可靠性及可靠性灵敏度分析的改进点估计方法

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1、第48卷第5期2016年10月南京航空航天大学学报JournalofNanjingUniversityofAeronautics＆AstronauticsV01．48No．50ct．2016DOI：10．16356／i．1005—2615．2016．05．014可靠性及可靠性灵敏度分析的改进点估计方法张永利吕震宙李生兰(西北工业大学航空学院，西安，710072)摘要：针对低维高度非线性问题，提出了一种可靠性及可靠性灵敏度分析的改进的点估计方法。基本思想是首先由空间分割来降低局部子空间中功能函数的非线性程度，然后用低精度的稀疏网格积分探索子空间中功能函数

2、的概率响应特性，最后组合子空间中的信息来得到所需的可靠性及其灵敏度分析结果。方法的优点是适用于低维高度非线性功能函数的失效概率和可靠性灵敏度分析，由于无需求解功能函数的梯度函数，因此适用于复杂的隐式功能函数。另外，由于方法利用少量均匀抽样来估计对失效概率贡献最大的点，并依据其进行子空间的划分，从而使得子空间的划分更有利于提高可靠性及可靠性灵敏度分析的效率。用算例对所提方法进行了验证，结果表明：在低维高度非线性条件下，所提算法的精度和效率比类似的三点估计、直接稀疏网格积分方法有明显优势。关键词：可靠性；可靠性灵敏度；非线性；空间分割；稀疏网格；点估计中图

3、分类号：V221；TBll4．3文献标志码：A文章编号：1005—2615(2016)05—0705—09ImprovedPointEstimationMethodforAnalyzingReliabilityandReliabilitySensitivityZhangYongli。L枉Zhenzhou．LiShenglan(SchoolofAeronautics，NorthwesternPolyteehnicalUniversity，Xi’an，710072，China)Abstract：Forlow—dimensionalandhigh—nonli

4、nearperformancefunction，animprovedpointestimationmethodisproposedforanalyzingreliabilityandreliabilitysensitivity．Intheproposedmethod，inputspaceisfirstlyseparatedintosomesubspacestoreducethenonlinearityofperformancefunctioninthesesubspaces．Secondly，low—levelsparsegridintegration

5、methodisusedtoestimateprobabilisticresponsecharacterinthesubspaces．Finally，theprobabilisticresponsecharactersineverysubspacearecombinedtoobtainthereliabilityandreliabilitysensitivity．Theobviousadvantageoftheproposedmethodisitsapplicabilityforthereliabilityandreliabilitysensitivi

6、tyoflow—dimensionalandhigh—nonlinearmodel，anditisalsoadaptivetocompleximplicitfunctionbecauseitisgradientfree．Moreover，inputspaceispartitionedaccordingtothemostprobablepointestimatedbyuniformlysamplingfewsamples，whichhelpstoimprovetheestimationefficiencyofthereliabilityandreliab

7、ilitysensitivity．Severaltestexam—plesdemonstratethatforlow—dimensionalandhigh—nonlinearmodeltheproposedmethodismorepre一基金项目：国家自然科学基金(51475370)资助项目。收稿日期：2015-09—24；修订日期：2016-05—12通信作者：吕震宙，女，教授，博士生导师，E—mail：zhenzhoulu@nwpu．edu．cn。引用格式：张永利，吕震宙，李生兰．可靠性及可靠性灵敏度分析的改进点估计方法[J]．南京航空航天大学学报

8、，2016，48(5)：705—713．ZhangYongli，LnZhenzhou，LiSh