基于空间分割方法的全局灵敏度分析

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1、中图分类号:V215.7论文编号:102870118-S192学科分类号:082501硕士学位论文基于空间分割方法的全局灵敏度分析研究生姓名赵翔学科、专业飞行器设计研究方向结构可靠性设计指导教师李洪双副教授南京航空航天大学研究生院航空宇航学院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAerospaceEngineeringGlobalSensitivityAnalysisusingSpacePart

2、itionTechniqueAThesisinFlightVehicleDesignbyXiangZhaoAdvisedbyAssociateProf.HongshuangLiSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018南京航空航天大学硕士学位论文摘要在结构和系统随机不确定性分析领域,灵敏度分析是近年来一个新的研究热点,尤其是全局灵敏度分析,逐渐受到了越来越多科研人员的关注。采用

3、灵敏度分析方法对结构和系统进行重要性测度分析,可以得到影响输出响应不确定性和风险水平的输入随机变量的重要性排序,为后续的设计优化,性能改进等提供数据支撑。对于全局灵敏度的计算,目前已发展了多种求解方法,但对于高维、复杂结构和系统的灵敏度分析,仍是亟待解决的问题。在全局灵敏度分析方法中,应用较广的是数字模拟方法。但现有方法存在着随机样本利用率低、计算成本高的缺点,尤其是对复杂的工程结构和系统。本文针对现有方法的不足,将空间分割技术应用于全局灵敏度指标的计算之中,充分利用了每个随机样本包含的不确定性信息,提高了随机

4、样本的利用率,降低了计算成本,具有较好的实用性。本文第一项主要工作是将空间分割技术与蒙特卡洛抽样方法结合,计算基于方差的全局灵敏度指标,并从理论和技术实现角度分析了三种不同计算形式的精度和稳健性。本文的第二项工作将空间分割技术分别引入交叉熵方法和子集模拟中,利用求解失效概率抽样所得的随机样本计算灵敏度指标,在不增加样本量的前提下,计算全局可靠性灵敏度指标,充分发挥了这些高效抽样算法在可靠性分析领域的优势。关键词:全局灵敏度分析,失效概率,Sobol指标,空间分割,交叉熵方法,子集模拟方法I基于空间分割方法的全局

5、灵敏度分析ABSTRACTRecently,sensitivityanalysishasbeenbecomingoneofthemostattractingresearchbranchinthefieldofrandomuncertaintyanalysisforstructuresandsystems.Moreandmoreresearchersarepayingmuchattentiontothisdirection,especiallytotheglobalsensitivityanalysis.Thei

6、mportancerankofinputvariables,whichaffecttheuncertaintyofoutputsandrisklevel,canbeobtainedthroughtheglobalsensitivityanalysismethods,andthisrankwillalsoprovideguidanceonoptimizationdesign,performanceimprovement,andetc.Manymethodshavebeendevelopedforthecalcul

7、ationofvariousglobalsensitivityindices,however,howtodealwiththehighdimensionalissueandapplythemonthecomplexstructuresandsystemsarestillverychallenging.Thesampling-basedmethodsarewidelyusedintheglobalsensitivityanalysis,butthehighcomputationcostandlowsample-u

8、sage-rateoftheexistingsampling-basedmethodshavelimitedtheirapplicationforthehighdimensionalandcomplicatedengineeringstructures.Inordertoovercometheshortcomingsoftheexistingmethods,spacepartition

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