粘弹性、瞬态非线性传热、拉压不同模量问题的模糊不确定性数值分析

来源 :大连理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xieyinglan2007
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实际工程中存在着各种难以避免的不确定性,对不确定性问题量化分析的实际需求,使得处理不确定性问题的新方法变得越来越重要,也使“不确定性分析的方法在数值建模技术领域中获得契机”。本文以粘弹性、瞬态非线性热传导和拉压不同模量问题为研究对象,开展模糊不确定性正/反问题的数值建模与求解方法研究。这三个问题的共同特点是确定性问题的求解过程复杂、计算量大、影响计算精度和计算效率的因素多。由于不确定分析过程中一般需要不断求解确定性问题,这些问题的存在使得相关不确定性问题求解更加困难,也从计算精度和计算效率两方面对求解方法提出了新的挑战。作为基于少量先验信息的非概率不确定性分析方法之一,模糊方法近年来在不确定性数值建模中正得到越来越多的应用。尽管模糊不确定性问题的研究已涉及许多工程领域和学科,并取得了不少研究成果,但与以上三个问题直接相关的文献报道很少;特别是模糊反问题的研究,目前几乎未见直接相关的文献报道。本文工作主要着力于以下方面:(1)确定性正问题的计算精度与计算效率;(2)基于α-截集方法的模糊正问题建模,以及各α-截集上区间估计的精度与效率;(3)基于α-截集方法的模糊反问题建模,以及反问题求解的计算精度与计算效率。围绕以上着力点,本文主要开展了以下工作:(1)将时域分段自适应算法与比例边界有限元方法或有限元方法相结合,以求解时间相关的确定性粘弹性和瞬态非线性热传导问题,可在时间步长变化时保证时域的计算精度,无需进行非线性相关的迭代求解,并可方便地进行导数的自适应计算。对确定性拉压不同模量问题,采用基于光滑化本构模型和敏度分析的非线性有限元算法,以提高非线性问题求解的计算效率。(2)对所研究的三个问题,分别建立了基于α-截集方法的模糊正问题数值求解模型,采用优化方法求解α-截集上的区间问题,可避免区间运算方法引起的区间扩张和摄动/Taylor展开算法的小区间限制,并可保证区间估计的精度。同时,对三个问题分别构建了基于稀疏网格插值技术的代理模型,并与并行计算相结合以提高优化计算的效率。此外,提出了基于Taylor展开和优化算法的混合区间估计方法,可兼顾计算精度和计算效率,不仅可用于全尺度区间瞬态非线性热传导问题的求解,也有望与α-截集方法相结合,以进一步提高模糊分析的计算效率。(3)对所研究的三个问题,分别建立了基于α-截集方法的模糊反问题数值求解模型,提出了基于稀疏网格插值技术的代理模型和粒子群优化算法的求解方法,并与并行计算相结合以提高各α-截集上区间反问题的计算效率。此外,对粘弹性模糊反问题,提出了一个两阶段反演策略以降低反问题求解规模。(4)对所提算法均进行了数值验证,并探讨了多个相关因素对计算精度和计算效率的影响。数值验证表明,对所研究的三个问题而言,当系统物性参数具有模糊不确定性时,本文所提模糊正问题的求解方法,可有效确定系统响应(位移、温度等)的隶属函数;当观测信息具有模糊不确定性时,本文所提模糊反问题的求解方法,可有效对物性参数的隶属函数进行单一/组合识别。本文所提方法不仅为粘弹性、瞬态非线性热传导、拉压不同模量模糊正/反问题的研究提供了有效的数值求解工具,也为其它时域和非线性相关问题的模糊不确定性分析提供了有价值的参考。此外,本文所提模糊正/反问题的数值求解方法都是基于α-截集方法的区间分析,因此这些方法也可用于相关区间不确定性正/反问题的求解。
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