【摘 要】
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飞机结构日益复杂,如何保证飞机飞行安全、提高飞机结构可靠性变得至关重要。机翼结构作为飞机结构中重要部件,机翼结构不仅能够为飞机提供升力,还有一些其他辅助功能。机翼结构的力学性能由于制造误差、材料离散性等不确定因素的影响存在随机性,这些随机性可能会导致起落架结构失效。因此需要在考虑尺寸、载荷、材料性能和工况具有随机性的前提下,对机翼结构进行可靠性分析是确保飞机飞行安全非常重要的一环。本文从Krigi
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飞机结构日益复杂,如何保证飞机飞行安全、提高飞机结构可靠性变得至关重要。机翼结构作为飞机结构中重要部件,机翼结构不仅能够为飞机提供升力,还有一些其他辅助功能。机翼结构的力学性能由于制造误差、材料离散性等不确定因素的影响存在随机性,这些随机性可能会导致起落架结构失效。因此需要在考虑尺寸、载荷、材料性能和工况具有随机性的前提下,对机翼结构进行可靠性分析是确保飞机飞行安全非常重要的一环。本文从Kriging代理模型方法出发,提出了一种结合极大极小试验设计和Markov chain蒙特卡洛模拟的空间填充学习方法,该方法考虑了添加到试验设计中样本点的空间位置。基于极大极小试验设计,考虑了样本点之间的距离,避免了所选样本点的累积。此外,为了提高候选样本点的重要性,采用Markov chain蒙特卡洛模拟生成低置信候选样本种群作为候选样本点。通过三个经典的可靠性分析算例与其他主动学习方法进行比较,结果显示新方法在解决隐式和显式可靠性问题时具有较高的计算精度和效率。翼梁结构作为机翼中主要承力结构,将新方法应用到翼梁结构可靠性分析,并求解机翼结构的失效概率。通过对翼梁结构进行有限分析,以应力屈服失效模式和最大位移失效模式构建功能函数。利用有限元软件和MATLAB编程软件联动对翼梁结构进行可靠性分析。屈服应力失效模式的可靠性计算结果表明,本文方法至少减少调用67次有限元分析;最大位移失效模式的可靠性计算结果表明,本文方法至少减少调用23次有限元分析。通过与其他主动学习方法进行对比分析,结果证明本文方法有效提高了机翼结构可靠性计算效率和准确性。
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