多源不确定性结构可靠性分析及优化设计
蜂窝钢结构可靠性评估模型优化设计
蜂窝钢结构可靠性评估模型优化设计蜂窝钢结构是一种新型的轻质、高强度材料，具有良好的抗压性能和优异的耐久性。
可靠性评估模型的优化设计对于蜂窝钢结构的性能提升和应用推广具有重要意义。
在蜂窝钢结构的可靠性评估中，首先需要确定可靠性指标。
可靠性指标是评估蜂窝钢结构在给定条件下能够满足设计要求的能力。
常用的可靠性指标包括强度可靠度、稳定可靠度、劲度可靠度等。
这些指标可以反映蜂窝钢结构在服役期间的稳定性、安全性以及使用寿命。
在设计蜂窝钢结构可靠性评估模型时，需要考虑以下几个方面：1. 考虑不确定性因素：在蜂窝钢结构的可靠性评估中，不确定性因素是影响结构性能的关键因素。
例如材料的变异性、几何参数的偏差等。
通过引入随机变量，可以考虑这些不确定性因素对结构可靠性的影响。
2. 确定可靠性指标：根据实际需求和设计要求，选择合适的可靠性指标。
例如，对于承载力设计要求较高的蜂窝钢结构，强度可靠度指标可能是最为关键的。
3. 建立可靠性评估模型：通过建立数学模型，将蜂窝钢结构的性能与可靠性指标进行关联。
常用的方法包括概率统计方法、有限元分析方法等。
通过模型，可以评估蜂窝钢结构在设计寿命内的可靠性。
4. 优化设计：根据可靠性评估模型的结果，对蜂窝钢结构进行优化设计。
通过调整结构的几何参数、材料性能等，提高结构的可靠性。
优化设计的目标是在满足设计要求的前提下，尽可能提高结构的可靠性。
在优化设计过程中，需要综合考虑结构的性能和成本。
蜂窝钢结构的优点之一就是轻质，因此在优化设计中可以考虑减少材料使用量，降低成本的同时提高结构的可靠性。
除了对蜂窝钢结构本身的优化设计外，还可以考虑结构的使用情况和维护管理，进一步提高结构的可靠性。
例如，在结构设计的初期，可以考虑加强结构的监测和检测系统，及时发现结构的异常情况，采取相应的维护措施。
总之，蜂窝钢结构的可靠性评估模型优化设计对于提高结构的性能和可靠性具有重要意义。
通过考虑不确定性因素、确定合适的可靠性指标、建立可靠性评估模型以及进行优化设计，可以提高蜂窝钢结构的设计水平和应用价值，推动其在各个领域的广泛应用。
城市供水系统的可靠性分析与改进策略
城市供水系统的可靠性分析与改进策略摘要：城市供水系统是现代城市基础设施的重要组成部分，其可靠性直接关系到居民的日常生活和城市的可持续发展。
本论文旨在分析城市供水系统的可靠性，并提出改进策略，以提高系统的稳定性和可靠性。
首先，论文介绍了城市供水系统的背景和意义，概述了目前供水系统存在的问题。
然后，论文通过对供水系统的可靠性指标进行分析，探讨了供水系统故障的原因和影响因素。
接着，论文提出了改进城市供水系统可靠性的策略，包括设备维护、备份方案、应急响应和技术创新等方面。
最后，通过案例分析验证了提出的改进策略的有效性，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：城市供水系统、可靠性分析、改进策略、稳定性、可持续发展城市供水系统是现代城市基础设施的关键组成部分，为居民提供生活所需的清洁饮用水。
然而，随着城市人口的增加和水资源的紧缺，供水系统面临着日益严峻的挑战。
供水系统的故障和中断会给居民的生活带来严重影响，甚至威胁到城市的社会稳定和经济发展。
因此，提高城市供水系统的可靠性至关重要。
本论文旨在通过对城市供水系统的可靠性进行分析，找出其中存在的问题，并提出相应的改进策略，以提高系统的稳定性和可靠性。
通过对供水系统的可靠性指标进行分析，可以了解系统的薄弱环节和故障原因，有针对性地提出改进措施。
同时，结合技术创新和应急响应等方面的策略，可以提高供水系统应对突发事件的能力，确保居民的正常用水需求。
一、城市供水系统的可靠性分析城市供水系统的可靠性分析是评估该系统在正常运行和面对各种故障情况下的稳定性和可靠性。
通过对供水系统的可靠性进行分析，可以识别系统存在的问题和薄弱环节，并提出相应的改进策略，以提高系统的性能和可靠性。
评估供水系统的可靠性指标，例如平均无故障时间(MTBF)、平均修复时间(MTTR)、系统可用性等。
