系统可靠度（精选11篇）
系统可靠度 篇1
0 引言
在工程实践中由于各方面因素的限制,人们普遍采用确定性分析方法,并得到唯一的安全系数[1]。然而,由于土体参数具有空间变异性,计算出的安全系数并不能准确的反映边坡的失效概率[2]。近几年来,人们逐渐认识到岩土工程问题中的不确定性,将可靠性分析方法引入边坡工程的稳定性分析,用概率的方法定量的考虑了实际存在的种种不确定性因素,因而更能客观反映边坡的实际安全性[3]。一般情况下通常利用一个滑动面的失效概率来代替整个边坡系统的失效概率[4,5],本文拟利用Slide软件进行边坡的系统可靠度分析,且将常规的可靠度分析结果和系统可靠度分析结果进行了对比,得到了一些有益的结论,对土坡稳定可靠度分析研究具有一定的指导意义。
1 可靠度分析概述
1.1 蒙特卡洛法
蒙特卡洛法又称作随机模拟法或统计实验法,是以数理统计为基础的,借助计算机程序来研究随机变量的数值计算方法[6]。它的基本原理是:
根据大数定理,设x1,x2,…,xn是N个独立的随机变量,若它们来自同一母体,有相同的分支,且具有相同的均值和方差。根据边坡土体结构的自身及外部条件,建立如下功能函数:
将这组随机变量一次带入功能函数,确定其在基本变量空间中属于破坏区还是安全区,即F与0的关系,当F>0时,认为安全,当F<0时,发生破坏。
根据这N次模拟中破坏的次数M,当N足够大时,得到的频率即为整个边坡的失效概率:
1.2 Slide的模拟原理
Slide软件就是采用蒙特卡洛法选取N个样本,然后对每个样本进行可靠度分析,统计安全系数小于1的样本个数,计算该土坡的失效概率,并根据所得的失效概率确定可靠度指标。
Slide模拟的流程图如图1所示。
2 算例分析
2.1 工程概况
1)该边坡为非均质土坡,边坡几何如图2所示。
2)统计参数:设该土坡的统计参数(均值μ,标准差σ)如表1所示。
`
2.2 结果分析
本文采用Bishop法和Spencer法两种方法,利用蒙特卡洛法选取了10 000个样本分别进行常规可靠度分析和系统可靠度分析,其中Bishop法选择圆弧滑动面,Spencer法选择非圆弧滑动面,二者都选择正态分布。
1)不考虑土层的粘聚力和摩擦角之间的相关系数。
图3给出了边坡系统中需要考虑的危险滑动面。
用Slide软件模拟的结果如表2所示。
2)考虑土层的粘聚力和摩擦角之间的相关系数。
如图4所示为边坡系统中需要考虑的危险滑动面。
用Slide软件模拟的结果如表3所示。
由表2,表3可知,对于确定性分析而言,选择两种方法、两种滑动面,得到的安全系数基本相同。对于可靠度分析而言,系统可靠度分析所得的安全系数都小于常规可靠度分析所得的安全系数;相对于一般可靠度分析所得的失效概率较小,系统可靠度分析所得的结果在2%～3%;二者相比,系统可靠度分析所得的可靠度指标都较小。
将表2,表3中失效概率对比可知,考虑了粘聚力和摩擦角的相关性时,得到的失效概率较大;对比可靠度指标可知,考虑了粘聚力和摩擦角的相关性时,得到的可靠度指标较小。
3 结语
本文利用蒙特卡洛法对某土坡进行了系统可靠度分析和常规的可靠度分析,分别讨论了是否考虑粘聚力和摩擦角的相关性对各项指标的影响,并且将二者进行对比。结果表明:系统可靠度分析比常规可靠度分析所得的结果偏大,进行系统可靠度分析非常有必要。
摘要：基于可靠度分析理论,利用蒙特卡洛法,对某土坡可靠度稳定性进行数值模拟,分别进行了系统可靠度和常规可靠度分析,讨论了粘聚力和摩擦角相关性对失效概率的影响,并将二者进行对比,分析结果表明:系统可靠度分析比常规可靠度分析方法所得的结果偏大。
关键词：系统可靠度分析,相关系数,失效概率,可靠度指标
系统可靠度 篇2
基于L.A.Zadeh的语言概率(即模糊概率)场中模糊概率运算的.思想,研究工程结构/系统的第二类模糊可靠度的具体算法.用模糊集扩展原理给出第二类模糊可靠性问题中模糊概率的计算公式,并给出和证明了满足概率运算封闭性的模糊集分解定理.研究了当工程结构/系统的抗力和荷载效应具有模糊概率时工程结构/系统模糊可靠度的计算方法.分析表明:工程结构/系统的第二类模糊可靠度的计算可转化为求解一系列最优化问题.算例结果表明了所给算法的合理性.
