趙翔，李洪雙

南京航空航天大學(xué) 航空宇航學(xué)院，南京 210016

在結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)隨機(jī)不確定性分析領(lǐng)域，靈敏度分析作為一個(gè)新熱點(diǎn)，旨在研究輸入不確定性如何影響系統(tǒng)的輸出不確定性[1]。靈敏度分析可分為局部靈敏度[2]和全局靈敏度[3]兩種。局部靈敏度通常定義為輸入變量取名義值時(shí)系統(tǒng)功能函數(shù)對(duì)該變量的偏導(dǎo)數(shù)[2]，因而其不能反映輸入變量的完整不確定性范圍對(duì)輸出響應(yīng)不確定性的影響。全局靈敏度可以從輸入變量的整個(gè)定義范圍衡量該變量對(duì)輸出不確定性的貢獻(xiàn)程度，因此更加具有實(shí)際應(yīng)用潛能。

全局靈敏度能夠基于輸入變量對(duì)輸出響應(yīng)不確定性影響程度的大小，對(duì)它們進(jìn)行重要度排序，從而對(duì)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)可靠性分析、預(yù)測與優(yōu)化提供指導(dǎo)。全局靈敏度分析方法主要包括：非參數(shù)方法[4-5]、基于方差的方法[6-7]以及矩獨(dú)立方法[8]。非參數(shù)方法僅適用于線性輸入輸出關(guān)系，缺乏模型的獨(dú)立性。雖然基于方差的方法滿足全局靈敏度指標(biāo)的定義標(biāo)準(zhǔn)，即全局性、可量化性和通用性[3]，但該方法使用方差(即二階矩)來表征不確定性信息，不可避免地會(huì)帶來分布信息的損失[9]。為了反映輸入變量對(duì)輸出響應(yīng)整個(gè)分布的影響，Borgonovo[8]提出了矩獨(dú)立全局靈敏度指標(biāo)，該指標(biāo)不僅滿足“全局性、可量化性、通用性”，同時(shí)也滿足“矩獨(dú)立性”。在矩獨(dú)立靈敏度指標(biāo)的基礎(chǔ)上，Cui等[10]提出了基于失效概率的全局靈敏度指標(biāo)，即全局可靠性靈敏度指標(biāo)，以此來衡量輸入變量的不確定性對(duì)結(jié)構(gòu)失效概率的影響程度。Li等[11]推導(dǎo)了該指標(biāo)與基于方差的重要度指標(biāo)之間的關(guān)系,為可靠性靈敏度分析的計(jì)算提供了一條可行的新途徑。然而，如何高效準(zhǔn)確地計(jì)算全局可靠性靈敏度指標(biāo)仍是目前亟待解決的問題。

目前基本求解方法主要分為兩種：代理模型方法[12]和數(shù)字模擬方法[13]。前者使用代理模型逼近系統(tǒng)的輸入隨機(jī)變量與輸出響應(yīng)之間的關(guān)系，之后基于該代理模型計(jì)算靈敏度指標(biāo)，該方法極大地提高了計(jì)算效率，但其計(jì)算精度主要依賴于代理模型的準(zhǔn)確性。數(shù)字模擬法在失效概率評(píng)估和重要度分析上具有較好的相容性，因此在基于失效概率的全局靈敏度研究中，數(shù)字模擬法更為通用。Wei等[13]給出了3種計(jì)算基于失效概率的全局重要度的數(shù)字模擬法，包括蒙特卡羅仿真(Monte Carlo Simulation，MCS)法、重要抽樣(Importance Sampling，IS)法和截?cái)嘀匾闃?Truncated Importance Sampling，TIS)法。3種方法之中，重要抽樣方法和截?cái)嘀匾闃臃椒ㄓ?jì)算效率較高，但是設(shè)計(jì)點(diǎn)個(gè)數(shù)及其位置求解困難，以致重要抽樣密度函數(shù)難以確定，導(dǎo)致應(yīng)用范圍受到限制。在文獻(xiàn)[13]的基礎(chǔ)上，任超和李洪雙[14]使用交叉熵方法計(jì)算失效概率全局靈敏度指標(biāo)，有效地解決了傳統(tǒng)重要抽樣法中重要抽樣函數(shù)難以確定的困難，但此算法的計(jì)算量仍然與輸入隨機(jī)變量的維數(shù)相關(guān)，對(duì)于高維問題以及復(fù)雜的工程模型，計(jì)算量依然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。顯然，在數(shù)字模擬法中，每個(gè)樣本均包含所有輸入變量的相關(guān)信息，但以往的處理方法不能最大限度地利用每個(gè)樣本所包含的信息，樣本利用率低，導(dǎo)致計(jì)算量與問題維數(shù)有關(guān)。

