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不确定性结构的局部和矩独立灵敏度方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 背景及意义第11-13页
    1.2 研究发展现状第13-15页
        1.2.1 结构可靠性分析及局部灵敏度发展简介第13-14页
        1.2.2 矩独立全局灵敏度发展简介第14页
        1.2.3 区域灵敏度发展简介第14-15页
    1.3 本文的主要工作第15-17页
第二章 基于核函数的局部灵敏度解析分析第17-41页
    2.1 基于高阶核函数的局部灵敏度分析第17-27页
        2.1.1 核函数及其特性扩展第17-18页
        2.1.2 结构失效概率对输入变量分布参数的灵敏度第18-21页
        2.1.3 功能函数分布函数对输入变量分布参数的灵敏度第21-22页
        2.1.4 算例分析第22-27页
    2.2 基于代理模型的局部灵敏度分析第27-39页
        2.2.1 失效概率灵敏度与功能函数统计矩灵敏度第28-29页
        2.2.2 基于TPBF表示的代理模型灵敏度解析解第29-33页
        2.2.3 运算执行步骤第33-34页
        2.2.4 算例分析第34-39页
    2.3 本章结论第39-41页
第三章 基于混合核函数的混合局部灵敏度分析第41-55页
    3.1 混合灵敏度及混合核函数的定义第41-42页
    3.2 混合核函数的普遍性质第42-47页
        3.2.1 概率不变性第42-43页
        3.2.2 矩的一致性第43-45页
        3.2.3 一般两分布参数条件下的混合核函数的推导第45-47页
    3.3 功能函数统计矩混合灵敏度第47-49页
        3.3.1 线性功能函数第48页
        3.3.2 二次不含交叉项的多项式非线性功能函数第48-49页
    3.4 正态分布下混合核函数性质的推广及其应用第49-51页
        3.4.1 正态分布情况下混合核函数性质的推广第49-50页
        3.4.2 正态分布下多项式功能函数低阶统计矩的混合灵敏度分析第50-51页
    3.5 多项式功能函数情况下失效概率混合灵敏度分析第51-52页
    3.6 算例分析第52-54页
    3.7 本章结论第54-55页
第四章 输入变量的矩独立灵敏度分析第55-105页
    4.1 Borgonovo矩独立全局灵敏度及其求解第56-80页
        4.1.1 Borgonovo矩独立指标的回顾第56-57页
        4.1.2 基于极大熵与分数矩的输出无条件概率密度估计第57-61页
        4.1.3 利用Nataf变换的输入输出联合概率密度估计第61-64页
        4.1.4 矩独立全局灵敏度指标的求解第64-65页
        4.1.5 运算执行步骤及计算量讨论第65-67页
        4.1.6 算例分析第67-80页
    4.2 矩独立区域灵敏度及其求解第80-95页
        4.2.1 矩独立区域灵敏度指标CDI图的回顾第81-82页
        4.2.2 基于稀疏网格积分的输出分数矩求解第82-84页
        4.2.3 矩独立区域灵敏度指标的求解第84-85页
        4.2.4 算例分析第85-95页
    4.3 可靠性矩独立全局灵敏度及其求解第95-103页
        4.3.1 可靠性矩独立全局灵敏度的回顾第95-97页
        4.3.2 基于极大熵的内层条件失效概率求解第97-98页
        4.3.3 基于三点估计法的外层方差求解第98-99页
        4.3.4 运算执行步骤及计算量讨论第99页
        4.3.5 算例分析第99-103页
    4.4 本章结论第103-105页
第五章 基于优化加点Kriging模型的结构可靠性分析第105-119页
    5.1 基本可靠性分析方法第105-107页
    5.2 基于优化加点准则的Kriging建模第107-112页
        5.2.1 概率分类函数第108-109页
        5.2.2 最可能区域第109-111页
        5.2.3 Leave-one-out技术第111-112页
    5.3 基于高精度Kriging模型的可靠性分析第112-113页
    5.4 算例分析第113-117页
    5.5 本章结论第117-119页
第六章 结论与展望第119-121页
    6.1 结论第119-120页
    6.2 展望第120-121页
参考文献第121-129页
发表论文、参加科研及获奖情况第129-133页
致谢第133-134页

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