作 者：吕恩琳 钟佑明 作者单位：吕恩琳(重庆大学,资源及环境科学学院,重庆,400044;重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室,重庆,400044)
钟佑明(重庆大学,机械工程学院,重庆,400044)
系统可靠度 篇3
一、输电线路铁塔结构设计的主要内容
输电线路铁塔设计的主要内容便是塔杆设计，塔杆的稳定性取决于设计水平是否能够达到运行标准。为了保证塔杆在外力作用下依然能够保证稳定运行，首先要做的就是要做好塔杆的基础。此外塔杆的位置选择、选材、选型还有塔间距离，同样重要。雷电等自然现象对于塔杆的可靠性和稳定性也有一定的影响，所以防雷接地装置的设置也必不可少，这就必须要考验接地网的稳定性，为了降低电阻应该采取埋设接地模块的方法来提高技术的可靠性，这是保证铁塔稳定性的关键性技术之一。现在除冰设计也作为铁塔结构可靠性检测的一项重要內容之一，覆冰的输电线路非常容易导致断线事故的发生，也会给铁塔的承重负荷造成巨大的压力，严重会导致铁塔发生断裂事故，从而引发大面积的停电事故，给社会生活与生产带来巨大损失。当前国内的除冰技术还不够成熟，采用最多的方式便是机械除冰方法，最近几年才采用了有源防冰覆层、涂设等涂料方式，但是也要根据实际情况来采用这种除冰方法，来保证铁塔运行的可靠性。
二、结构可靠度的计算方法与步骤
本文根据DL/T55154-2002《架空送电线路杆塔结构设计技术规定》中的相关技术标准要求，对输电线路铁塔结构的稳定性的相关技术标准与设计公式进行推演：（1）将定值SGk作为该计算要求的永久载荷效应，将单元ρQ（ρQ1、ρQ2）作为设定好的比值，这样就可以计算出对应的效应标准值SWk=ρQSGk（SWk=ρQ1SGk，Sik=ρQ2SGk）。（2）依照相异的效应组合情况，对输电线路铁塔结构的抗力的标准值Rk依据极限状态方程来进行求解，在工况1（最大风）条件下，铁塔结构构件的抗力标准值计算出的结果为Rk=γRγ0（γG+γQβCαwTρQ）SGk；在工况2（风荷载、覆冰荷载）条件下铁塔结构构件的抗力标准值计算出的结果为Rk=γRγ0（γG+γQβCαwTρQ2）SGk。（3）上面步骤中计算出的随机变量值的均值与标准值相乘，求解出μxi（i=1，2，…，n），即变量的平均值，然后再计算各个变量的均方差μxi，该均方差的计算是通过δxi（变异系数）和μxi（平均值）相乘求解出来的，计算结果为μs=μksSk，σs=μsδs，μR=μkRRk，σR=μRδR。（4）验算点设定为P*，相应的变量为xi*。坐标设置为xi*（R*，S*），其中要设定为xi*=μxi。（5）区别不同单元的基本变量概率分布情况，正态化非正太随机变量。
三、构建可靠度计算结果评价
根据要求，将冰、风的载荷重现期设定为3个定值分别是15年、30年和50年。风速设置为20m/s，风载荷系数为βc，设定值为1.2，其他情况下忽略风载荷调整系数，设定值为1.0。
结论
在大风情况下，2级构件的稳定性略高，其余情况下略低；在覆冰情况下，2级构件的稳定性略高；50年的可靠性比30年的可靠性要低0.5，失效率要高1个数量级；50年的可靠性比15年的可靠性要低1.0，失效率要高2个数量级。建议，应该将冰、风荷载重现期提高到50年，对于自然条件恶劣地区的铁塔结构把荷载要求提高到100年，或者在50年的基础上适当提高冰、风荷载的标准值。从而提高我国现行的铁塔结构设计的可靠度和安全度。
建筑消防设施系统可靠度评测 篇4
笔者综合模糊综合评价法和网络分析法,提出基于模糊网络分析法(Fuzzy Analysis Net Process,FANP)的建筑消防设施可靠度指标体系和分析模型,运用该法对建筑消防系统进行可靠度分析评测,并给出实例验证其可行性。
1 消防系统分类及可靠度计算流程分析
为建立消防系统可靠性分析流程,应先对消防系统中的元素进行梳理分类。由于消防系统层级复杂、元器件众多且彼此影响,参考相关研究成果,一般建筑消防系统可按以下三种方法进行划分:按风、机、水、电、气五大类划分,各大类之下又包含若干子系统;按消防系统中运行系统与其余系统间的交流方式分为物质流和信号流,这两部分包含若干具体子系统;按消防系统运行主要过程划分为探测系统、控制系统和执行系统三部分,探测系统主要指自动报警系统,控制系统主要指消防联动系统,其余系统属于执行系统,如图1所示。
从图1可看出,消防系统设施众多且设施之间存有相互关系。针对消防系统工作原理,提出消防系统可靠度分析一般流程,如图2所示。对于某消防评测对象可通过人工建立或通过匹配模型库、逻辑关系库,在消防设施工作原理基础上建立可靠性计算框图。通过调用可靠度评测方法库、评测指标库和评测数据库计算出消防系统可靠度值。评测结果可输回可靠度统计数据库中充实库中的数据储备,或输回专家知识库中为其余系统可靠度评测提供参考。随着评测次数增多,消防系统评测数据库不断完善。
2 基于FANP法的消防系统可靠度评测
匹兹堡大学教授Saaty T L在20世纪70年代提出层次分析法(AHP)解决定性对象分析缺乏客观准确性问题,90年代又提出了一种新的用来处理具有依赖和反馈关系的复杂问题定量处理方法,网络分析法(ANP),该法没有明确的层次结构关系,而是由元素相互作用形成的网络结构。模糊网络分析法(FANP)是网络分析法在含糊性和不确定问题上的发展,可对不确定的、含糊的复杂问题进行定量化处理,是模糊综合评价和网络分析法的结合。
2.1 可靠度评测指标体系和FANP建模
为进行消防系统可靠度分析,抓住影响可靠度的主要因素,将层次分析法与“人—机—环”消防系统思想结合,建立消防指标体系框架,如表1所示。该指标体系准则层之间没有依赖关系且只受目标层支配,因素层之间存有依赖与反馈关系。
根据所建立的指标体系,将目标层和准则层作为控制层,因素层作为网络层建立消防系统FANP结构模型。控制层之间元素不发生相互作用且准则层元素受目标层控制,无反馈关系,而网络层元素之间相互作用,元素间存有依赖、反馈关系。图3为消防系统网络层次结构模型图,图中以箭头表示系统元素之间的关系,单向箭头表示后元素对前元素存有依赖关系,双向箭头表示元素两者相互关联,指向自身的箭头表示元素内部反馈、依赖。