針對(duì)現(xiàn)有方法的不足，本文提出一種將交叉熵方法[15-16]和空間分割方法[17-20]相結(jié)合的新全局可靠性靈敏度分析方法。該方法使用交叉熵方法自適應(yīng)的確定重要抽樣密度函數(shù)，從而避免確定設(shè)計(jì)點(diǎn)個(gè)數(shù)及位置。通過新重要抽樣密度函數(shù)增加樣本落入失效域的概率，提高抽樣效率。再對(duì)所得的重要抽樣樣本進(jìn)行不同的劃分進(jìn)而得到各個(gè)變量的全局靈敏度指標(biāo)。通過數(shù)值算例和工程算例的計(jì)算結(jié)果可以看出：本文所提方法解決了重要抽樣函數(shù)難以確定的問題，并且只需重復(fù)利用一組樣本，即可計(jì)算出所有變量的可靠性靈敏度指標(biāo)，計(jì)算量與問題維數(shù)無關(guān)，大大提高了樣本利用率。

1 基于失效概率的全局靈敏度分析

(1)

式中:E(·)為期望算子；fXi(xi)為輸入隨機(jī)變量Xi的概率密度函數(shù)。失效概率PfY的定義為

(2)

式中:fX(x)為輸入隨機(jī)變量X的聯(lián)合概率密度函數(shù)，IF為失效域指示函數(shù)，其定義為

IF=1g(X)≤0

0g(X)>0

(3)

類似于無條件失效概率，條件失效概率PfY|Xi可以表示為

PfY|Xi=E(IF|Xi)

(4)

將式(2)和式(4)代入式(1)中，可將基于失效概率的全局靈敏度指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)橐訧F為輸出的基于方差的全局靈敏度指標(biāo)[11]：

V(E(IF|Xi))

(5)

式中：V(·)為方差算子。

Wei等[13]通過添加一個(gè)常數(shù)項(xiàng)V(IF)，使得基于失效概率的全局靈敏度分析和基于方差的全局靈敏度分析在形式上得到統(tǒng)一，即基于失效概率的全局靈敏度指標(biāo)的方差形式：

(6)

式中：Si為一階靈敏度指標(biāo)。

對(duì)式(6)使用全期望公式和全方差公式，式(6)可進(jìn)一步化為

(7)

2 新全局可靠性靈敏度分析方法

由第1節(jié)可知：式(1)轉(zhuǎn)化為式(6)的形式后，可以將基于方差的重要度指標(biāo)計(jì)算方法應(yīng)用至全局可靠性靈敏度指標(biāo)的計(jì)算之中。因此，可以使用高效的抽樣算法計(jì)算原本比較難以求解的積分問題。進(jìn)一步，由式(7)可知：選用一種能夠高效計(jì)算失效概率PfY的抽樣方法，可以大大降低計(jì)算量。

直接使用蒙特卡羅法，概念簡單，容易編程實(shí)現(xiàn)，適應(yīng)范圍廣，對(duì)問題的維數(shù)和復(fù)雜性沒有特殊要求。但是對(duì)于失效概率很小的結(jié)構(gòu)或者系統(tǒng)，直接蒙特卡羅方法必須使用大量的隨機(jī)樣本才能保證估計(jì)值收斂，計(jì)算效率低下。

重要抽樣法在直接蒙特卡羅方法的基礎(chǔ)上引入重要抽樣密度函數(shù)hX(x)，提高了隨機(jī)樣本出現(xiàn)在“失效域”的頻率，進(jìn)而提高了抽樣效率。式(2)所示的概率積分可以表示為

(8)

重要抽樣法通常是將抽樣中心選擇在設(shè)計(jì)點(diǎn)處，使更多的樣本點(diǎn)落入失效域，因此有著較高的抽樣效率。但在實(shí)際應(yīng)用過程中，該方法對(duì)于多設(shè)計(jì)點(diǎn)問題或者非線性程度較大的情況，設(shè)計(jì)點(diǎn)難以求解，重要抽樣密度函數(shù)構(gòu)造困難。然而實(shí)際上重要抽樣密度函數(shù)的好壞將直接影響計(jì)算結(jié)果的精度和效率。

