不确定结构可靠寿命设计的时变高精度模型和序列优化问题研究

Reliable life design is an effective method to achieve the high reliability and a long duration life of uncertain structures by considering the failure mechanism and time-dependent uncertainties, which could be consistent with the time-dependent multi-physical coupled fields and uncertainties inherent in its performance. Time-dependent highly precise model is the information foundation to obtain the high precise samples, while the sequential optimization is a method with high computational efficiency and accuracy to minimize the expense during the reliable life design. For the construction of the highly precise model, the plan design of the accelerated degradation testing based on the asymptotic stability of the time-dependent Copula function is studied, and then the model validation method to achieve the time-dependent highly precise model is focused on based on the relationship between the Bayes factor index and the information from the accelerated degradation testing. For the sequential optimization, a sequential reliable life analysis method with high computational accuracy and efficiency is proposed based on subset simulation, and then the model validation is integrated into the procedure of design optimization to form the sequential optimization to minimize expense with guaranteeing the high accuracy and efficiency. The typical uncertain structure - spacecraft structure is used to testify the effectiveness of the proposed models and methods. The proposed models and methods will provide successive technical support and security for the improvement of the comprehensive design quality of uncertain structures marked with the high reliability and long duration life.

为适应不确定结构设计中的时变多物理场耦合环境，以及考虑结构性能蕴含的多种不确定性因素，基于时变不确定性并充分考虑结构失效过程机理的可靠寿命设计，是实现不确定结构长寿命与高可靠要求的一种有效途径。而时变高精度模型作为可靠寿命设计中精确样本提取的信息基础，序列优化作为可靠寿命设计中资源消耗最少且高效的精确算法实现，两者是不确定结构可靠寿命设计的关键问题。对于时变高精度模型，本项目首先基于时变Copula函数的渐进稳定性，研究加速退化试验方案设计，继而利用Bayes因子指标与试验信息的内在联系，研究时变高精度模型确认方法；对于序列优化，本项目基于子集模拟研究兼顾效率和精度的可靠寿命序列分析方法，并耦合模型确认，研究资源消耗最少且高效的精确序列优化算法。在此基础上，以航天器结构为应用对象，验证所提出的模型和方法的有效性，为以高可靠、长寿命为标志的不确定结构的综合设计质量的提高提供技术支持和保障。

如何提高重大技术装备设计的先进性、运行的安全性与可靠性，是关乎装备制造业生存与发展的重要问题。可靠寿命设计综合考虑了不确定结构设计、制造以及运行过程中各种不确定性对其性能的影响，是提高其固有可靠性和运行安全性的重要途径。因此，研究不确定结构可靠寿命设计中的关键问题，以期提高不确定结构的可靠性和延长其使用寿命，满足新一代重大技术装备的高可靠与长寿命要求，一直是业界倍受关注的重要课题。本项目以不确定结构的高可靠、长寿命设计为主要工程背景，开展了时变copula函数构建、加速退化试验方案设计、时变高精度模型构建、可靠寿命序列分析以及可靠寿命设计序列优化等关键科学问题研究，取得了一系列研究成果，主要体现在：（1）提出了单时变失效模式和多时变失效模式下的时变copula函数构建与copula参数评估方法，以及在此基础上的加速退化试验方案设计方法；（2）分别研究了基于Bayes因子和B-distance的时变模型确认指标，构建了基于多区间分解的确认指标优化模型以及相关算法，提出了小样本下的时变高精度模型构建方法；（3）分别提出了子集模拟结合不可修系统失效淘汰原则、子集模拟结合copula函数以及鞍点近似结合copula函数等多种可靠寿命序列分析方法，大大提高了可靠寿命分析的计算效率，为大型不确定结构的可靠寿命分析与设计奠定了基础；（4）基于性能退化数据，建立了融合模型确认与时变可靠性的可靠寿命设计优化模型，并提出了可靠寿命设计的序列优化算法，为提高不确定结构的高可靠与长寿命设计水平奠定了坚实的基础。从理论角度看，本项目构建了可靠寿命设计的新理论框架，是对现有结构动力可靠性理论的继承和发展；从应用角度看，所提出的方法对于不确定结构的高可靠与长寿命设计具有重要意义，对于提高不确定结构全面设计质量具有实际价值。