当结构功能函数为非线性函数时,先将其在验算点处线性展开,见式(5-68),并对功能函数中的非正态变量在验算点处当量正态化,用当量正态变量x'i代替原非正态分布变量xi,其均值、标准差由式(5-82)、式(5-85)求出。
经过对基本变量当量正态化和对功能函数线性化,结构功能函数g(x1,x2,…,xn)可表达为
式中 x'i——当量正态化变量,若xi为正态变量时,x'i=xi。
分析表明,非正态变量的当量正态化并不改变随机变量间的线性相关性,即有。通过当量正态化变换,将非正态变量的可靠度分析转化为正态变量的可靠度分析后,则可用类同于5.3.2的方法推得如下计算公式
功能函数均值
功能函数标准差
β的方向余弦
验算点坐标
式中,当变量为正态变量时,x'i=xi。当x1,x2,…,xn相互独立时,式(5-95)简化为
式(5-96)简化为式(5-78)。
由于验算点在极限状态曲面上,故满足
式(5-96)、式(5-97)、式(5-99)则为考虑变量间相关性影响时,迭代求解可靠指标β的验算点法方程组,其计算步骤为:
(1)给定验算点初值,一般取为变量的均值(相当于设β初值为0的情况)。
(2)对非正态变量进行当量正态变换,求出当量正态变量的均值和标准差。
(3)应用式(5-96)求β的方向余弦α'i。
(4)应用式(5-97)计算验算点坐标的新值(其中β为未知量)。
(5)由式(5-99)求解β的新值。
(6)以β、的新值代替上一次迭代的初值重复(2)~(5)步,直至前后两次β值充分接近为止。
当结构功能函数复杂时也可采用如下步骤:
(1)给定β、xi的初值,即β0=0,。
(2)当量正态变换,对非正态变量xi求出其当量正态变量的统计参数。
(3)由式(5-94)与式(5-95)求解。
(4)由式(5-96)求β的方向余弦α'i。
(5)由式(5-97)求验算点的新值[式中β已由(3)步求出]。
(6)将(5)步求出的代入式(5-99),验算是否满足。(www.xing528.com)
(7)若不满足g(x*)=0,则以新值代替(1)步中的初值,重复(2)~(6)步,直至满足要求为止。
【例5-7】 已知结构极限状态方程为g(x)=x1x2—130=0,其中x1和x2的均值和变异系数分别为=38.0,=0.10;μx2=7.0,=0.15。且知x1为对数正态分布,x2为正态分布,x1与x2相关系数为ρ12=0.5,求结构的可靠指标β。
解:迭代一:
(1)设验算点初值。
(2)对变量x1进行当量正态变换,求变换后的均值与标准差。
(3)求灵敏度系数α'i。
对于正态分布变量x2,标准差为
==7×0.15=1.05
由式(5-96)可得
(4)求验算点新值。
==37.83—0.803×3.791β=37.83—3.04β
==7—0.917×1.05β=7—0.96β
(5)求可靠指标β。
将代入x1x2—130=0可得
(37.83—3.04β)×(7—0.96β)—130=0
解出 β1=2.72
由于β1≠β0,需进行第二次迭代,以验算点新值
=37.83—3.04β=37.83—3.04×2.72=29.56
=7—0.96β=7—0.96×2.72=4.39
代替迭代一中初值,重复(2)~(5)步计算。依此类推,直至前后两次求出的β值十分接近为止。
本例经4次迭代得β=2.778。为便于比较,表5-5给出了两种情况:①x1、x2均服从正态分布;②x1对数正态分布、x2正态分布,相关系数ρ12=±0.9、±0.5、±0.2、0.0时β的计算结果。
表5-5 不同ρ值时β的计算结果
为了比较,表5-5中还给出了数值积分法计算结果(精确值)。由表5.5中数据可见,计入变量相关性影响的验算法计算结果有较好的精度。
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