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        結(jié)構(gòu)可靠度指標(biāo)的最優(yōu)化方法及MATLAB實(shí)現(xiàn)

        2012-01-15 03:51:34劉肖凡黃永超
        武漢輕工大學(xué)學(xué)報 2012年1期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化結(jié)構(gòu)

        李 艷,劉肖凡,黃永超

        (武漢工業(yè)學(xué)院土木工程與建筑學(xué)院,湖北武漢430023)

        在結(jié)構(gòu)可靠度計算過程中,需要建立大量的概率統(tǒng)計模型以及優(yōu)化相關(guān)的算法。這一系列算法的實(shí)現(xiàn)可以通過一些基礎(chǔ)的計算編程語言如Fortran和C語言來完成。然而要想通過這一方法來得到較為準(zhǔn)確的計算結(jié)果,則必需要熟練掌握這兩門編程語言,這一點(diǎn)對廣大的非計算機(jī)專業(yè)人員來說具有較大的難度。除此之外,目前市面上無可靠度計算的專用軟件,因此要解決這一計算難題必需求助于功能強(qiáng)、效率高、綜合性較強(qiáng)的計算軟件。美國Math Works公司推出的Matlab軟件語法簡單、用戶界面友善、矩陣運(yùn)算功能強(qiáng)大,其已經(jīng)成為數(shù)值分析計算、數(shù)值仿真、信號處理等高級課程的基本運(yùn)算工具[1]。在可靠度指標(biāo)優(yōu)化計算過程中需要建立大量與概率、統(tǒng)計和最優(yōu)化方法相關(guān)的數(shù)值計算方法在Matlab環(huán)境中均可很容易實(shí)現(xiàn)。

        1 從一次二階矩到最優(yōu)化方法

        可靠度指標(biāo)的常用計算方法有一次二階矩法、蒙特卡羅法和響應(yīng)面法[2]。本文從獨(dú)立正態(tài)分布變量在極限狀態(tài)方程為線性時可靠度指標(biāo)β的幾何涵義出發(fā),運(yùn)用最優(yōu)化原理,提出了不求導(dǎo)數(shù)的最優(yōu)化分析方法。在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)坐標(biāo)系中可靠度指標(biāo)的幾何圖解如圖1所示。

        圖1(a)為二維坐標(biāo)系中標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)坐標(biāo)系中可靠度指標(biāo)β的幾何圖解。假設(shè)R和S是相互獨(dú)立并且服從正態(tài)分布的變量,其極限狀態(tài)方程如下:

        Z=R-S=0.

        圖1 在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)坐標(biāo)系中可靠度指標(biāo)的幾何圖解

        其中,μR、σR、μS、σS分別為R和S的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。由式(1)對這一簡單的原坐標(biāo)系進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,可知(直線距離),其中點(diǎn)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)坐標(biāo)系的原點(diǎn),(μR、μS)是在原坐標(biāo)系中的變量均值點(diǎn),設(shè)計驗(yàn)算點(diǎn)為P*并滿足極限狀態(tài)方程[3]:

        在極限狀態(tài)方程具有多個正態(tài)變量的條件下,變量如下:

        同理對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理如下:

        標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果為:

        標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)坐標(biāo)系下,可靠度指標(biāo)等于原點(diǎn)到極限狀態(tài)面的最小距離:

        圖1(b)所示為三個變量的情況。

        可靠度指標(biāo)的最優(yōu)化問題無論在什么樣的前提下均可轉(zhuǎn)換成原點(diǎn)到極限狀態(tài)曲面最短距離的問題。且這一過程可以方便又快捷的在Matlab中實(shí)現(xiàn)。

        2 優(yōu)化方法求可靠度指標(biāo)數(shù)學(xué)模型的建立

        首先,設(shè)n個影響結(jié)構(gòu)的可靠度服從任意分布的獨(dú)立隨機(jī)變量,并假設(shè)該極限狀態(tài)函數(shù)為:

        利用笛卡爾隨機(jī)空間內(nèi)一次二階矩理論常用處理辦法,先通過拉克維茨—菲斯萊法(簡稱R—F法)或根據(jù)變量特性確定的其他方法將非正態(tài)變量正態(tài)化。前者的基本假設(shè)是正態(tài)化處理后的當(dāng)量正態(tài)分布滿足如下條件:在設(shè)計驗(yàn)算點(diǎn)的概率分布函數(shù)值以及概率密度函數(shù)值分別等于原隨機(jī)變量在處所對應(yīng)的概率分布函數(shù)值和概率密度函數(shù)值[4]。如圖2所示。

        圖2

        通過上述對當(dāng)量的正態(tài)化處理即可得到相應(yīng)的等效分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)差:

        由于驗(yàn)算點(diǎn)的未知性,只能通過對可靠度指標(biāo)的優(yōu)化處理才能確定。先設(shè)β為極限狀態(tài)曲面上點(diǎn)P(X1…Xn)的函數(shù),再求得β在該區(qū)域的最小值,從而驗(yàn)算點(diǎn)和可靠度指標(biāo)的值均可得出[5]。于是,求式(6)的最小值可轉(zhuǎn)化為求下式的最小值:

        因此可以得出如下優(yōu)化數(shù)學(xué)模型:

        從式(5)中可得出通過拉克維茨—菲斯萊法正態(tài)化后的均值和標(biāo)準(zhǔn)差對于不同的分布有不同的簡化方式,具體如下。

        (1)正態(tài)分布

        (2)對數(shù)正態(tài)分布

        由于極限狀態(tài)函數(shù)中的一個變量可以由其他變量來表示:

        于是約束優(yōu)化問題式(7)可轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題:

        程序框圖如圖(3)所示。

        圖3 程序框圖

        3 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的Matlab實(shí)現(xiàn)

        3.1 約束優(yōu)化法

        該問題可靠度指標(biāo)的求解可歸結(jié)為如下約束優(yōu)化數(shù)學(xué)模型[6]:

        MATLAB程序如下。

        global Mu Sigma

        Mu=[102.520000000.008],Sigma=[0.405000000.0015]

        X0=[4.5]

        A=[],b=[],Aeq=[],beq=[],lb=[],ub=[]

        [X,fval,exitflag ,output]=fmincon(@bata2,A,b,X0,Aeq,beq,lb,ub,@st)

        bata=sqrt(fval

        Pf=cdf(‘norm’,-bata,0,1)

        Function CC=bata2(X)

        global Mu Sigma

        CC=((X(1)-Mu(1))/Sigma(1))^2+((X(2)-Mu(2))/Sigma(2))^2+((X(3)-Mu(3))/Sigma(3))^2+((X(4)-Mu(4))/Sigma(4)^2 function[c,ceq]=st(X)

        c=[]

        ceq=X(2)/360-0.0069*X(1)*X(2)^4/X(3)*X(4

        程序中要說明的是:(1)將global函數(shù)中的變量Mu,Sigma設(shè)為全局變量;(2)初始迭代點(diǎn)為均值;(3)必須將目標(biāo)函數(shù)(β2)寫入bata2.m子函數(shù)[7]。計算結(jié)果見表1。

        3.2 無約束優(yōu)化法

        無約束優(yōu)化法求解可靠度指標(biāo)需建立如下約束優(yōu)化數(shù)學(xué)模型:

        取消約束條件子函數(shù)如下:

        global Mu Sigma

        Mu=[102.520000000.008],Sigma=[0.405000000.0015]

        X0=[4.5]

        [X,fval,exitflag,output] =fminsearch(@bata2w,X0)

        bata=sqrt(fval);

        Pf=cdf('norm',-bata,0,1);

        X1=X3*X4/(2.484X2.^3);

        Function CC=bata2w(X);

        global Mu Sigma

        X1=X3*X4/(2.484X2.^3)

        CC=((X(1)-Mu(1))/Sigma(1))^2+((X(2)-Mu(2))/Sigma(2))^2+((X(3)-Mu(3))/Sigma(3))^2+((X(4)-Mu(4))/Sigma(4)^2;

        計算結(jié)果如表1。

        表1 計算結(jié)果

        由表1可知,約束優(yōu)化法和無約束優(yōu)化法計算結(jié)構(gòu)可靠指標(biāo),兩者計算結(jié)果精度接近。

        4 結(jié)論

        最優(yōu)化計算方法不用求任何函數(shù)的導(dǎo)數(shù)即可直接求得結(jié)構(gòu)可靠度指標(biāo),該方法易于編制計算程序,計算結(jié)果精度高,通用性好,比較適用于巖土工程可靠度問題的分析[8]。而采用Matlab語言進(jìn)行結(jié)構(gòu)可靠度的數(shù)值計算,可充分發(fā)揮利用矩陣運(yùn)算功能及各種工具箱的快速和便捷,大大提高編程和計算的效率。這將對結(jié)構(gòu)可靠度理論的研究起到積極推進(jìn)作用。

        [1] 張亮,趙娜.用MATLAB實(shí)現(xiàn)JC法計算結(jié)構(gòu)可靠度程序[J].電腦知識與科技,2009(10).

        [2] 貢金鑫.工程結(jié)構(gòu)可靠度計算方法[M].大連:大連理工大學(xué)出版社,2003(9).

        [3] 冷伍明.基礎(chǔ)工程可靠度分析與設(shè)計理論[M].長沙:中南大學(xué)出版社,2000(4).

        [4] 趙國藩,金偉良,貢金鑫.結(jié)構(gòu)可靠度理論[M].北京:中國建筑工業(yè)出版社,2000.

        [5] 李志華,張光海,康海貴.基于Matlab優(yōu)化工具箱的工程結(jié)構(gòu)可靠度計算[J].四川建筑科學(xué)研究,2005(6).

        [6] 石博強(qiáng),趙金.MATLAB數(shù)學(xué)計算與工程分析范例教程[M].北京:中國鐵道出版社,2005(5).

        [7] 徐華,朝澤剛,劉勇.用MATLAB實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)可靠度計算[J].科協(xié)論壇,2009.

        [8] 陸舟.可靠度指標(biāo)優(yōu)化計算法在巖土工程可靠度研究中的應(yīng)用[J].巖土工程界,2004(1).

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