交叉熵方法(Cross Entropy Method)是一種自適應(yīng)的重要抽樣法，其概念由Rubinstein[15]于1997年最先提出用于稀疏事件的模擬，隨后Rubinstein[16]又將其拓展為隨機(jī)優(yōu)化方法。交叉熵方法的主要思想是移動(dòng)抽樣中心至對(duì)失效概率貢獻(xiàn)較大的區(qū)域，這與傳統(tǒng)重要抽樣方法相同。不同之處在于：交叉熵方法采用序貫方式確定重要抽樣密度函數(shù)，避免了重要抽樣法中重要抽樣密度函數(shù)難以確定的困難。

2.1 交叉熵方法

設(shè)fX(x)和hX(x)是給定的2個(gè)概率密度函數(shù)，則fX(x)和hX(x)對(duì)于fX(x)的交叉熵定義為2個(gè)概率密度函數(shù)比值對(duì)數(shù)的期望，即

(9)

式中：D(·,·)為交叉熵。

由式(9)可知：當(dāng)fX(x)=hX(x)時(shí)，D(f,h)=0。設(shè)fX(x;θ)為基本輸入隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)，其中θ為分布參數(shù)。根據(jù)重要抽樣法相關(guān)結(jié)論，最優(yōu)重要抽樣密度函數(shù)為[21]

(10)

(11)

式(11)中，右端第一項(xiàng)為定值，因此最小化D(h*,h)等價(jià)于

maxE[IF(x)ln(hX(x;v))]

(12)

對(duì)于式(12)的最大化問題，通常情況下，沒有解析解，因此需要采用隨機(jī)抽樣方法進(jìn)行求解。使用直接蒙特卡羅方法，根據(jù)原分布fX(x;θ)，抽取N個(gè)隨機(jī)樣本(x1,x2,…,xN)，式(12)可以轉(zhuǎn)化為

(13)

對(duì)于稀疏事件，仍然存在大部分示性函數(shù)IF(xi)=0的困難。因此，可以引入另一個(gè)重要抽樣過程，其重要抽樣密度函數(shù)為hX(x;w)，定義權(quán)函數(shù)為

(14)

式中：w為分布參數(shù)。

則式(12)轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

maxE[IF(x)W(x)ln(fX(x;v))]

(15)

從重要抽樣密度函數(shù)hX(x;w)中抽取N個(gè)隨機(jī)樣本點(diǎn)(x1,x2,…,xN)，則式(15)的隨機(jī)對(duì)應(yīng)問題變?yōu)?/p>

(16)

可以證明式(16)的優(yōu)化問題關(guān)于v是凸且可微的，并且對(duì)于常用的正態(tài)分布、指數(shù)分布和威布爾分布等自然指數(shù)分布族，式(16)存在解析解。考慮一維正態(tài)分布，分布參數(shù)為(μ,σ)，式(16)與式(17)的最小化問題等價(jià)[21]：

(17)

很容易可以得出最小化問題的最優(yōu)解為[21]

(18)

(19)

式中：Ii=IF(xi)。

可以將式(18)和式(19)直接拓展至多維隨機(jī)正態(tài)向量的情況。然而當(dāng)失效概率非常小時(shí)，應(yīng)用以上結(jié)果仍然很困難，主要是因?yàn)榇蟛糠值碾S機(jī)樣本還是落在失效域之外。因此Rubinstein[15-16]提出了多層交叉熵方法(Multi-Level Cross Entropy Method)。該方法是通過增加一個(gè)控制參數(shù)ρ——中間失效概率，產(chǎn)生中間失效事件，并使得中間失效事件逐漸向失效域靠近。由此構(gòu)建交叉熵算法：

1) 初始化待定分布參數(shù)v0=θ，迭代計(jì)數(shù)j=0。

2) 從hX(x;vj)產(chǎn)生N個(gè)隨機(jī)樣本(x1,x2,…,xN)，計(jì)算功能函數(shù)值(g(xi))，并且對(duì)(g(xi))從小到大排序，得到(gi)，求得功能函數(shù)值次序統(tǒng)計(jì)量的ρ分位數(shù)bj=g[ρN]。

