可靠性分析的高階標(biāo)準(zhǔn)化方法求得系統(tǒng)的動態(tài)可靠度。系統(tǒng)動態(tài)可靠度的求解不再局限于首次超越的失效問題,而是能夠顯示具體的失效時刻,從而在工程實際中加以避免。具體實例的分析和與Monte Carlo方法的比較表明,本研究方法能有效解決復(fù)合隨機(jī)振動系統(tǒng)的動態(tài)可靠性分析問題。

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