Універсальний підхід до розрахунку коефіцієнта надійності, що грунтується на найімовірніших значеннях
/ 0
- Деталі
- Категорія: Гірнича механіка
- Останнє оновлення: Вівторок, 21 червня 2016, 20:37
- Опубліковано: Вівторок, 21 червня 2016, 20:37
- Перегляди: 3193
Aвторы:
Сюнмін Лай, Університет Хуацяо, м. Сяминь, КНР
Цзяньхан Су, Університет Хуацяо, м. Сяминь, КНР
Чен Ван, Університет Хуацяо, м. Сяминь, КНР, Сіаньський транспортний (Цзяотун) університет, м. Сіань, КНР
Юн Чжан, Університет Хуацяо, м. Сяминь, КНР
Хе Хуан, Університет Хуацяо, м. Сяминь, КНР
Реферат:
Мета. При аналізі надійності у складних інженерних завданнях, нелінійність і неявність функцій граничного стану завжди створюють перешкоди. З одного боку, нелінійність впливає на обчислення збіжності деяких завдань забезпечення надійності при використанні більшості методів аналізу надійності. З іншого боку, неявність означає, що інформацію щодо приватних похідних функції граничного стану неможливо отримати, проте вона необхідна для більшості методів забезпечення надійності. Для подолання цих труднощів, у роботі запропонований новий загальний підхід до обчислення надійності на основі найбільш вірогідного значення (MPP).
Методика. У рамках пропонованого ітераційного алгоритму ми представляємо нові стратегії для пошуку трьох типів приблизних найвірогідніших значень, використовуючи вхідну й вихідну інформацію про функції граничного стану. Знайдені найвірогідніші значення можуть бути використані для коригування побудованої поверхні відгуку функції граничного стану, що, у свою чергу, допомагає знайти найбільш точне найвірогідніше значення.
Результати. Як показано на прикладах, пропонований спосіб забезпечує чудову точність і збіжність результатів обчислень.
Наукова новизна. Уперше представлені три види приблизних найвірогідніших значень для коригування побудованої поверхні відгуку функції граничного стану за достатньої кількості вхідної та вихідної інформації.
Практична значимість. Перевага пропонованого способу у відсутності яких-небудь вимог до детального формату та складності функції граничного стану. Отже, він особливо добре застосовний у разі неявних складних інженерних завдань.
Список літератури / References:
1. Bichon, B.J., McFarland, J.M. and Mahadevan, S., 2011. Efficient surrogate models for reliability analysis of systems with multiple failure modes, Reliability Engineering and System Safety, vol.96, pp. 1386–1395.
2. Gu, X.G. and Lu, J.W., 2014. Reliability-based robust assessment for multiobjective optimization design of improving occupant restraint system performance. Computers in Industry, vol. 65, no.8, pp. 1169−1180.
3. Lai, X.M. and Duan, J., 2011. Probabilistic approach to mechanism reliability with multi-influencing factors. In: Proc. Of the Institution of Mechanical Engineers, Part C, Journal of Mechanical Engineering Science, vol. 225, no. C12, pp. 2991–2996.
4. Song, S.F., Lu, Z.Z. and Qiao, H.W., 2009. Subset simulation for structural reliability sensitivity analysis. Reliability Engineering & System Safety, vol. 94, no.2, pp. 658–665.
5. Lu, Z.Z., Song, S.F., Yue, Z.F. and Wang, J., 2008. Reliability sensitivity method by line sampling. Structural Safety, vol. 30, no.6, pp. 517–532.
6. Rubinstein, R.Y. and Kroese, D.P., 2007. Simulation and the Monte Carlo Method. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
7. Shahraki, A.F. and Noorossana, R., 2014. Reliability-based robust design optimization: A general methodology using genetic algorithm. Computers & Industrial Engineering, vol. 74, no.1, pp. 199–207.
8. Shan, S. and Wang, G.G. 2008. Reliable design space and complete single-loop reliability-based design optimization. Reliability Engineering & System Safety, vol. 93, no.8, pp. 1218–1230.
9. Huang, B.Q. and Du, X.P., 2008. Probabilistic uncertainty analysis by mean-value first order Saddlepoint Approximation. Reliability Engineering & System Safety, vol. 93, no.2, pp. 325–336.
Di, W. and Ding, G. 2005. A search algorithm for structural reliability index. Chinese Journal of Computational Mechanics, vol. 22, no. 6, pp. 788–791.
 2016_02_Xiongming
|
|
 2016-06-21  1.43 MB  696 |
|
Архів журналу