这些指标可以衡量供水系统的稳定性和可靠性水平，从而识别问题所在。
分析供水系统故障的原因，包括设备故障、管道破裂、电力中断等。
工程结构的可靠性和风险评估(1)
风险评估与决策支 持
未来工程结构可靠性评估将更 加注重风险评估与决策支持。 通过建立风险评估模型，可以 量化分析工程结构在不同荷载 和环境条件下的风险水平，为 决策者提供科学依据。
对行业的影响及意义
1 2 3
提高工程结构安全性
通过工程结构可靠性评估和风险评估，可以及时 发现和修复潜在的安全隐患，提高工程结构的安 全性。
工程结构的可靠性和风险
评估
汇报人：XX
2024-01-12
• 引言 • 工程结构可靠性理论 • 工程结构风险评估方法 • 工程结构可靠性分析案例 • 工程结构风险评估案例 • 工程结构可靠性与风险评估的挑战与
展望
01
引言
目的和背景
工程结构可靠性评估的目的
确保工程结构在设计、施工和使用过程中的安全性，减少事故发生的可能性， 保障人民生命财产安全。
概率评估
利用历史数据、专家经验和数值模拟等方法，对风险因素 的发生概率进行评估，确定各风险事件的可能性。
风险等级划分
综合风险事件的发生概率和后果严重程度，对桥梁结构的 风险等级进行划分，为后续的风险应对措施提供依据。
结果分析与讨论
风险评估结果
通过风险评估，识别出桥梁结构存在多个潜在风险点，其中部分风险点的等级较 高，需要采取针对性措施进行管控。
分析国内外典型的工程结构风险评估案例，总结经验教训，为今后的工程建设提供借鉴 。
工程结构可靠性和风险评估的挑战与展望
探讨当前工程结构可靠性和风险评估面临的挑战，如数据获取、模型验证、多因素耦合 等问题，并展望未来的发展趋势和研究方向。
02
工程结构可靠性理论
可靠性定义及指标
可靠性定义
工程结构在规定条件下和规定时间内 ，完成预定功能的能力。
复合材料回转结构可靠性预测及优化设计
有限 元 模 型，该单元可用于分析 薄 壳 结 构 [4]。回转 结 构 有 限元模型的准确性将直接影响分析结构的准确性。
采用5228/ T800碳纤维复合材料铺层该回转壳体，表 1列出了该 材料主 要力学 参 数 [5 ]。本 文 所分析 的压 力容 器 结构，主要用来给推进系统中的惰性气体进行加压。该结 构外形为一回转体，如图1中部所示。该容器铺层所用的碳
纤维 采 取 正 交 的 方 式 铺 设，共 计 7层，每 一层的厚 度 均为 1m m，并且 采用半球 形封头，其 直径 是 4 0 0 m m，圆柱 形筒 体段的外径是40 0mm、该段总长度是60 0mm。设计载荷 为2.62MPa。
1 复合材料回转结构的有限元分析
1.1 建立有限元分析模型 为了使得分析结果较为准确，选择SHELL181单元建立
均值 155 9.42 5.4
最小值 CV % 151 2.8 8.89 4.5 5.2 2.4
表2 输入参数的概率分布
测试方法 GB3354-82 GB3354-82 GB3355-82
图6 环向最大总应变的累积概率分布
随机参数 均值(μ) 标准差(σ)
Gxy(GPa)
5.40
Gxz(GPa)
5.40
类型 SV DV DV DV DV OBJ
第9列 0.556×10-2 0.299×10-2 0.105×107 0.162×1012 0.566×1010 0.574×10-3
可靠性多目标优化设计的自适应行为博弈算法
可靠性多目标优化设计的自适应行为博弈算法引言：随着科技的发展和应用需求的增加，对于可靠性多目标优化设计的需求也越来越大。
然而，传统的优化算法在解决这类问题上面临着很多挑战，例如问题复杂性高、解空间巨大、目标函数之间存在冲突等。
因此，研究人员提出了自适应行为博弈算法来应对这些挑战，并在可靠性多目标优化设计中取得了显著的成果。
1.自适应行为博弈算法的基本原理自适应行为博弈算法是一种基于博弈论和进化算法的优化方法，它通过模拟不同个体（行为者）之间的策略和行为的相互作用，来寻找最优解。
算法的基本原理可分为以下几个步骤：（1）设定目标：确定多个相关目标，并为每个目标设定权重系数，以反映其重要性。