2.2 基于三角模糊数的模糊网络分析法基本步骤
(1)建立消防系统内的评测因素集与备择集。确定消防系统内所需进行评测元素组成的因素集U ={U1,U2,…,UN}与各元素可能的各评测结果组成的备择集V={v1,v2,...,vM}。其中,Ui中又包含若干元素uiw。然后进行单因素模糊判断,即建立U到V的模糊对应关系F.R.,方法和模糊综合评价相同。
(2)基于FANP确定因素权重值。 在传统的AHP和ANP方法中,对元素进行依次比较得到判断矩阵,但判断矩阵得到的相对重要性人为因素影响较大,具有主观、离散特征,忽略了评测的不确定性和模糊性影响。因此,笔者利用三角模糊数理论来弥补存在的不足之处。
一是以元素组Ui为准则,Ui中的某个元素为次准则,以三角模糊数的形式构造判断矩阵P,矩阵中的pij=(lij,mij,uij)分别代表最悲观值、最可能值和最乐观值。在建立好判断矩阵后,进行一致性检验,确定三角模糊数矩阵满足一致性的要求。
二是依据三角模糊数互补判断矩阵的排序方法,可运用式(1)计算各元素的模糊综合评价值θ,其中符号表示两两矩阵对应相乘。根据排序模糊数原理,假设决策者是中性的,则可推导出其期望值E,计算见式(2)。
三是计算出超矩阵W和加权超矩阵W 。其中,超矩阵W中的元素矩阵Wii(i=1,2,…,n)的每列是某组中某个元素模糊综合评价值,超矩阵W中的元素矩阵Wij(i≠j)是在某个准则下,以对元素影响程度作为次准则两两比较后进行综合模糊评价得到的。为求得加权超矩阵,先将元素组的相对重要性进行两两比较得到元素组的相对加权矩阵A,再将矩阵A与超矩阵W元素一一对应相乘得到加权超矩阵W 。
四是求解超矩阵W 。之前求得的加权超矩阵是在某个准则下计算的,而这样的准则还有若干个,因此还需要计算出这些准则对应下的加权超矩阵并合成最终的加权超矩阵W ,利用软件计算得W∞,其列向量就是该元素的权重值。
(3)计算系统整体可靠度。得到各元素和元素组的相对权重值后,专家依据建筑消防设施可靠度评测相关章程对各子系统中的元器件进行评测打分。或者,可根据可靠性统计数据大致分析元器件可靠性状态直接给出分值,例如火灾探测器的可靠性统计数据根据不同探测器种类、不同使用地区和不同使用场合给出了一系列统计评测值,人们对应自身情况就可得到自身系统中的火灾探测器评分值。在得到各元器件评分值后,将其与元器件相对权重相乘即可得到系统总体可靠度计算值。
3 应用实例
以某民用建筑消防系统为例,根据上述建立的网络结构模型,利用模糊网络分析法对其可靠度进行评测。从表1可看出,消防系统主要包括3个一级指标,13个二级指标。
首先以消防人员为评价准则列出准则层的比较矩阵S,如式(3)所示。
用三角模糊算法,求得U1的权重向量A1=(0.131、0.529、0.341)。同理,也可求得A2、A3,将其组成权重矩阵A。然后,按照计算准则层权重的方法计算出因素层权重。例如,在U2(消防设施)中,分别以U21(风系统)、U22(机系统)、U23(水系统)、U24(电系统)、U25(气系统)为评测基准,各元素按对基准的影响大小进行间接优势度评测,得到权重向量,组合构成U2的因素权重矩阵W22=(WU21,WU22,WU23,WU24,WU25),同理可求得W11、W33。又如,U2准则下,以对元素U23影响程度作为次准则两两比较后进行综合模糊评价得到W23,同理得到其余权重矩阵。将以上求得的权重矩阵整合构成超矩阵W ,如式(4)所示。
将矩阵A与超矩阵W元素一一对应相乘得到加权超矩阵 ,利用软件编写算法求出∞,得到矩阵中各值趋于不变收敛至某值,见表2。将表2中的权重归一化处理得到元素层各元素的权重值,分别是:(0.041,0.065,0.035,0.066,0.112,0.098,0.101,0.087,0.108,0.075,0.076,0.069,0.071),根据专家评分,以百分制计,元素层的得分为:(85,80,77,69,87,91,85,88,79,84,86,94,85),该消防系统整体可靠度值为84.73,处于建筑消防系统可靠度评分较好区间之内,表明该民用建筑消防系统的运行可靠度较好,各元器件的运行状态较稳定。
4 结束语
针对消防系统可靠度评测过程人为因素影响大、效率低等问题,运用模糊网络分析法,分析了消防系统内部各因素相互作用关系,建立了消防系统可靠度评测模型。将原本定性的消防系统可靠度指标定量化,比较计算了这些指标的相对权重,求得整体系统的可靠度值。该法将不确定的、含糊的消防系统可靠度评测复杂问题定量化处理,避免了评测过程中人为因素太多造成结果不准确的问题,实现了消防系统可靠度评测工作的高效、准确进行。消防系统可靠度评测工作是一个长期积累的过程,随着数据库、专家库和方法库的不断充实,基于网络分析法的消防系统可靠度评测将得以进一步发展。
摘要：在消防系统复杂性分析基础上,提出了消防系统可靠度评测的一般流程,建立了基于模糊网络分析法的消防系统“人员-设施-环境”可靠度指标体系、分析模型及求解算法。并以某民用建筑消防系统为例对其进行了求解验证。验证结果表明该方法可行有效,为消防系统的可靠度评测提供了新的思路。
关键词：模糊网络分析法,消防系统,可靠度评测
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系统可靠度 篇5
利用ANSYS计算沥青路面结构可靠度的探讨
以有限元分析软件ANSYS为工具,进行沥青路面结构可靠度的分析与计算,分析了各设计参数的变异性对于沥青路面结构可靠度的影响以及设计参数的相关性.并与基于多层弹性层状体系应力计算程序对于可靠度计算方法相比较.结果表明:模量的变异比厚度的变异对可靠度的`影响大,尤以土基模量的变异对可靠度的影响最大.且输入变量问的相关程度都比较低.有限元分析ANSYS计算沥青路面结构可靠度有足够的精度,且计算方便,能作为路面结构可靠度计算领域的一种新的途径.
