可靠性分析设计理论及其在涡轮部件中的应用

目录
前言
第1章绪论1
1.1发动机涡轮部件疲劳寿命分析方法1
1.2结构可靠性分析方法2
1.3结构可靠性优化设计方法4
1.4发动机涡轮部件疲劳寿命可靠性分析与设计的关键科学问题5
参考文献6
第2章试验数据处理方法7
2.1疲劳/蠕变寿命分析模型的广义描述7
2.1.1应力-寿命分析模型7
2.1.2应变-寿命分析模型8
2.1.3蠕变-寿命分析模型8
2.1.4位置-尺度参数化的寿命分析模型9
2.2基于极大似然估计方法的小子样数据分析11
2.2.1拟合优良性评价的准则11
2.2.2基于极大似然估计方法的寿命模型12
2.2.3基于随机加权Bootstrap方法的分位寿命置信区间估计14
2.3基于贝叶斯模型平均方法的小子样数据分析15
2.3.1基于贝叶斯模型平均方法的模型参数估计16
2.3.2消除初始值和自相关性的影响21
2.3.3基于贝叶斯模型平均方法的寿命推断21
2.3.4基于贝叶斯模型平均方法的分位寿命置信区间估计23
2.4基于贝叶斯分位数回归方法的小子样数据分析23
2.4.1基于贝叶斯分位数回归方法的模型参数估计23
2.4.2基于贝叶斯分位数回归方法的寿命推断27
2.4.3基于贝叶斯分位数回归方法的分位寿命置信区间估计28
2.5数值模拟28
2.5.1仿真试验28
2.5.2GH4169低周疲劳小子样数据分析32
2.6本章小结35
参考文献37
第3章不确定性下全局灵敏度分析方法39
3.1基于方差的全局灵敏度分析方法39
3.1.1基于方差的全局灵敏度指标的定义39
3.1.2乘法降维结合数字模拟求解方差全局灵敏度指标的单层分析法40
3.1.3求解方差全局灵敏度指标的空间分割结合数字模拟法45
3.2基于概率密度函数的矩独立全局灵敏度分析方法52
3.2.1分位数回归方法52
3.2.2极大熵结合Nataf变换法59
3.2.3共用积分网格结合极大熵法70
3.2.4空间分割算法75
3.3基于失效概率的全局灵敏度分析方法80
3.3.1失效概率全局灵敏度指标的定义及其双层MCS求解法80
3.3.2Bayes公式与MCS相结合的失效概率全局灵敏度求解算法82
3.3.3Bayes公式与重要抽样相结合的失效概率全局灵敏度求解算法83
3.3.4基于条件概率公式的失效概率全局灵敏度算法89
3.4涡轮叶片全局灵敏度分析95
3.4.1涡轮叶片疲劳寿命分析模型95
3.4.2涡轮叶片疲劳寿命可靠性分析模型97
3.4.3涡轮叶片结构疲劳寿命的方差全局灵敏度分析结果100
3.4.4涡轮叶片结构疲劳寿命的矩独立全局灵敏度分析结果101
3.4.5涡轮叶片结构疲劳寿命的失效概率全局灵敏度分析结果101
3.5本章小结102
参考文献103
第4章MonteCarlo结合自适应代理模型的可靠性分析方法105
4.1自适应高斯输出型代理模型105
4.1.1基于切片逆回归降维的Kriging模型106
4.1.2贝叶斯稀疏多项式混沌展开模型111
4.1.3贝叶斯支持向量回归模型114
4.1.4高斯输出型代理模型及自适应学习函数120
4.2基于样本池缩减策略的自适应代理模型结合MCS的方法124
4.2.1失效概率求解的MCS方法125
4.2.2样本池缩减策略的确定性分类方式126
4.2.3样本池缩减策略的自适应分类方式129
4.2.4算例分析131
4.3基于分层训练策略的自适应代理模型结合MCS的方法134
4.3.1基于分层训练策略的自适应代理模型结合MCS的步骤134
4.3.2算例分析136
4.4基于多点加点准则的自适应代理模型结合MCS的方法138
4.4.1K-medoids聚类分析138
4.4.2基于加权K-medoids聚类的多点加点准则139
4.4.3多点加点准则自适应代理模型结合MCS的步骤140
4.4.4算例分析141
4.5随机和区间混合不确定性下传统可靠性分析的双层嵌套优化法144
4.5.1随机和区间混合不确定性的三种类型144
4.5.2失效概率上下界求解的双层嵌套优化法145
4.5.3双层嵌套优化方法求解失效概率上下界的内在本质分析145
4.6随机和区间混合不确定性下失效概率的真实界限模型148
4.6.1随机和区间混合不确定性下的安全域与失效域分析148
4.6.2随机和区间混合不确定性下传统失效概率的界限与真实界限的关系149
4.6.3算例分析150
4.7随机和区间混合不确定性下失效概率上下界求解的扩展跨越率法151
4.7.1失效概率上界的等价表达式151
