结构可靠度求解的自适应细分-重要抽样法

摘要：

传统的结构可靠度求解方法在处理呈非正态、多变量、小失效概率以及功能函数非线性的问题时,很难以较低成本获得满意的精度.为克服现有方法的不足,将通用生成函数、自适应细分原理和重要抽样技术相结合,提出结构可靠度求解的自适应细分-重要抽样法.根据自适应细分原理,对临界域进行细分,减少离散区间长度,通过递归操作对随机变量进行非均匀自适应细分,得到失效域概率以及细分后的临界域,并由复合运算获得临界域的结构通用生成函数.临界域失效概率由针对域内热点焦元的重要抽样技术获得,失效域概率与临界域失效概率之和即为结构失效概率估计值.算例分析表明,新方法的计算误差明显小于传统方法,同时借助重要抽样技术提高了计算效率.

关键词：结构可靠度、通用生成函数、自适应细分、临界焦元、重要抽样

所属期刊栏目：34

分类号：TH122;TB114.3

资助基金：国家自然科学基金;江苏省自然科学基金;江苏理工学院研究生实践创新计划项目

在线出版日期：2023-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：300-306,313