（2）设计个体：根据问题需求设计个体，并为每个个体分配初始的策略参数。
（3）评估适应度：使用设定的目标函数计算每个个体的适应度。
（4）选择行为：根据适应度值，选取表现较好的个体作为行为者。
（5）博弈决策：行为者通过与其他个体之间的博弈，选择最优的策略参数。
（6）进化更新：根据博弈结果和策略参数，更新个体的状态和策略。
（7）重复迭代：反复执行步骤4-6，直至达到终止条件。
2.可靠性多目标优化设计的应用可靠性多目标优化设计广泛应用于各种复杂系统的设计中，例如电力系统、网络通信、交通管理等。
以电力系统设计为例，传统的优化算法往往只考虑单一的目标，如降低系统成本或提高系统效率。
而可靠性多目标优化设计则更加注重系统的安全性和可靠性，同时兼顾经济性和环境友好性。
该领域的研究主要集中在以下几个方面：（1）电力系统的可靠性建模：将电力系统的可靠性指标纳入多目标优化问题中，并建立相应的数学模型。
（2）目标函数的选择和权重确定：根据实际需求，选择合适的目标函数，并为每个目标函数确定权重，以反映其重要性。
（3）博弈策略的设计：设计合理的博弈策略，使得个体能够根据博弈结果和其他个体的行为，进行自适应调整，以达到最优解。
（4）算法的优化和加速：针对可靠性多目标优化设计的问题特点，研究人员还提出了一系列优化和加速的算法，如进化算法的改进、并行计算等。
多源异构数据融合技术研究
多源异构数据融合技术研究随着互联网技术的不断发展和普及，人们的生活越来越与数据相关。
同时，不同的公司、组织、个人也都拥有自己的数据资源。
这些数据在数量、类型、采集方式等方面都存在差异，因此需要进行融合，以便更好地进行数据分析和利用。
本文将对多源异构数据融合技术进行研究，分为以下章节：引言、多源异构数据特点、多源异构数据融合的现状、多源异构数据融合技术、总结。
一、引言多源异构数据融合是指对来自不同数据源、类型、格式等方面差异较大的数据进行整合、转换、处理的过程。
在实际应用中，多源异构数据融合技术可以帮助用户快速地获取所需信息，提升信息的准确性和可靠性等方面的性能。
因此，多源异构数据融合技术在航空、农业、军事、医疗等领域都有着广泛的应用。
二、多源异构数据特点多源异构数据，指的是来自不同来源、类型、格式等方面差异较大的数据。
这些数据可能来自不同的企业、组织、地区、甚至国家，因此在数据量、质量、格式、语义等方面都存在差异。
以下是多源异构数据的几个典型特点：1.多样性：多源异构数据来源广泛，数据种类丰富，包括文本、图像、音频、视频、传感器数据等多种形式。
2.异构性：多源异构数据格式、结构、语义等方面差异较大，数据之间缺乏一致性。
3.不确定性：多源异构数据的质量和准确性往往难以保证，甚至存在误报、漏报、重报等问题。
4.动态性：多源异构数据时刻都在发生变化，数据来源、质量、数量等都可能随时发生变化。
5.数量大、复杂度高：由于多源异构数据的多样性、异构性、不确定性和动态性，因此数据量通常都很大，数据的处理和分析也非常复杂。
三、多源异构数据融合的现状在实际应用中，多源异构数据融合存在许多挑战和问题。
其中最主要的问题就是数据的异构性，即不同数据源的数据格式、结构、语义等方面存在差异，数据之间缺乏一致性。
这导致多源异构数据融合的难度非常大，常规的数据融合技术往往无法胜任。
目前，人们对多源异构数据融合的解决方案主要有以下几种：1.基于传统的数据融合技术：基于传统的数据融合技术，例如ETL（抽取、转换和加载）等技术，将多源异构数据统一转换为相同的格式，再进行数据融合和处理。
基于可靠性的船体结构多目标优化设计
1.2知识本体
船舶船型众多，不可能为每条船都开发相应的设计模块。但同一系列船型往往具有相似的结构。新船的开发一般都是以原有母型船为基础，船体结构设计往往也是参考原有母型船设计出来的。针对上述事实，结合知识工程，提出了船体结构设计知识本体的概念。在研究某一系列船型结构的基础上，去除其特殊结构，提取出共性结构，建立基于知识的三维参数化船体结构模型，称之为船体结构知识本体。有了知识本体，即可快速开发出新船结构。