作 者：丁瑞 作者单位：重庆交通大学,重庆,400074 刊 名：黑龙江科技信息 英文刊名：HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)： “”(14) 分类号：U4 关键词：沥青路面结构 ANSYS 变异性 敏感性 相关性系统可靠度 篇6
关键词:桥梁结构;结构可靠度;结构设计
中图分类号:U442.5+3 文献标识码:A 文章编号:1000-8136(2009)27-0072-02
桥梁结构设计的基本原则是安全、适用和经济。传统的桥梁结构设计主要是采用定值设计的方法,目的是追求一个满足设计规范条件下的最低水平设计,其既不能描述和处理桥梁结构中客观存在的各种不确定性因素,也不能定量地分析计算安全、适用及经济的各项指标,更无法科学地协调它们之间的矛盾,使它们达到合理的平衡。且由于一直以来我国在桥梁设计过程中,存在着考虑强度多而考虑耐久性少;重视强度极限状态而不重视使用极限状态;重视桥梁结构的建造而忽视其检测和维护,使结构安全性存在不同程度的隐患和缺陷。近几年来,国内发生的几起大桥坍塌或局部破坏事故在很大程度上是由于构件疲劳损坏(如结构开裂、变形过大等)所导致,从而严重影响桥梁结构的承载能力和使用性能。因此,为了保证桥梁安全运营、延长其使用寿命以及提高桥梁的安全性和耐久性,减少早期桥梁病害,从而节约后期桥梁的维修费用,加强对桥梁结构可靠性研究及可靠性在公路桥梁结构设计中的应用已迫在眉睫。
1结构可靠度的定义
结构的可靠性是指结构的安全性、适用性和耐久性的统称。一般情况下,总是将影响结构可靠性的因素归纳为结构构建的荷载效应的R和抗力S。荷载在设计基准期内有不同的组合和效应,抗力在材料性能、几何参数和计算模式下均具有不定性,因此在现实情况下,我们只能从概率学上用失效概率度量结构的可靠性,通过将抗力和作用效应相互独立。
根据当前国际上的一致看法,结构可靠度是指工程结构在规定的时间内,在规定的条件下,完成预定功能的概率。“规定时间”是指结构进行可靠度分析时,结合结构使用期,考虑各种基本变量与时间的关系所取用的基准时间;“规定的条件”是指结构在正常设计、施工和使用的条件下,即不考虑人为过失的影响;“预定功能”是指正常施工和使用时,结构能承受可能出现的各种作用,同时具有良好的工作性能,有足够的耐久性能,以及在设计规定的偶然事件发生时和发生后,结构能够保持必需的整体稳定性。
可靠度概念中的“规定时间”是指结构设计基准期,一般大多数国家是50年,且有一个关系就是:“规定的时间越长,结构可靠度就越低”。目前,根据我国《公路桥涵设计通用规范》(JTJ D60-2004)中规定,公路桥梁结构的设计基准期为100年。
2可靠度理论下公路桥梁结构设计要求
可靠度理论下公路桥梁结构设计的总要求是:结构的抗力R应大于或等于结构的综合荷载效应S,即RS。
在公路桥梁结构可靠性设计中,即规定的条件就是在正常情况下的施工,则将截面承载力的安全指标β作为结构的可靠指标;将结构在失效状态时的概率称为失效概率。但由于实际中抗力和荷载效应均为随机量,因此上式并不能绝对满足,而只能在一定概率意义下满足。即P{RS}=Pr。
其中,Pr为结构的概率可靠度。因此,结构设计更明确的要求是:在一定的可靠度Pr或失效概率Pj条件下,进行结构设计,使得结构的抗力大于或等于结构的综合荷载效应。
而在公路桥梁结构设计中,一般需要确定结构的失效标准和失效模型;确定结构的目标可靠指标;推求设计表达式。
3公路桥梁结构目标可靠度
目标可靠指标是结构设计的依据,是结构设计所要预期达到的安全水平指标。而度量结构可靠性的指标就是可靠度。其优点是目标可靠指标与失效概率或目标可靠度(可靠概率)有一一对应关系。因此,要将概率极限状态设计法用于公路桥梁结构设计,首先需要设计者确定以多大的失效概率作为设计目标,即目标可靠指标应选多大(其以结构的重要性、失效后果、破坏性质、经济指标等因素分析确定)。当所设计的结构构件失效概率小,即可靠指标大,结构的可靠程度提高,相应的工程造价高,而维护费用降低,投资风险及给社会带来的后果就小;反之,失效概率大,即可靠指标小,结构的可靠程度低,工程造价低,维护费用高,投资风险及给社会带来的后果等问题就多。
目前,根据我国现行公路桥梁设计规范条件下桥梁结构构件可靠度校准的结果,经综合分析,并参考国内外各种结构构件目标可靠指标的建议值,《公路工程结构可靠度设计统一标准》(CB/T 50283-1999)建议我国公路桥梁二级结构构件在设计基准期内的目标可靠指标为:
主要组合(汽车、人群、结构自重和土引起的或其中部分引起的效应组合):
延性破坏构件βT=4.2
脆性破坏构件βT=4.7
附加组合(在主要组合的基础上再加上其他作用效应的组合):
延性破坏构件βT=3.7
脆性破坏构件βT=4.2
上述建议值分别相应于现行公路桥梁结构设计规范延性破坏构件和脆性破坏构件可靠指标的下限值。
对于一级和三级公路桥梁结构构件,相应的目标可靠指标可根据我国《工程结构可靠度设计统一标准》(CB 50253-1999)的要求,在已确定的二级结构构件目标可靠指标的基础上各分别增减0.5,这个要求依然是工程经验性的要求。
4基于可靠度的公路桥梁结构优化设计
4.1结构优化模型
基于可靠度的桥梁结构优化模型可以决策出各个构件的最优可靠度,各个构件的优化设计就是以最小的造价实现它的最优可靠度,这就将结构整体优化设计方法分成以下三个方面:
4.1.1选择设计变量
一般把对设计要求起主要影响作用的参数作为设计变量,如目标控制参数(结构造价C1和损失期望C2)和约束控制参数(结构的可靠度PS);而将那些对设计要求来讲,变化范围不大或是根据结构要求或局部性的设计考虑就能满足设计要求的参数等作为预定参数,这可以大大减少设计、计算和编制程序的工作量。
4.1.2确定目标函数
一般用全桥所设计的梁结构造价之和作为目标函数进行优化。首先,假设所设计的梁在使用期内失效概率为PF,其失效以达到或超过极限状态为标志,一旦结构损坏必须考虑重建。因此,桥梁结构的可靠度优化设计问题就归结为寻求一组满足预定条件的截面几何尺寸和钢筋截面积以及失效概率PF,从而使总费用C最小。
minC=C1+ C2PF
式中,C:目标函数;
C1:结构造价;
C2:结构的损失期望,失效概率为PF时可能造成的失效结构的恢复费用。结构失效概率为PF。
4.1.3确定约束条件
公路桥梁结构基于可靠度优化设计的约束条件,则包括尺寸约束、结构强度约束、应力约束、变形约束、裂缝宽度约束、构件单元约束、结构体系约束、从正常使用极限状态下的弹性约束到最终极限状态的弹塑性约束、从可靠指标约束到确定性约束条件等。在设计中,要使结构优化设计应用于实际桥梁工程,则是将公路桥梁设计中实际的约束条件与目标约束条件相比较,保证各约束条件都符合现行规范的要求,以实现最优设计。
4.2选择优化设计计算方法
桥梁结构基于可靠度的优化设计问题属于比较复杂的多变量、多约束非线性优化问题,在计算过程中,通常是将有约束优化问题转化为无约束问题求解。可以利用的优化设计计算方法有复合形法、拉氏乘子法、Powell法等。
4.3进行程序设计
根据基于可靠度的结构优化模型和选择的优化设计计算方法,编制功能齐全、运算速度快的综合程序。
4.4结果分析
对计算结果进行分析,确定最优设计方案。
综上所述,基于可靠度的公路桥梁结构设计方法,其不仅考虑到设计参数中设计向量、目标函数和约束函数的随机性、模糊性和未确知性等,以及材料和施工质量的不确定性,使得设计人员在设计时利用桥梁结构的目标可靠度或失效概率,来描述更为科学和定量的安全可靠程度,实现安全、适用、耐久的设计要求;另外其还考虑到不同功能的失效概率和失效损失造成的失效损失期望、结构运行和维修费用等在内的经济指标,考虑如何以最低的造价实现最佳的经济效益,实现经济、合理和美观的设计要求。在文章中,以结构可靠度为控制参数,既能处理桥梁结构中的随机不确定性,又能使安全与经济之间、近期投资与长远效益之间的矛盾得到最佳的协调,从而使公路桥梁设计方案在安全、适用、经济的条件下达到最佳优化。
Highway Bridge Optimization Design under the Reliability of Structure
Deng Mingrong
Abstract: This text gets down the highway in the structure designing requirement of the bridge, highway bridge from the definition of the reliability of structure, reliability theory mainly The reliability of structure goal of roof beam and highway based on reliability, these four respects of optimization design of bridge structure, are explained.