4.7.2扩展跨越率的定义152
4.7.3扩展跨越率的成立条件及解释154
4.7.4扩展跨越率法求解失效概率上界156
4.7.5扩展跨越率法求解失效概率下界159
4.8随机和区间混合不确定性下可靠性分析的双层自适应代理模型法160
4.8.1失效概率上界求解的双层自适应代理模型结合MCS的方法160
4.8.2失效概率下界求解的双层自适应代理模型结合MCS的方法163
4.9随机和区间混合不确定性下可靠性分析的单层自适应代理模型法164
4.9.1失效概率上界求解的单层自适应代理模型结合MCS的方法164
4.9.2失效概率下界求解的单层自适应代理模型结合MCS的方法168
4.9.3算例分析169
4.10本章小结171
参考文献172
第5章自适应代理模型结合高效抽样的可靠性分析方法174
5.1自适应代理模型结合改进重要抽样的可靠性分析方法174
5.1.1重要抽样法174
5.1.2改进的重要抽样法175
5.1.3求解失效概率的自适应代理模型结合改进重要抽样的方法178
5.1.4算例分析181
5.2自适应代理模型结合元模型重要抽样的可靠性分析方法183
5.2.1元模型重要抽样法183
5.2.2求解失效概率的自适应代理模型结合元模型重要抽样的方法185
5.2.3算例分析189
5.3自适应代理模型结合自适应超球截断抽样的可靠性分析方法191
5.3.1自适应超球截断抽样法191
5.3.2求解失效概率的自适应代理模型结合自适应超球截断抽样的方法193
5.3.3算例分析195
5.4自适应代理模型结合方向抽样的可靠性分析方法197
5.4.1方向抽样法197
5.4.2求解失效概率的自适应代理模型结合方向抽样的方法199
5.4.3算例分析202
5.5自适应代理模型结合子集模拟的可靠性分析方法203
5.5.1子集模拟法204
5.5.2求解失效概率的自适应代理模型结合子集模拟的方法206
5.5.3算例分析209
5.6本章小结210
参考文献210
第6章基于代理模型的可靠性优化设计的解耦法212
6.1基于代理模型的可靠性优化设计的完全解耦法213
6.1.1基于失效概率函数的完全解耦法213
6.1.2基于可行域函数代理模型的完全解耦法217
6.1.3算例分析221
6.2嵌入代理模型的可靠性优化设计的序列解耦法224
6.2.1逆设计点的定义及求解方法224
6.2.2经典序列解耦法229
6.2.3嵌入代理模型与设计参数处局部抽样的序列解耦法231
6.2.4嵌入代理模型与逆设计点处局部抽样的序列解耦法236
6.2.5算例分析240
6.3嵌入代理模型的可靠性优化设计的类序列解耦法243
6.3.1嵌入代理模型的类序列解耦法243
6.3.2算例分析245
6.4本章小结248
参考文献249
第7章嵌入代理模型的疲劳寿命可靠性优化设计的单层法250
7.1可靠性优化设计的单层法250
7.1.1可靠性优化设计模型描述250
7.1.2RBDO模型求解的单层法251
7.1.3算例分析260
7.2基于代理模型的单层法264
7.2.1扩展的可靠性空间中概率密度函数264
7.2.2嵌入代理模型的单层法求解RBDO模型的流程265
7.3代理模型与改进数字模拟法结合的单层法268
7.3.1代理模型与重要抽样相结合的单层法268
7.3.2代理模型与截断抽样相结合的单层法270
7.3.3代理模型与方向抽样相结合的单层法273
7.3.4算例分析276
7.4本章小结279
参考文献280
第8章涡轮部件疲劳寿命可靠性分析与优化设计的实例281
8.1涡轮盘疲劳寿命可靠性分析与优化设计281
8.1.1涡轮盘疲劳寿命可靠性分析与优化设计平台的构成283
8.1.2涡轮盘结构模型及典型工况284
8.1.3涡轮盘的有限元分析286
8.1.4涡轮盘疲劳寿命计算289
8.1.5涡轮盘疲劳寿命可靠性优化设计290
8.1.6涡轮盘疲劳寿命可靠性优化设计结果296
8.2涡轮叶片多模式寿命可靠性分析与优化设计300
8.2.1涡轮叶片参数化联合分析平台的构成300
8.2.2输入变量分析301
8.2.3结构分析304
8.2.4不同失效模式下的概率寿命模型309
8.2.5多模式寿命可靠性分析312
8.2.6多模式寿命可靠性优化设计316
8.3涡轮轴疲劳寿命可靠性分析与优化设计319
8.3.1涡轮轴疲劳寿命预测320
8.3.2涡轮轴疲劳寿命可靠性分析327
8.3.3涡轮轴疲劳寿命可靠性优化设计331
8.4本章小结336
参考文献337