（3）实肋板跨距l。对单壳舱口船：一般可取船宽B，这样取值安全又方便；如有型线图，比较正确的取值方法是取实肋板所在舱内肋板高度的水线宽，但因实肋板高度未确定，此值较难量取。对甲板船（含半舱船）：取纵桁架（纵舱壁）之间或纵桁架（纵舱壁）与舷侧之间的距离中的大值。但要注意，当纵桁架（含纵舱壁）为3道时，l应不小于B/3；当为4道及以上时，l应不小于B/4。
船体构造与材料重量内部性能影响着船体组合性能，由于海上恶劣条件的影响作用，船体自身质量居于核心地位。在设计规划船体结构的过程中，应当注重强化船体结构的链接与加工工作，在动态改变进程中，将质量与结构包括进来，在过程性计算中，则包含着载荷能力预算，应当运用相关的系统信息开展整合工作，确保最终承重预计的实现，与此同时，对航行条件方面的约束作用，也应当进行整体系统的考虑。
多源数据融合与分析方法研究
多源数据融合与分析方法研究多源数据融合与分析是指将来自不同数据源的信息进行融合，并应用相应的分析方法进行研究。
在现代社会中，各种类型的数据源日益增多，包括传感器数据、卫星数据、社交媒体数据、互联网数据等，这些数据的融合与分析对于决策制定、问题解决和发现隐藏的模式具有重要意义。
多源数据融合的基本原理是将来自不同源的数据进行整合，以提高信息的准确性、完整性和可信度。
数据融合方法可以分为两大类：协作方法和非协作方法。
协作方法是指通过多个数据源之间的合作来融合信息。
这些数据源可以进行相互通信，共享数据，以达到更好的融合效果。
协作方法常用于传感器网络、卫星系统等多源数据融合的场景。
数据源之间可以相互传递信息，进行数据交换和共享，从而实现更准确的数据融合。
非协作方法是指将来自不同数据源的信息进行集成，但数据源之间不交换信息。
这种方法适用于数据源不互通、无法进行信息交换的情况，如公共数据库、互联网等。
在非协作方法中，通过使用各种数据融合技术，将多个数据源的信息整合在一起，形成一个更完整的数据集，以便进行进一步的分析。
多源数据分析是对融合后的数据进行进一步处理和研究的过程。
多源数据分析的主要目标是发现隐藏的模式、提取有用的信息和预测未来的趋势。
在多源数据分析过程中，可以使用各种数据挖掘和机器学习技术，如聚类分析、分类器、关联规则等。
在多源数据融合与分析中，还存在一些挑战和难题，需要使用适当的方法进行解决。
数据融合的过程中可能会遇到数据冲突和不一致性的问题，需要使用一致性模型和冲突解决技术来解决。
数据源的异构性也是一个挑战，不同的数据源可能使用不同的数据格式和数据结构，需要使用数据转换和集成技术来处理。
数据的质量和可信度也是一个重要问题，需要使用数据清洗和异常检测方法来处理不良数据和异常数据。
多源数据融合与分析在许多领域中都有重要应用，例如气象预测、环境监测、金融风险评估、医学诊断等。
通过将来自不同数据源的信息进行融合和分析，可以提高信息的准确性和可靠性，为决策制定提供更可靠的依据。
电力系统中的供电可靠性分析与改善
电力系统中的供电可靠性分析与改善一、引言随着现代社会的不断发展，电力已经成为人们生活和工业生产中不可或缺的一部分。
然而，电力供应中断所带来的重大损失和不便已经成为了人们面临的现实问题。
因此，保障电力系统的供电可靠性越来越成为一个重要的研究课题。
二、电力系统的供电可靠性分析为了分析电力系统的供电可靠性，首先需要明确可靠性的概念。
可靠性是指电力系统在一定时间内正常运行的概率，也就是电力系统不发生故障或停电的能力。
在分析电力系统的供电可靠性时，一般采用可靠性指标来衡量供电可靠性的程度。
1. 可用性指标（1）中断概率：中断概率是指电力系统在一定时间内中断的频率。
这一指标可以通过统计历史数据得到，并与设计标准进行对比来评估电力系统的供电可靠性。
（2）平均故障间隔时间：平均故障间隔时间是指电力系统两次故障之间的平均时间间隔。
这一指标越大代表电力系统的供电可靠性越高。
2. 故障树和事件树分析故障树和事件树是供电可靠性分析的重要工具。
故障树分析是指将电力系统中的各个故障事件按照一定逻辑关系连接起来，形成一个树状结构，从而推断系统发生故障的可能性。
事件树分析则是根据发生故障的事件，预测系统的可靠性。
