基于支持向量的高效生成与正确分类技术的大型结构可靠度分析方法研究

我国已建造了较多的大型结构，其可靠度水平亟需分析。但大型结构的失效方程一般为隐式函数，且具有高维和复杂的特性，因而完成可靠度分析的难度较大。为改进现有大型结构可靠度分析方法在计算精度或效率方面的不足，本项目首先研究了一种紧邻真实失效曲面的均匀分布样本点的高效生成技术，提出了一种基于样本点向量模和向量相关性的子空间划分准则和样本点正确分类技术；建立了一种基于扩充样本点的失效方程修正模型，形成了一种基于支持向量的高效生成和正确分类技术的大型结构失效方程重构方法。其次，采用体系失效域可视为若干维变量取定值时条件失效区间的集合的思路，发展了一种实用的体系失效域确定方法；对比研究了复杂函数情形下多种积分方法的计算精度，提出了一种适合于高维复杂失效方程的可靠度积分计算方法。应用这些方法，探明了多种形式的大型结构（如框架结构、张弦梁结构等）整体或关键构件（如大型框架结构柱等）中失效方程的复杂特性及影响因素，完成了若干典型大型工程结构的可靠度校核。.本项目完成情况良好，研究成果可为大型结构失效方程复杂特性与可靠性设计提供重要依据。