系统可靠度 篇7
1 机械可靠度的特点
机械产品的失效主要是耗损型失效, 而电子产品的失效主要是由于偶然因素造成的[5,6,7,8]。机械产品的失效模式很多。机械产品的组成零部件多是非标准件, 统计困难。机械产品的不同失效模式之间往往是相关的。耗损型失效的失效率随时间增长, 符合这一特性的分布有正态分布、威布尔分布、对数正态分布和极值分布等[9,10,11,12]。
2 优化的机械系统可靠度二阶界限理论
如果系统可靠度窄界限模型给出的仍然是较宽的可靠度区间值, 就必须将模型的上下限差值降低到最小的范围内。分析二阶界限模型的影响因素后发现, 精确的Pij值计算直接关系到模型上下限计算值的精度和准确性。采取下式对可靠度二阶界限理论进行充分优化。
3 多模失效相关时的机械系统可靠度计算步骤
多模失效相关时的机械系统可靠度计算顺序如下:因为机械系统自身的复杂性、失效模式多、失效模式间存在不同程度相关性所以首先对机械系统失效模式进行充分简化、筛选, 建立所有零件失效模式的极限状态方程Mi=0, i=1, 2, ……, j。利用零件相关系数定义式, 计算不同零件失效模的相关系数。计算两两失效模式的联合失效概率。采用联合失效概率和各模式失效概率计算机械系统不可靠度。
4 机械系统各可靠度计算模型计算对比
采用一阶界限模型 (First order bounds model) 、原始的二阶界限模型 (Original second order bounds model) 、优化的二阶界限模型 (Optimized second order bounds model) 对实例进行分析计算。机械系统各可靠度计算模型结果为一阶界限模型 (First order bounds model) 上限值 (Upper value) 为0.982, 下限值 (Lower value) 为0.972, 界限区间宽度 (Bounds width) 为0.01, 计算值的偏差 (Devi ation of values) 较大;原始的二阶界限模型 (Original second order bounds model) 上限值 (Upper value) 为0.981, 下限值 (Lower value) 为0.977, 界限区间宽度 (Bounds width) 为0.004, 计算值的偏差 (Devi ation of values) 精度较高, 适合定性分析;优化的二阶界限模型 (Optimized second order bounds model) 上限值 (Upper value) 为0.978, 下限值 (Lower value) 为0.974, 界限区间宽度 (Bounds width) 为0.004, 计算值的偏差 (Devi ation of values) 精度较高, 适合各种情况的定量计算。
5 讨论
由于机械产品的失效模式多、统计困难等原因造成机械可靠性为机械领域的研究难点。机械系统自身的复杂性、失效模式多、失效模式间存在不同程度相关性、非标准件统计困难等问题使如何准确而有效地定量表达机械系统的可靠性成为难点。在以往的机械可靠性研究中, 对机械系统内在的诸多特性采取简化考虑, 采用独立假设理论。在独立假设理论中, 各零部件间是相互独立的, 因此可以对各个零部件、各个失效模式分别计算可靠性。机械系统本身具有复杂的相关性问题, 运用独立假设理论计算机械系统可靠性存不合理性。Ove.Ditleven提出系统可靠度二阶窄界限理论计算过程比较繁琐[3]。Cornell C.A.提出的近似估计结构系统可靠度所给的界限过宽而不太实用[2]。可靠度设计需要考虑问题较多。需要结合失效模式分析提出适于某机械产品的可靠性设计准则, 以防止出现失效为设计宗旨。在产品研制过程中重视可靠性试验必要时需进行现场可靠性试验, 或收集使用现场的失效信息。注意产品的维修性和使用操作问题。维修设计的主要目的是提高维修效率、降低维修费用。对于复杂的机械产品由于体积大、成本高、费用高等原因不能进行可靠性试验, 可对子系统、部件、组件进行可靠性试验, 对其可靠性进行综合评价。机械可靠度受客观条件限制, 允许有一定的不可靠度存在, 但要有一定的维修手段作为可靠度不足的补充。制药设备对药品质量的影响是非常突出和至关重要的。选择制药设备必须考虑制药设备运行是否稳定、可靠和能否达到无故障或故障率极小等。重视和选择良好的、适用于工艺要求的生产设备和相关设施是确保药品质量、符合gmp要求的必要条件。本文提出的二阶界限理论也考察制药设备可靠度的评估。本文提出的二阶界限理论在界限区间宽度上更具有优势, 足以满足普遍的可靠度精确计算要求, 适合机械系统可靠性优化和评估问题。
摘要：本文对多模相关的机械系统可靠度优化模型进行研究。由于机械产品的失效模式多、统计困难等原因造成机械可靠性为机械领域的研究难点。优化的二阶界限理论在界限区间宽度上更具有优势, 足以满足普遍的可靠度精确计算要求, 适合机械系统可靠性优化和评估问题。
关键词：机械,可靠,模型
参考文献
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系统可靠度 篇8
可靠度是设施系统安全使用或运行的量度。道路交通系统是由交通参与者、车辆、道路及环境四大因素构成的复杂动态系统[2]，道路交通系统要安全必须使组成该系统的各要素都安全可靠。道路交通系统的安全性取决于系统中各要素的安全可靠性。本文将探讨用道路交通系统可靠度来进行道路交通系统安全评价，即用道路交通系统安全可靠度模型来反映道路交通系统安全评价模型。道路交通系统安全可靠度是指在规定的道路交通条件和给定的时间内，不发生交通事故的概率，数量上应为交通参与者安全可靠度、车辆安全可靠度、道路安全可靠度与环境安全可靠度的并积。