三、电力系统供电可靠性的改善方法为了提高电力系统的供电可靠性，可以采取以下一些方法：1. 多源供电系统设计传统的电力系统通常采用单一源供电，一旦发生故障，整个系统就会停电。
而多源供电系统则可以通过多个供电源，当其中一个出现故障时，其他供电源可以继续为系统供电，从而提高供电可靠性。
2. 双回线供电设计双回线供电是指将电网的电力输入分为两条回路进行供电，当其中一条回路出现故障时，可以通过另一条回路继续向系统供电。
这种设计可以有效降低系统因单一回路故障而导致的停电风险。
3. 备用电源设备备用电源设备可以在主电源发生故障时迅速切换为供电源，确保系统的连续供电。
备用电源可以是蓄电池、发电机组等，根据系统需要进行选择。
4. 定期维护与检修电力系统的设备定期维护与检修是保障供电可靠性的重要环节。
基于多目标优化策略的结构可靠性稳健设计
1 引
言
结构可靠性稳健设计是在进行机械零部件设计 时要求可靠度对设计参数的变化不敏感, 进而提高 零部件安全性和稳健性的一种 多目标优化设 计方 法。在产品设计中 , 正确地应用可靠性稳健设计方 法, 可以使产品在经受各种因素的干扰下, 都能保持 其可靠性的稳定 [ 1- 6] 。传统的多目标优化方法是将 多目标问题通过加权组合、 目标规划、 功效系数、 乘 除等方法 转化为单目标优化问题来进行处理, 这 种方法带有先验性 , 而且只是对某一特定的问题有 效, 所以达不到令人满意的结果。粒子群优化算法 ( Part icle Sw arm Opt im ization, P SO) 是由 Kennedy 和 Eber hart 于 1995 年 提 出 的 一 种 进 化 计 算 算 法[ 8] , 由于其容易理解、 易于实现 , 在许多优化问题 中都得到应用, 并且在某些情况下比遗传算法效率 高。本文应用结构可靠性稳健优化设计理论和多目 标决策方法, 建立了适合结构可靠性稳健设计的多 目标优化模型, 并提出了用于该模型求解的灰色粒
0j
( i) =
j
| y 0 ( i ) - y j ( i ) | + ∃max max | y 0 ( i) - y j ( i ) |
j i
i
j
i
( 12) 关联度为
第 1 期
n
刘仁云 , 等 : 基于多目标优化策略的结构可靠性稳健设计
269
%= 1 ∀ 0j ( i ) ( 13) n i= 1 公式中的 ∃ 称为分辨系数 , 是事先取定的常数 , 通常取 0 5。 它的作用在于调整比较环境的大小 , 即 将比较环境缩小改变。 当∃ = 0 时, 环境消失 ; ∃ = 1, 环境被原封不动地保持着。 3 3 灰色粒子群算法对 最初的基本粒子群算法是针对单目标 优化而 言, 对于多目标优化的研究常常限于两个目标 , 而对 于高维多目标问题难以有效解决。 粒子群算法的关 键是如何选取个体极值 P id 和全局极值 P gd , 针对该 问题作者利用灰色系统理论中的灰色关联度来确定 粒子群算法的个体极值 P id 和种群的全局极值 P gd , 实现了利用粒子群算法对多目标问题进行优化。 具 体方法是 : 首先 , 利用基本粒子群算法分别求出多目 标优化问题中的每个目标函数的最优值, 由各目标 函数的最优值组成的序列作为基准矢量序列 ; 其次 , 将空间中飞行的全部粒子分别代入目标函数中 , 形 成一个序列, 将这个由目标函数形成的序列作为目 标矢量序列。 再次 , 通过式 ( 13) 计算目标矢量序列 和基准矢量序列之间的关联度 , 选取整个种群中关 联度最大的作为全局极值 P gd , 选取每个粒 子飞行 过程中最大的关联度作为个体极值 P id , 从而将多目 标问题转化为单目标问题进行求解。 可以看出 , 对两 个目标以上的高维多目标优化问题, 利用该算法都 可以很方便的求解, 这一点在实际工程优化设计中 有着重要的意义。 算法流程如下。 ∋ 初始化粒子种群 : 粒子群位置 X; 速度 V; 种群 规模 m 、 c1、 c2 、 w ; 给定适应度阈值 & ; 最大迭代次数 T m ax 、 目标函数的个数 n。 ( 利用基本粒子群算法分别计算每个目 标函数 的极值, 然后组成基准矢量序列。 ) While ( 适应度值 > & & ( & 迭代次数 ) < T m ax ) 。 ∗ For i = 1 : m For j = 1: n 将粒子群位置 X 代入目标函数, 计算出目标函 数值。 End F or 将目标函数值组成目标矢量序列。 / * 这是一 个二维数组, 行为种群规模, 列为目标函数个数 * / + , End F or 利用公式( 13) 求出每个粒子形成的目标矢量 比较关联度的大小, 求出个体极值 P id 和种群
