基于改進拉丁超立方重要抽樣方法的結構可靠性分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、結構可靠性分析的蒙特卡羅方法和重要抽樣方法等數(shù)值模擬算法依賴于樣本，樣本的代表性對可靠性分析的精度至關重要。拉丁超立方抽樣（Latin hypercube sampling,LHS）選取的樣本能夠盡可能覆蓋變量的完整定義域空間，因此在結構可靠性分析中得到廣泛的應用，但是LHS構造的樣本仍有相當程度的隨機性，問題的維度和樣本數(shù)量會直接影響LHS方法可靠性分析的精度和效率。
　　本文改進了LH重要抽樣法用于可靠性分析的求解算法，并將L

2、H重要抽樣法應用于靈敏度分析，算例分析表明相對于蒙特卡羅法，LH重要抽樣法靈敏度分析的精度和效率都具有較大的提高。在此基礎上本文提出了基于ESE(enhanced stochastic evolutionary)算法改進的最優(yōu)LH重要抽樣方法，一定程度避免了LHS方法由于隨機性所導致的數(shù)值不穩(wěn)定，由于問題維度高而不易于求解的問題，同時降低了達到傳統(tǒng)可靠性分析方法同等精度所需樣本數(shù)量。算例結果表明改進的最優(yōu)LH重要抽樣方法所選取的樣本具有

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