4) 若bj>0，設(shè)j=j+1，轉(zhuǎn)步驟2)。

5) 基于最終的重要抽樣密度函數(shù)，生成隨機(jī)樣本。

文獻(xiàn)[14]所提方法通過交叉熵方法確定重要抽樣密度函數(shù)之后，為求得所有輸入隨機(jī)變量的可靠性靈敏度指標(biāo)，首先抽樣兩個(gè)N×n的樣本矩陣A和B，然后構(gòu)造矩陣Ci(i=1,2,…,n)，該矩陣為B的第i列被A的第i列替代后的矩陣，最后根據(jù)樣本矩陣A、B、Ci(i=1,2,…,n)計(jì)算可靠性靈敏度指標(biāo)，具體計(jì)算細(xì)節(jié)見文獻(xiàn)[14]。使用該方法計(jì)算靈敏度指標(biāo)的總的計(jì)算量為N(n+2)+Nce，其中，Nce為使用交叉熵方法確定抽樣中心所需樣本數(shù)?？梢钥闯觯墨I(xiàn)[14]所提方法的計(jì)算量與問題的維數(shù)相關(guān)，模型維數(shù)增加，其計(jì)算量也隨之增加。

2.2 基于交叉熵和空間分割的Si的近似計(jì)算

本節(jié)參考Zhai等在文獻(xiàn)[17]中所提的基于方差的空間分割方法，給出基于失效概率的全局靈敏度指標(biāo)的高效計(jì)算方法，該算法的計(jì)算量與問題維數(shù)無關(guān)。根據(jù)式(7)可知，可以通過計(jì)算E[E2(IF|Xi)]進(jìn)而得到Si的估計(jì)值：

(20)

(21)

由式(21)可知，只需計(jì)算出Pk、E(IF|Xi∈Ak)和PfY，便可得到隨機(jī)變量的可靠性靈敏度指標(biāo)Si。其中Pk和PfY的計(jì)算前文已經(jīng)提到，下面著重推導(dǎo)E(IF|Xi∈Ak)的計(jì)算：

(22)

至此，將式(22)代入式(21)中即可得到失效概率矩陣獨(dú)立全局靈敏度指標(biāo)。2.3節(jié)將給出本文所提方法的具體計(jì)算流程。

2.3 基于失效概率的全局靈敏度的計(jì)算流程

步驟1根據(jù)交叉熵方法確定重要抽樣函數(shù)，具體實(shí)施過程見2.1節(jié)。

步驟2基于步驟1所得的重要抽樣密度函數(shù)hX(x),抽樣N×n的樣本矩陣A。

(23)

步驟3根據(jù)失效域指示函數(shù)IF的定義，計(jì)算樣本矩陣A對(duì)應(yīng)的IF(x)；根據(jù)失效概率的定義，計(jì)算PfY:

(24)

步驟4將Xi的樣本空間等樣本數(shù)的連續(xù)的分為s個(gè)無重疊的子區(qū)間，Ak=[ak-1,ak),1≤k≤s

步驟5根據(jù)Ak，找到與之對(duì)應(yīng)的樣本輸出IF的子集，即：Bk=(IF|Xi∈Ak)

(25)

(26)

(27)

(28)

步驟7將式(28)代入式(21)中，可得Si的估計(jì)值。本文所提的基于交叉熵和空間分割計(jì)算全局靈敏度的方法，規(guī)避了常規(guī)重要抽樣法中確定重要抽樣函數(shù)的困難，并且僅需一組樣本，便可計(jì)算出所有變量的靈敏度指標(biāo)，計(jì)算量與問題維數(shù)無關(guān)，提高了計(jì)算效率。能夠較好地解決多設(shè)計(jì)點(diǎn)問題和小失效概率問題。

2.4 空間分割策略

在空間分割方法中，采用何種劃分方式將關(guān)系到計(jì)算結(jié)果的好壞[18-20]。文獻(xiàn)[18]提出幾種不同的分割方法，Plischke等[20]指出等樣本數(shù)目劃分是一種簡單有效的方法，Li和Mahadevan在文獻(xiàn)[19]也使用了這種分割方法，因此本文采用等樣本數(shù)目劃分的方式計(jì)算。

3 算例分析

本節(jié)通過1個(gè)數(shù)值算例和2個(gè)工程算例說明所提方法的合理性和高效性，并與蒙特卡羅法以及文獻(xiàn)[14]所提方法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。為公平地比較每種方法的效率和精度，文中給出100次重復(fù)計(jì)算結(jié)果的方差和均值。

算例1考慮一個(gè)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，其極限狀態(tài)函數(shù)為

(29)

