【摘要】：針對基本輸入變量概率分布信息不可準確預知的情況,對基本變量基于方差的重要性測度進行分析,建立了隨機不確定性分布參數,區(qū)間不確定性分布參數以及隨機和區(qū)間混合不確定性參數條件下的3種重要性測度指標.該指標體系能夠反映3種不確定性分布參數條件下,輸入變量對結構系統(tǒng)輸出性能的影響.由于基于方差的重要性測度計算量大,文中采用稀疏網格方法在每一分布參數實現(xiàn)值處進行計算.針對3種不確定性分布參數情況,分別利用稀疏網格方法和稀疏網格方法結合遺傳算法對所提的重要性測度指標進行計算.通過數值算例和工程算例說明所提指標的合理性和所采用方法的高效性.
【圖文】：

中國科學:技術科學2013年第43卷第10期1099圖1屋架結構示意圖表6屋架結構基本變量分布參數Variablesq(N/m)l(m)AS(m2)AC(m2)ES(N/m2)EC(N/m2)Codex1x2x3x4x5x6Mean123456Coefficient0.070.010.060.120.060.06均值具有隨機不確定性,其概率分布的均值見表7,所有均值的變異系數為0.01.情況2:假設彈性模量CE和SE的均值具有區(qū)間不確定性而其他輸入變量均值仍具有表7中的隨機不確定性,CE和SE的取值區(qū)間分別為[0.94×1011,1.06×1011]和[1.88×1010,2.12×1010].表8給出了情況1隨機不確定性概率分布下的重要性測度結果,表9給出了情況2混合不確定性下的重要性測度結果.由于屋架結構功能函數的非線性程度較大,所以稀疏網格方法的精度水平取k2.由表8可以看出,稀疏網格法的計算結果和MonteCarlo法的計算結果基本一致,而稀疏網格法的計算量要遠小于MonteCarlo法.表9中稀疏網格結合MonteCarlo法的計算結果和稀疏網格結合遺傳算法的計算結果也基本一致,這說明相對于MonteCarlo法,遺傳算法能夠高效的得到區(qū)間問題的上下界.對于隨機不確定性概率分布的情況,表8中的重要性測度排序結果為:135426,這與文獻[15]中不考慮分布參數不確定性時的重要性排序結果一致.這說明隨機不確定性概率分布對輸入變量的重要性測度影響較小.此外可以看到,載荷q的不確定性對輸出響應的不確定性影響最大,鋼桿的橫截面積SA和彈性模量SE的影響次之,而桿長l和混凝土桿的彈性模量的影響最小.因此,在屋架表7隨機不確定均值的分布參數Parameters123456Mean20000129.82×1040.041×10112×1010表8情況1隨機

【參考文獻】

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