1 交通参与者安全可靠度模型
1.1 感知可靠度模型
感知阶段差错状态可由本身直接恢复，感知可靠度[2,3]RS表示为:
其中，pSi为感知阶段第i个感知行为主因子量化值;wS为感知差错引发的故障或事故的百分比。
1.2 判断可靠度模型
判断阶段差错状态除可以直接恢复外，还可以通过感知—判断方式恢复。所以该阶段的可靠度为两者串联组合，则判断可靠度[4,5]RO为:
其中，pOi为判断阶段第i个判断行为主因子量化值;wO为判断差错引发的故障或事故的百分比。
1.3 动作可靠度模型
动作阶段差错状态恢复有三种方式:除直接恢复外，还有通过判断—动作阶段恢复，以及感知—判断—动作恢复，即动作可靠度[6,7]RR由三种恢复方式的可靠度串联组合:
其中，pRi为动作阶段第i个动作行为主因子量化值;wR为动作差错引发的故障或事故的百分比。
1.4 交通参与者可靠度的计算公式
交通参与者可靠度分为感知可靠度RS、判断可靠度RO和动作可靠度RR。由三个行为阶段构成串联系统[6,7]，因此交通参与者的可靠度Rp为:
2 车辆安全可靠度模型
车辆的安全可靠性，是指车辆在规定的使用条件下与规定的时间或里程内安全完成规定功能的概率。即汽车在正常的驾驶下，一定时间或行驶里程内能够保证安全正常行驶的程度。车辆安全可靠度Rv为:
其中，rm为车辆第m种部件或逻辑连接的可靠度;K为组成车辆的逻辑单元总数。
3 道路与环境安全可靠度模型
道路是车辆与人通行的场所和基础条件。道路对交通安全影响可分为两种情况:一种是因为道路的缺陷直接导致交通事故的发生;另一种是因为道路的缺陷诱使驾驶人的驾驶行为发生偏差。影响交通安全的道路因素主要有道路等级、几何线性、横断面、交叉路面及安全设施等。所以道路安全可靠度模型Rr为:
其中，tij为道路第i种影响因素中的第j种属性的可靠度;αij为道路第i种影响因素中的第j种属性的权重;n为影响道路安全因素总个数;k为道路第i种影响因素的属性个数。
4 道路交通系统的安全可靠度模型
根据以上分析，道路交通系统的安全可靠度R的模型为:
最后得:
从物理的观点来看，网络是各个物理元素相互连接形成的一个系统，可分为点、线、面三个组成层次。同理，道路交通系统为道路节点或微段、路段、路网组成。因此道路交通系统可靠度可从道路系统节点或微段、路段和路网角度进行研究。
5 结语
本文采用系统的观点，通过分析组成道路交通系统的四个因素:交通参与者、车辆、道路和环境，分别建立其安全可靠度评价模型和道路交通系统安全可靠度模型。在此基础上，建立了道路交通系统安全可靠度评价模型，因此可对道路交通系统的安全性进行评价，为道路交通安全的研究与保障奠定一定理论基础。由于道路交通系统的复杂性，模型中相关参数的确定有待进一步研究。
摘要：采用系统的观点,通过分析组成道路交通系统的四个因素——交通参与者,车辆,道路,环境,分别建立安全可靠度评价模型和道路交通系统安全可靠度模型,从而实现了对道路交通系统安全性进行评价,为今后道路交通安全的研究与保障奠定了一定的理论基础。
关键词：道路交通系统,安全可靠度,模型
参考文献
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系统可靠度 篇9
结构体系抗力调整法在实际的运用中, 可以对整体结构体系的可靠性的分析, 还有结构体系的可靠度调整内容分成两个步骤来完成, 然后依据结构自身的各个失效模式的可靠性指标, 还有相对应的目标可靠指标性的比值, 作为对抗力进行调整的主要依据, 然后就可以进行结构的各失效模式可靠度的分配以及调整, 进而通过结构体系可靠度的指标, 为所设定的参数直接进行建筑结构的设计。
1 建筑框架结构设计的基本原则
1.1 建筑结构设计的重要性
在进行建筑框架方面的设计中, 因为不同的机构构件相应有其不同的作用, 而且构件决定了其结构的整个体系, 因此对其的设计就显得尤为重要。那么在具体的设计阶段, 就需要有经验的设计人员, 针对结构构件在不同位置, 或者是不同构造中所起到重要性的不同, 对其进行深入的有意设计, 抓住设计中的重点内容, 以此来确保建筑框架结构设计的准确性, 保障其整体的设计质量。业内人士都十分清楚, 这些结构构件对外力拥有一定的抵抗作用, 如果遇到非常大的外力破坏时, 如果设计不合理, 或者设计中没有考虑其负载的强度, 那么就很容易导致构件损坏, 或者部分和整体的设计结构发生变形和应力变化, 为了保证重要的构件不能受到损害, 在设计支初就要区分好构件的重要性。
1.2 在设计的过程中, 一定要保证结构体系的平衡性
我们在对建筑框架进行结构设计的时候, 有一点是非常的值得注意, 就是在现实中对建筑框架结构进行设计时, 一定要遵循刚柔并济的设计原则, 因为在设计中如果结构过于刚硬, 那么就会产生变形能力非常差的问题, 如果其过于柔弱, 那么整体结构就变得非常脆。当建筑框架受到比较大的外力破坏后就容易受到损坏。因此在设计中, 一定要注意刚柔并济的原则。
2 框架结构在可靠性方面的设计分析