式中：Xi(i=1,2,3)～N(0,1)。將蒙特卡羅法計(jì)算所得結(jié)果，作為參照解。本文使用交叉熵方法確定抽樣中心，單層樣本量N0=1 000，初始參數(shù)ρ=0.07，在該算例中多層交叉熵的迭代次數(shù)僅為1次，使用1 000個(gè)樣本點(diǎn)，用于確定重要抽樣密度。根據(jù)交叉熵方法所得重要抽樣密度函數(shù)，抽樣1 000個(gè)隨機(jī)樣本，計(jì)算失效概率，基于評(píng)估失效概率所使用的這組樣本，利用空間分割方法，計(jì)算變量的靈敏度指標(biāo)。計(jì)算結(jié)果如表1和圖1所示，表中Ncall為每次計(jì)算需要調(diào)用極限狀態(tài)函數(shù)的次數(shù)。

從圖1可以看出，文獻(xiàn)[14]所提方法與本文所提方法計(jì)算結(jié)果均與參照解吻合較好，從而說明了文中所提方法的正確性；由表1中100次重復(fù)計(jì)算結(jié)果的方差容易看出，在方差相當(dāng)?shù)那闆r下，本文所提方法調(diào)用極限狀態(tài)函數(shù)的次數(shù)明顯小于文獻(xiàn)[14],說明所提方法的樣本利用率以及計(jì)算效率更高。這是因?yàn)楸疚姆椒ㄖ恍柚貜?fù)利用產(chǎn)生的一組樣本，即可得到所有變量的靈敏度指標(biāo)，而文獻(xiàn)[14]所提方法計(jì)算量與問題維數(shù)相關(guān)，為Ncall=N(n+2)+Nce。

由計(jì)算結(jié)果可知輸入隨機(jī)變量的重要度排序?yàn)閄3>X2>X1，顯然，若能設(shè)法減少輸入隨機(jī)變量X3的不確定性，可以有效地降低結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的失效概率。

表1 算例1基于全局可靠性靈敏度計(jì)算結(jié)果Table 1 Results of global sensitivity analysis for Example 1

圖1 算例1重要性測度結(jié)果Fig.1 Results of importance measure of Example 1

算例2考慮屋架問題

圖2 屋架結(jié)構(gòu)的簡單示意圖Fig.2 Schematic diagram of roof truss

本算例中，使用蒙特卡羅法的計(jì)算結(jié)果作為參照解，為方便對(duì)比，將表3的計(jì)算結(jié)果繪制成柱狀圖(圖3)。由圖3可以看出：本文方法與參照解吻合較好，從而說明其準(zhǔn)確性。根據(jù)表3易得，與文獻(xiàn)[14]方法相比，在穩(wěn)健性相當(dāng)?shù)那闆r下，本文方法使用的樣本數(shù)與問題維數(shù)無關(guān)，其計(jì)算效率更高。

由圖3進(jìn)一步可知：本文所提方法得到的輸入變量的重要性排序與蒙特卡羅方法所得排序一致，均為：Ac>q>Es>As>l>Ec。可以看出，混凝土的截面積Ac的重要度較之其他變量大許多，因此降低Ac的不確定性可以最大程度地改善結(jié)構(gòu)的可靠性。

表2 屋架結(jié)構(gòu)的隨機(jī)變量的分布參數(shù)

表3 屋架結(jié)構(gòu)的全局可靠性靈敏度計(jì)算結(jié)果Table 3 Results of global sensitivity analysis for roof truss

圖3 屋架結(jié)構(gòu)重要性測度結(jié)果Fig.3 Results of importance measure of roof truss

算例3三盒段機(jī)翼結(jié)構(gòu)

該算例修改自文獻(xiàn)[22]。翼盒是飛機(jī)結(jié)構(gòu)的重要組成部件，支撐著機(jī)翼的主要框架。如圖 4所示的三盒段機(jī)翼結(jié)構(gòu)，由16個(gè)板和28個(gè)桿組成。結(jié)構(gòu)中28個(gè)桿由不同方向區(qū)分成3類，即x、y和z方向。在每一個(gè)方向上的桿的長度和橫截面積均相同。L1、L2、L3分別表示x、y、z這3個(gè)方向上桿的長度；所有桿的橫截面積均為A；桿和板的彈性模量為E;泊松比為0.3；P為施加在節(jié)點(diǎn)上的外載荷;T為板的厚度。