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多源不确定性结构可靠性分析及优化设计
不确定性普遍存在于机械 〔 结构〕 系统当中，其不确定性来源是多方面的，
包 括客观不确定性和主观不确定性。 单一的数学模型缺乏以对机械系统中的不确定
性进行准确而全面的描述。
因此开展多源不确定性结构可靠性分析及优化设计方法研究有着重要的理 论和
现实意义。 本文从概率模型、 模糊模型、 非概率模型等多个角度对结构可靠 性设
计问题进行研究，建立了一些适用于复杂工程问题的结构可靠性分析方法， 在此根
底上开展了结构可靠性优化设计和稳健优化设计方法研究， 其主要内容如 下：1.
基于概率可靠性模型，研究基于有限元仿真的复杂结构可靠性分析方法。
以导弹吊挂结构为研究对象，基于 PCL〔Patra n Comma nd Lan guage实现了
结构有限元分析参数化。 将有限元仿真与可靠性设计理论相结合， 开发了基于有
限元仿真分析的导弹吊挂结构可靠性分析软件平台。
2. 基于模糊理论， 研究了疲劳失效和共振失效下的模糊可靠性分析问题。 采
用隶属函数来描述结构疲劳失效的渐变过程， 开展了模糊失效状态下的随机结构 广
义疲劳寿命可靠性分析。
以三角型隶属函数来描述结构的模糊共振失效区， 建立了三角型隶属函数下 的
结构广义共振可靠性分析模型。基于分解定理提出了入水平截集下结构广义共 振可
靠性求解方法。
3. 基于凸集模型， 针对工程实际中大量存在的 “未知但有界〞 参数的结构可
靠性分析问题， 建立了一种基于空间填充设计的非概率可靠性分析方法。 该方法
从非概率可靠性定义出发， 以获得不确定性影响下结构功能函数的上下界为目标，
基于改良的优化拉丁超立方抽样方法， 使更多抽样点移向变量的边界， 以到达以
较少的样本点填充变量的不确定性空间并快速确定功能函数上下界的目的。
该方法简单实用， 适用于复杂工程结构及系统的非概率可靠性分析。 4. 建立
了一种基于重要抽样思想的结构非概率可靠性指标求解方法。
从非概率可靠性指标的物理意义出发， 将非概率可靠性指标求解问题转化为 在
标准化区间变量的扩展空间中以无穷范数度量的极限状态面上到坐标原点的 最短距
离问题。 在此根底上， 利用空间填充设计思想， 在变量的扩展空间中找到 结构失
效域内距离极限状态面最近的点，然后在该设计点附近再进行重要抽样， 最后通过
寻优判据得到结构的非概率可靠性指标。
5. 建立了区间、椭球、超椭球三种不确定性变量描述下的结构非概率可靠性 分
析统一模型。 将均匀设计方法引入结构的非概率可靠性分析， 该方法克服了传 统
随机抽样空间填充能力差的缺点， 能够将样本均匀填充于结构的不确定性空间， 因
此大幅度的提升了分析的精度和抽样效率。
在此根底上本文将该方法与 ANSYSt限元软件相结合，提出了一种适用于复 杂
工程问题的结构非概率可靠性及参数灵敏度分析方法。 6. 研究了不确定性结构 的
优化设计方法及其在工程中的应用。
在工程应用方面，建立了基于 Matlab 优化模块的结构可靠性优化设计技术 框
架，实现了基于Isight的6 c稳健优化设计和基于 ANSYSS率设计模块的结 构
Taguchi 稳健优化设计。 在理论研究方面， 采用均匀设计方法实现设计空间的 均
匀填充，基于加点准那么建立了具有更好近似精度的 Kriging模型，在此根底上
基于双 Monte Carlo 方法， 提出了考虑变量和代理模型双重不确定下的结构稳健
优化设计方法。