杨子政
- 作品数：7 被引量：50H指数：4
- 供职机构：西北工业大学航空学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学一般工业技术航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 某型飞机翼身连接接头可靠性分析被引量：1
- 2004年
- 首先将标准有限元程序与改进的均值法相结合 ,对某型飞机翼身连接接头处的刚度可靠性进行分析 ,结果表明 ,在所给载荷和允许应变情况下 ,该接头结构在外载变异系数为 0 15 ,弹性模量和剪切模量为0 0 5时 ,仍具有较高的可靠度。然后 ,又将标准有限元分析程序与响应面法结合 ,在假设接头的响应极限状态方程为一不包括交叉项的二次多项式的基础上 ,利用有限元分析确定响应极限状态方程 ,通过迭代运算 ,保证响应极限状态方程在最有可能失效点处与接头结构真实的隐式极限状态方程有很好的近似程度。 2种方法的计算结果具有较好的一致性。最后 ,基于弹塑性应变分析 ,给出了在大过载情况下的低周疲劳寿命可靠性分析结果 ,得到了在给定寿命要求下 ,结构可靠度随寿命变异系数变化的曲线 ,并给出了在要求寿命可靠度情况下 ,可靠寿命随寿命变异系数的变化曲线 ,从而 。
- 王燕萍吕震宙杨子政
- 关键词：飞机可靠性分析一次二阶矩法响应面法重要抽样法
- 基于加权线性响应面法的神经网络可靠性分析方法被引量：15
- 2006年
- 在加权线性响应面法的基础上,提出隐式极限状态方程可靠性分析的神经网络方法。加权线性响应面法不仅形式简单、易于实现,而且可以很好的近似极限状态方程的设计点,但它却不能适应非线性极限状态方程的失效概率计算。神经网络对非线性极限状态方程有很强的近似能力,但神经网络的迭代不如加权线性响应面法那么简单易行,因此提出加权线性响应面与神经网络相结合的可靠性分析方法,这种方法既保证对设计点的精确近似,也保证对设计点附近的非线性极限状态方程的很好近似。与加权线性响应面法相比,本方法计算失效概率的计算工作量有所增加,但对非线性极限状态的计算精度却大大提高。算例充分显示所提算法的合理性和可行性。
- 吕震宙杨子政赵洁
- 关键词：响应面法可靠性隐式极限状态方程人工神经网络
- 真实随机环境中大型结构的强度可靠性分析方法被引量：7
- 2005年
- 将标准有限元和已有的迭代响应面法相结合,并将标准有限元与已有的改进的均值法相结合,给出了这两种适用于多随机性和多失效模式的真实环境中大型复杂结构的强度可靠性分析的方法。文中以算例分析了这两种方法的有效性和适用范围,指出解决高度非线性隐式极限状态方程问题可能的较为精确的方法。最后以真实的复杂飞机结构为例,分别用两种方法进行了考虑载荷和材料性能参数随机性的强度可靠性分析,并得到具有工程意义的结论。
- 杨子政吕震宙王燕萍
- 关键词：可靠度可靠度指标失效模式响应面法
- 某型飞机翼身连接接头可靠性分析被引量：6
- 2005年
- 首先将标准有限元程序与改进的均值法相结合,对某型飞机翼身连接接头处的刚度可靠性进行分析,结果表明在所给载荷和允许应变的情况下,该接头结构在外载变异系数为0.15,弹性模量和剪切模量的变异系数分别为0.05时仍具有较高的可靠度。然后又将标准有限元分析程序与响应面法结合,在假设接头的响应极限状态方程为一不包括交叉项的二次多项式的基础上,利用有限元分析确定响应极限状态方程,通过迭代运算,保证响应极限状态方程在最有可能失效点处与接头结构真实的隐式极限状态方程有很好的近似程度。两种方法的计算结果具有较好的一致性。最后基于弹塑性应变分析,给出大过载情况下低周疲劳寿命可靠性分析结果,得到在给定寿命要求下结构可靠度随疲劳寿命变异系数变化的曲线,并给出在要求可靠度情况下安全寿命随疲劳寿命变异系数的变化曲线,为该型飞机的设计定型提供依据。
- 王燕萍吕震宙杨子政
- 关键词：可靠度一次二阶矩法响应面法
- 不确定性环境与结构的可靠性分析与优化设计方法研究
- 吕震宙郭书祥岳珠峰刘成立王燕萍杨子政冯蕴雯马小宁孙颉李洪双赵洁
- 不确定性广泛地存在于结构系统及其工作环境中，因此研究不确定性存在时结构的可靠性分析与优化设计理论是十分必要的。该项目建立了大型复杂结构隐式及显式极限状态方程的可靠性分析方法。从变量随机性出发，解决了显式方程中遗漏主要失效...
- 关键词：
- 关键词：可靠性分析优化设计不确定性
- 可靠性分析新方法研究与应用
- 本文研究了基于神经网络技术和Kriging技术的可靠性分析方法，并提出相应的改进新方法，最后将这些方法应用于复合材料可靠性分析中。全文分为五章：
第一章为文献综述和选题背景。首先简要介绍了结构可靠性分析方法，回...
- 杨子政
- 关键词：复合材料
- 文献传递
- 基于神经网络的可靠性分析新方法被引量：18
- 2006年
- 对于大部分工程可靠性分析中的隐式极限状态方程,建立一种基于样本筛选的神经网络可靠性分析方法。该方法利用具有强大的非线性映射能力的神经网络,来近似隐式极限状态方程中的输入变量与输出变量的关系,从而使得隐式可靠性分析转化为显示可靠性分析问题,大大减少了计算失效概率的工作量。与已有的神经网络可靠性分析方法相比,所提方法选择近似极限状态方程而不是近似极限状态函数的策略,并通过筛选训练样本实现这一策略,从而提高可靠性分析的精度,算例结果充分显示所提方法的优越性。
- 吕震宙杨子政
- 关键词：可靠性神经网络隐式极限状态方程