假設(shè)各個(gè)輸入隨機(jī)變量之間相互獨(dú)立，且均服從正態(tài)分布，具體的分布參數(shù)見表4。

圖4 翼盒結(jié)構(gòu)示意圖Fig.4 Diagram of wing box structure

表4 翼盒結(jié)構(gòu)隨機(jī)變量的數(shù)字特征

Table 4 Parameters of random variables of wing box

structure

隨機(jī)變量均值變異系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差L1/m0.60.050.03L2/m0.20.050.01L3/m0.40.050.02A/m20.00010.10.00001T/m0.0030.10.0003E/Pa7.1×10100.17.1×109P/N15000.1150

盒段的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一是在外載荷的作用下，位移不能超過某一個(gè)值。根據(jù)這一準(zhǔn)則，極限狀態(tài)函數(shù)可以構(gòu)建為

g(x)=Dt-d(L1,L2,L3,A,T,E,P)

(30)

式中：Dt=0.006 m為最大允許位移，d(L1,L2,L3,A,T,E,P)為三盒段機(jī)翼結(jié)構(gòu)的最大位移，可以通過有限元分析計(jì)算得到。在ANSYS中建立三盒段機(jī)翼的有限元模型，如圖5所示。

采用交叉熵方法，設(shè)定初始參數(shù)ρ=0.07，單層樣本量N0=1 000。該算例計(jì)算過程中，多層交叉熵的迭代次數(shù)僅為2次，使用2 000個(gè)樣本點(diǎn)。確定抽樣中心后，重要抽樣1 000個(gè)樣本點(diǎn)，應(yīng)用空間分割法，計(jì)算輸入變量的可靠性靈敏度指標(biāo)。使用蒙特卡羅法，文獻(xiàn)[14]所提方法和本文所提方法可靠性靈敏度指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果見表5。

以蒙特卡羅法的計(jì)算結(jié)果作為參照解，從圖6中可以看出，3種方法的結(jié)果吻合很好。無論是重要度排序還是數(shù)值結(jié)果，本文所提方法與蒙特卡羅法均一致。由表5中100次重復(fù)計(jì)算結(jié)果的方差可知：與文獻(xiàn)[14]相比，在方差相當(dāng)?shù)那疤嵯拢疚姆椒ㄊ褂玫臉颖緮?shù)目更少，其計(jì)算效率更高。從計(jì)算結(jié)果可以看出，輸入變量的重要度排序?yàn)椋篍>L2>P>T>A>L1>L3，其中變量E和L2對(duì)模型輸出不確定性有比較大的影響。因此，在設(shè)計(jì)過程中，工程設(shè)計(jì)人員可以通過控制上述重要變量的不確定性來高效的提高機(jī)翼翼盒的可靠性。

圖5 翼盒結(jié)構(gòu)有限元模型Fig.5 Finite element model of wing box structure

表5 翼盒結(jié)構(gòu)全局可靠性靈敏度計(jì)算結(jié)果Table 5 Results of global sensitivity analysis for wing box structure

方法指標(biāo)L1L2L3ATEPPfYNcall蒙特卡羅法Si方差05.25×10-90.03488.05×10-6000.00125.15×10-70.01363.51×10-60.04758.91×10-60.01443.85×10-60.00542.7×106文獻(xiàn)[14]Si方差0.00042.18×10-70.03276.06×10-30.00051.56×10-70.00161.44×10-60.01393.92×10-30.04503.08×10-40.01326.18×10-50.005637000本文方法Si方差0.00032.30×10-70.03671.12×10-40.00034.65×10-70.00132.11×10-60.01291.19×10-40.04914.48×10-40.01364.19×10-50.00513000

圖6 翼盒結(jié)構(gòu)重要性測度結(jié)果Fig.6 Results of histogram of importance measure of wing box structure

4 結(jié) 論

基于失效概率的全局靈敏度分析，本文提出了基于交叉熵和空間分割的的高效算法。交叉熵算法自適應(yīng)移動(dòng)抽樣中心，逐步確定重要抽樣密度函數(shù)，適用于非線性極限狀態(tài)函數(shù)和多設(shè)計(jì)點(diǎn)的復(fù)雜情況。使用這種方法可以使得更多的樣本點(diǎn)落入失效域，提高抽樣效率。在此基礎(chǔ)上，使用空間分割方法，重復(fù)利用一組樣本，通過對(duì)這組樣本的不同劃分即可得到所有變量的靈敏度指標(biāo)，極大地提高了樣本的利用效率，降低了計(jì)算量。本文通過3個(gè)算例，驗(yàn)證了所提方法的計(jì)算效率和精度，為工程全局可靠性靈敏度分析提供了新工具。

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