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    含區(qū)間相關(guān)不確定信息的時(shí)變可靠度分析方法*

    2020-04-13 02:20:08楊立國(guó)孫文彩任鐵軍
    工程技術(shù)研究 2020年1期
    關(guān)鍵詞:橢球時(shí)變區(qū)間

    楊立國(guó),孫文彩,任鐵軍

    (1.海軍工程大學(xué)動(dòng)力工程學(xué)院,湖北 武漢 430033;2.海軍92458 部隊(duì),山東 青島 266000)

    在結(jié)構(gòu)可靠度的分析與優(yōu)化設(shè)計(jì)中,由于結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度退化和隨機(jī)載荷效應(yīng),可靠度是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化值[1]。目前學(xué)術(shù)界針對(duì)動(dòng)態(tài)可靠度問(wèn)題已進(jìn)行大量富有成效的研究。Oswald 等[2]研究了隨機(jī)載荷效應(yīng)和強(qiáng)度衰減的問(wèn)題,提出了時(shí)變可靠度的概念。Andrieu-Renaud 等[3]基于首次穿越思想,提出一種新的時(shí)變可靠度通用計(jì)算公式;貢金鑫等[4]基于離散時(shí)間的思想,將隨機(jī)過(guò)程離散化,提出了計(jì)算動(dòng)態(tài)可靠度的實(shí)用公式。高鵬等[5]定義了次數(shù)等效系數(shù)和參考載荷,并考慮強(qiáng)度和載荷相關(guān)和不相關(guān)的情形,分析了退化結(jié)構(gòu)時(shí)變可靠度;屈小章等[6]分析了風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)的時(shí)變可靠度。

    現(xiàn)有的時(shí)變可靠度研究大都基于較為完善的概率可靠性理論,需要有大量的數(shù)據(jù)信息,過(guò)于依賴已知數(shù)據(jù),導(dǎo)致其在實(shí)際工程應(yīng)用中具有局限性[7]。在工程實(shí)際中,不確定參數(shù)的變化范圍則較為容易從有限數(shù)據(jù)中獲得,可以將其建模為區(qū)間凸集模型和橢球凸集模型[8]。文獻(xiàn)[9]針對(duì)含區(qū)間不確定信息的時(shí)變可靠度問(wèn)題進(jìn)行了有意義的探索性研究,但均默認(rèn)區(qū)間變量不相關(guān),而實(shí)際工程中很多區(qū)間變量是之間是存在相關(guān)性的,文獻(xiàn)[10]將這種相關(guān)性定義為正相關(guān)、零相關(guān)和負(fù)相關(guān),即一些區(qū)間變量的變大往往導(dǎo)致另外一個(gè)區(qū)間變量的隨之增大,比如結(jié)構(gòu)尺寸區(qū)間變量和質(zhì)量區(qū)間變量,而其他情況則是沒(méi)影響或者影響效果相反。

    本文主要針對(duì)結(jié)構(gòu)同時(shí)含有區(qū)間相關(guān)變量和隨機(jī)變量的復(fù)雜時(shí)變可靠度問(wèn)題,首先將結(jié)構(gòu)功能函數(shù)隨機(jī)過(guò)程進(jìn)行離散化,將問(wèn)題等效轉(zhuǎn)化成含混合變量的串聯(lián)系統(tǒng)靜態(tài)可靠性問(wèn)題;然后針對(duì)混合可靠性指標(biāo)計(jì)算中的雙層嵌套優(yōu)化問(wèn)題,提出了一種高效的序列迭代方法,可以準(zhǔn)確高效地計(jì)算出結(jié)構(gòu)可靠度指標(biāo)的下限值及失效概率上限值。最后通過(guò)一個(gè)工程算例說(shuō)明了該方法的正確高效性。

    1 含隨機(jī)變量的時(shí)變可靠度模型

    對(duì)于結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)可靠性問(wèn)題,根據(jù)廣義強(qiáng)度-應(yīng)力干涉模型,結(jié)構(gòu)的功能函數(shù)可用下式表示:

    式中,R(t)表示結(jié)構(gòu)抗力為時(shí)間的函數(shù);S(t)表示結(jié)構(gòu)所承受的隨機(jī)荷載效應(yīng);t 為時(shí)間變量。

    由結(jié)構(gòu)可靠度的定義,在設(shè)計(jì)基準(zhǔn)周期T 內(nèi),結(jié)構(gòu)可靠的概率可以表示為:

    根據(jù)隨機(jī)過(guò)程離散化的思想,將設(shè)計(jì)基準(zhǔn)周期T 均分為n 等份,同時(shí)將結(jié)構(gòu)抗力隨機(jī)過(guò)程R(t)、結(jié)構(gòu)所承受的動(dòng)載荷S(t)離散化,變?yōu)閚 個(gè)隨機(jī)變量ri和si的大小取為第i 個(gè)時(shí)段結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的最小值,即t ∈[ti-1,ti]時(shí),ri=R(t);si的分布情況一般由第i 個(gè)時(shí)段的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析確定。工程實(shí)際中,各時(shí)段si可處理為獨(dú)立同分布。

    根據(jù)串聯(lián)系統(tǒng)可靠性理論,設(shè)計(jì)基準(zhǔn)期T 內(nèi)結(jié)構(gòu)的可靠度可表示:

    2 含復(fù)雜區(qū)間相關(guān)變量的時(shí)變可靠度模型

    超橢球凸集模型可以方便地描述區(qū)間相關(guān)變量,下面簡(jiǎn)要給出超橢球模型的數(shù)學(xué)描述。

    假定結(jié)構(gòu)中存在k 組不確定但有界變量,這些不確定性參數(shù)可表示:

    式中:Yi∈Rnt(i=1,2,…,k)為第i 組不確定性參數(shù)。

    超橢球凸集模型將每一組不確定變量分別用一個(gè)橢球凸集表示:

    為計(jì)算方便,將式(5)表示的超橢球凸集單位化。對(duì)特征矩陣Wi進(jìn)行分解:

    式中:Qi為Wi的特征向量組成的正交矩陣;Λi為Wi的特征值組成的對(duì)角陣。

    引入向量:

    則式(5)表示的超橢球凸集Ei轉(zhuǎn)化為單位超球Ci。

    引入非概率變量后,式(3)變?yōu)椋?/p>

    引入新的隨機(jī)變量Q′,其概率密度為fQ′(q′),概率分布函數(shù)為FQ′(q′),則式(9)可表示為:

    上述推導(dǎo)過(guò)程中,新的功能函數(shù)與Q′具體分布沒(méi)有關(guān)系。鑒于工程實(shí)際情況,一般將Q′取為n 個(gè)si的最大值sT,因?yàn)閺慕Y(jié)構(gòu)可靠度定義出發(fā),當(dāng)載荷為最大時(shí)不失效,結(jié)構(gòu)才算不失效??紤]到s1,s2,…,sn相互獨(dú)立,則sT的概率分布函數(shù)為:

    式(12)帶入式(11)可得新的功能函數(shù)為:

    式中:X 為新的功能函數(shù)中隨機(jī)變量組成的矢量;Y 為新的功能函數(shù)中的非概率參數(shù)構(gòu)成的矢量。

    3 時(shí)變可靠度計(jì)算

    通過(guò)概率方法對(duì)式(13)中隨機(jī)矢量X 進(jìn)行正態(tài)變換,使之成為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨機(jī)矢量U;利用式(6)、式(7)將超橢球凸集變量Y 轉(zhuǎn)化為單位超球變量Y,則式(13)中結(jié)構(gòu)極限狀態(tài)函數(shù)化為標(biāo)準(zhǔn)形式為g(U,V)。

    由于不確定但有界變量V 的存在,g(U,V)=0在U 所在的隨機(jī)矢量空間中表現(xiàn)為失效曲面簇,不再只是一個(gè)曲面。二維情況下g(U,V)=0 所表示的過(guò)渡區(qū)域如圖1 所示。定義含區(qū)間相關(guān)變量結(jié)構(gòu)可靠性指標(biāo)βL為坐標(biāo)原點(diǎn)到最近失效面g(U,V*)=0 的最短距離,則βL表達(dá)式:

    結(jié)構(gòu)失效概率Pf用下式計(jì)算:

    圖1 含相關(guān)區(qū)間變量的可靠度指標(biāo)示意圖

    對(duì)式(14)的求解,可以轉(zhuǎn)化為如下兩個(gè)優(yōu)化問(wèn)題

    外層優(yōu)化:

    內(nèi)層優(yōu)化:

    假設(shè)第l 次迭代有u(1)、v(1),將g(U,V)按照泰勒公式在v(1)點(diǎn)展開(kāi),內(nèi)層優(yōu)化變?yōu)?/p>

    實(shí)際問(wèn)題中,不確定但有界變量波動(dòng)范圍很小,故常認(rèn)為在其波動(dòng)范圍內(nèi)極限狀態(tài)函數(shù)是單調(diào)的,因此對(duì)于式(18),由KKT 最優(yōu)性條件得:

    由式(19)可得內(nèi)層Vi迭代求解式:

    外層用HL-RF 迭代

    上述迭代過(guò)程整理如下:(1)給定初始點(diǎn) 0 l=,, u(l)=0 , v(l)= 0。(2)根據(jù)式(20)更新變量v(l+1)。(3)根據(jù)式(21)更新 u(l+1)。(4)若U、V 收斂,停算;否則令 1l l= + ,轉(zhuǎn)到步驟(2)。

    4 算例

    圖2 時(shí)刻受腐蝕作用的梁

    假設(shè)梁在服役期間受到各向同性的腐蝕,腐蝕速率為k=0.02mm/year,被腐蝕部分完全失去機(jī)械強(qiáng)度,考慮在設(shè)計(jì)周期[0,T](T=20 年)內(nèi),在時(shí)刻t 時(shí)未被腐蝕的截面積s(t)為:

    由失效準(zhǔn)則可以得到極限狀態(tài)函數(shù)如式(23)所示。

    腐蝕梁1 ~20 年的可靠度指標(biāo)值如表1 所示,分別列出了使用本文提出的迭代方法、使用蒙特卡洛重要性抽樣法(ISMC)計(jì)算結(jié)果以及兩者之間的相對(duì)偏差。可以看出偏差均在0.5%之內(nèi),驗(yàn)證了本文方法的正確性。

    表1 設(shè)計(jì)周期(20 年)內(nèi)腐蝕梁可靠度指標(biāo)值

    從設(shè)計(jì)周期內(nèi)腐蝕梁的可靠度指標(biāo)隨時(shí)間變化曲線圖如圖3 所示??梢园l(fā)現(xiàn),隨著服役時(shí)間的變長(zhǎng),腐蝕梁的可靠度指標(biāo)不斷下降,符合工程實(shí)際情況。此外蒙特卡洛重要性抽樣方法需要調(diào)用極限狀態(tài)函數(shù)10∧6 次,計(jì)算量巨大,通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn),本文方法循環(huán)迭代次數(shù)均小于10 次,大大提高了計(jì)算效率。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文針對(duì)結(jié)構(gòu)含有區(qū)間相關(guān)變量和隨機(jī)變量的復(fù)雜時(shí)變可靠度問(wèn)題,基于連續(xù)隨機(jī)過(guò)程離散化的思想,建立了復(fù)雜時(shí)變可靠度分析模型,并給出了高效的求解算法,主要結(jié)論如下:

    (1)本文綜合考慮了區(qū)間變量和隨機(jī)變量共存及變量之間存在相關(guān)性的復(fù)雜情形,可以有效解決工程中含此類復(fù)雜不確定信息的時(shí)變可靠度問(wèn)題,有較好的工程適用性,提出的高效序列迭代算法有較強(qiáng)的針對(duì)性和適用性。

    圖3 腐蝕梁可靠度指標(biāo)在設(shè)計(jì)周期內(nèi)變化曲線圖

    (2)采用文中的模型和算法對(duì)腐蝕梁進(jìn)行了算例分析,并與重要性抽樣蒙特卡洛方法進(jìn)行了對(duì)比,分析結(jié)果與工程實(shí)際相符,并有較高的精度和效率,驗(yàn)證了所提方法的正確可行性。

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