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《基于矩方法的可靠性及可靠性靈敏度研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要基于矩方法的應(yīng)用廣泛、簡單可行和效率高等優(yōu)點(diǎn)，將矩方法引入到可靠性靈敏度、模糊失效概率、模糊可靠性靈敏度以及變量具有相關(guān)性時(shí)的可靠性靈敏度求解問題中來，提出了一系列求解以上問題的新方法。具體內(nèi)容如下：1．將功能函數(shù)前四階矩的點(diǎn)估計(jì)和隨機(jī)失效概率估計(jì)的矩方法運(yùn)用于隨機(jī)可靠性靈敏度求解，提出了一種隨機(jī)可靠性靈敏度分析的矩方法。推導(dǎo)了功能函數(shù)的矩對(duì)基本變量分布參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，并進(jìn)而利用失效概率與極限狀態(tài)方程矩的關(guān)系，推導(dǎo)了失效概率對(duì)基本變量分布參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，從而得到可靠性靈敏度。所提
2、方法適用于隱式極限狀態(tài)方程的可靠性靈敏度分析，同時(shí)也適用于非正態(tài)變量的靈敏度分析。2．根據(jù)求解數(shù)學(xué)期望的近似算法，提出了一種新的隨機(jī)可靠性靈敏度分析的通用方法。由功能函數(shù)的矩與基本變量概率密度函數(shù)的積分關(guān)系，推導(dǎo)了功能函數(shù)的矩對(duì)基本變量分布參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，并將該偏導(dǎo)數(shù)的計(jì)算轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)期望問題，進(jìn)而將隨機(jī)可靠性靈敏度轉(zhuǎn)化為近似的數(shù)學(xué)期望問題。所提方法的顯著優(yōu)點(diǎn)是不依賴極限狀態(tài)函數(shù)的解析表達(dá)式，并且適用于非正態(tài)變量及多模式系統(tǒng)的可靠性靈敏度分析，具有較強(qiáng)的通用性。3．針對(duì)失效狀態(tài)和安全狀態(tài)具有模糊性的模糊可靠
3、性分析問題，提出了一種模糊失效概率計(jì)算的矩方法。所提方法通過將模糊失效概率的積分區(qū)域依據(jù)功能函數(shù)的取值離散化，可將模糊可靠性問題轉(zhuǎn)化為一般的隨機(jī)可靠性問題，進(jìn)而可以利用近似的矩方法求得模糊失效概率。所提方法適用于非正態(tài)變量及多模式系統(tǒng)，對(duì)于中低維問題具有很高的精度和效率。4．針對(duì)失效域具有模糊性的漸變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，提出了一種可靠性靈敏度分析的矩方法。通過離散模糊失效概率的積分區(qū)域，將模糊失效概率的計(jì)算轉(zhuǎn)化為一系列清晰子區(qū)域中的隨機(jī)失效概率與該區(qū)域隸屬函數(shù)近似值乘積的計(jì)算，從而將模糊可靠性靈敏度分析問題轉(zhuǎn)化為
4、一系列子區(qū)域的隨機(jī)可靠性靈敏度分析。所提方法的主要優(yōu)點(diǎn)是對(duì)中、低維隱式功能函數(shù)具有較高的效率，同時(shí)它對(duì)多模式和非正態(tài)基本變量情況也具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。I摘要5．針對(duì)變量具有相關(guān)性的可靠性靈敏度問題，給出了可靠性靈敏度的通用數(shù)字模擬算法及線性極限狀態(tài)情況下的解析方法，提出了一種相關(guān)變量可靠性靈敏度分析的矩方法。在所提的矩方法中，相關(guān)變量首先被等效轉(zhuǎn)換為不相關(guān)的變量，利用轉(zhuǎn)換變量空間中均值與方差、相關(guān)性特征參數(shù)的非耦合性，得到了失效概率對(duì)相關(guān)變量均值的靈敏度，并且通過利用基本變量方差相同時(shí)，相關(guān)性描述參數(shù)與均
5、值、方差的自然解耦，得到了失效概率對(duì)相關(guān)系數(shù)的靈敏度。在所提方法的適用范圍內(nèi)，其精度和效率令人滿意。關(guān)鍵詞：可靠性，點(diǎn)估計(jì)，矩方法，靈敏度，模糊性，模糊失效概率，模糊靈敏度，相關(guān)變量。II西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractBasedontheadvantages,suchaswideapplicability,easyimplementationandhighefficiencyetc.,ofthemomentmethod,themomentmethodisemployedtoestablisha
6、seriesofnovelmomentmethodsforrandomReliabilitySensitivity(RS),fuzzyfailureprobability,fuzzyRSandRSwithcorrelativevariables.Themajorcontributionsarelistedasfollows:1.Byuseofpointestimationofthefirstfourordermomentsofperformancefunctionandmomentbasedrandom
7、failureprobabilitymethod,anewRSmethodispresented.Thepartialdifferentialsofthemomentoftheperformancefunctiontodistributionparametersofbasicvariablesarederived.Furthermore,therelationshipbetweenthefailureprobabilityandthemomentoftheperformancefunctionisemp
8、loyedtoderivethepartialdifferentialsofthefailureprobabilitytothedistributionparametersofthebasicvariables.Hereby,theRSisobtained.Thepresentedmethodissuitablefortheimplicitlimitstateequationandapplicabletonon-normalrandomva
