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可靠指标计算方法-桥梁可靠度分析方法与应用

【摘要】:在得出疲劳功能函数和随机变量的概率分布特征之后,可采用一定的可靠度方法计算可靠指标。针对本书已经建立的显式功能函数,其非线性次数较高,若采用传统的一次二阶矩法,则计算出的可靠指标有较大的误差,因此,本书选取了计算精度较高的Monte Carlo抽样方法。可靠指标的计算可采用MATLAB语言编制的“具有显式功能函数的结构可靠度计算软件V1.0”[15]和“复杂结构可靠性分析软件V1.0”[16]等软件进行计算。

在得出疲劳功能函数和随机变量的概率分布特征之后,可采用一定的可靠度方法计算可靠指标。目前,常用的可靠指标计算方法有求解显式功能函数的一次二阶矩法(中心点法和验算点法),将隐式功能函数显式化的二次序列响应面法(RSM)、人工神经网络方法(ANN)和支持向量机(SVM)方法等,基于Monte Carlo抽样方法(直接抽样、重要抽样和方向抽样等),以及联合应用上述方法的联合求解方法(ANN-MC、RSM-MC和SVM-MC等)。

针对本书已经建立的显式功能函数,其非线性次数较高,若采用传统的一次二阶矩法,则计算出的可靠指标有较大的误差,因此,本书选取了计算精度较高的Monte Carlo抽样方法。结合MATLAB软件平台,可生成大量的服从正态分布函数、对数正态分布函数以及下面将采用的高斯混合分布函数的随机样本。

设结构的功能函数为Z=g(X),随机变量的联合概率密度函数为fx(x),按照该密度函数对随机变量抽样,得到的功能函数值为Ai=g(Xi),总抽样次数为N,则失效概率的估计值为:

式中,I(Ai)为示性函数,当该函数值小于0的时候计数为1,反之则为0。根据可靠指标的几何意义可得到可靠指标与失效概率的关系为:

式中,norminv表示正态分布函数的逆函数。为了满足计算精度要求,抽样次数N应满足以下关系[14]

式中,β0为可靠指标的估计值。可靠指标的计算可采用MATLAB语言编制的“具有显式功能函数的结构可靠度计算软件V1.0”[15]和“复杂结构可靠性分析软件V1.0”[16]等软件进行计算。