在进行框架结构可靠性方面的设计过程中, 必须先要掌握结构体系的抗力调整法, 也就是用近似的估算进行结构体系在可靠性, 以及抗力性方面的分析。但是在分析的过程中, 必须要根据结构体系, 以及失效的模式, 结构构件这三者之间的联系进行有效的分析, 在使用过程中, 主要分为两个步骤:第一步就是分析可靠性;第二步就是研究调整可靠度。应用结构体系的抗力调整法, 在实际的设计工程、建筑结构中, 其操作过程并不复杂, 在实践的检验中, 其实用性也非常好, 这些方面都充分的体现出结构体系的抗力调整法在现场的使用价值。但是有一点是值得注意的, 与国外的发达国家进行比较, 由于我国科学技术发展比较晚, 在研究投资上还存在问题, 因此在可靠度方面存在不同程度的问题, 上述这些原因也就直接造成了结构体系抗力调整法不能切合实际, 那么在以后的科学发展中, 有关设计人员必须加强对结构体系抗力调整方面的研究。在调整结构构件可靠度方面, 必须不断的进行计算, 直到符合设计要求为止。在进行实际的操作中, 结构体系的抗力调整法主要的研究对象就是建筑框架结构, 计算的原理在可靠性设计方面的适用情况也是非常多的。针对于建筑框架结构中进行的可靠性设计问题而言, 结构体系的抗力调整法的使用价值是非常高。如果想要想提高建筑框架结构设计的效率, 那么就要在开展对建筑框架结构的设计工作之前, 设计人员必须要结合自身的实际经验, 然后合理的运用系统运行中的效应进行判断。
3 建筑框架结构设计可靠性的分析
在建筑框架结构设计方面, 一种就是通过主失效的模式对可靠度进行分析, 而另一种就是失效概率的计算方法分析可靠性。
(1) 主失效模式的计算方法。主失效模式的计算方法主要是运用了一次二阶矩阵法, 在此基础上进行失效概率的计算, 从中分析出失效模式的相关系数, 再结合失效模式失效概率的极限值, 把无用的失效模式进行删除, 有关人士都清楚, 其最终的计算公式为:Pf.l (F, M) =MAXPf (S, F, M) t.10-z。在公式中, Pf (S, F, M) i为结构失效模式的失效概率, 和失效概率限值, 其中Pf.l (F, M) 则表示的是失效概率限值。
(2) 建筑结构失效模式方效概率的计算方式为PF (S·M·M) ≤T (F·M.) , ai=Bi (F.M.) /Br (.F.M.) 式中的PF (S·M·M是结构的失效模式的允许失效概率, 而T (F·M.) 和Bi (F.M.) 分别是结构体系的第i个失效模式的可靠指标, 还有失效模式的目标可靠指标。
如果想要实现主失效模式的计算, 那么首先要知道建筑结构的失效概率, 在一般情况下, 串联主失效模式是计算建筑结构失效的系统, 最后这个系统就是失效概率的计算模式, 使用一次二阶矩的计算方法, 就可以计算出各个失效模式的失效概率, 以及失效模式之间的相关系数, 公式是Pfl (F·M·) =max pf (S·F.M) ×10-2, , 式中的Pfl (F·M·) 和Pf (F·M·) 分别是结构失效模式的失效概率和失效概率限值.和相关性判别系数, 删去次要的失效模式, 求得主失效模式这样就可以计算出来我们想要的结果了。
4 调整可靠度的方法
4.1 失效模式的失效概率值分析
如果先进行结构体系的失效概率进行分析, 必须根据公式PF (S·M·M) ≤T (F·M.) , ai=Bi (F.M.) /Br (.F.M.) 进行计算分析, 不难计算出与失效模式相互对应的失效概率, 其计算的公式是:Pf, t (F, M) =Pnf, t在这个公式中, n是和建筑结构的失效模式的失效概率的限值相对应的主失效模式相比较, 其失效的概率比前者高出的数量。
4.2 抗力的调整系数的计算方法
建立一个失效模式中, 其可靠指标都是相同的, 而对主失效模式的分析中, 其一样有与之对应的可靠指标数值, 通过有关的计算就可以得到, 具体公式为Pfl (F·M·) =max pf (S·F.M) ×10-2, , 该公式是比较常用, 而且计算效率比较高。通过公式就可以知道其主失效模式, 以及所对应的结构体系的抗力调整系数, 如果在应用中抗力有了一定的调整, 其主失效模式和失效概率的关系就表现是Pf (S, F, M) i小于或等于Pfx (F, M) , 在这个公式里, (F, M) 表示的意义, 其实是失效模式中所容许的失效概率值, 根据国家的现实情况, 可靠度理论在具体应用中是可行的, 实践也证明其在建筑框架的结构设计中作用非常大。
4.3 结构体系失效率的验算
对结构体系中的失效概率进调整完之后, 当数值符合我国有关规定标准的时候, 其各个失效模式就有对应结构抗力调整的系数, 那么就需要依据这个系数, 做好结构构件的抗力性的调整工作, 主要是针对构构件几何参数做好调整, 修改好材料特性, 在此基础上完成整个体系相关的设计工作, 最后再进行核查, 发现问题及时解决, 如果解决不了就要及时反应到领导, 不能有一丝一毫的马虎行为, 确保结构设计的科学性和完整性。
5 总结
通过对建筑框架结构可靠性设计方面的分析, 我们知道了结构体系的抗力调整方法是非常有效的一种方法, 而且其实用性也是非常强的, 而且还能对可靠度进行近似的计算。因为国家在研究可靠度方面的资金不足, 所以在未来必须投入大量的人力物力, 加强其在可靠度方面面的研究, 提高我国建筑框架结构设计的整体水平。
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系统可靠度 篇10
关键词：可靠性,最大化,单目标优化,PSO算法,变异操作
由于计算机性能的提高和软件技术的发展, 使得优化过程得以快速、容易地实现, 缩短了可靠性优化设计时间, 促进了可靠性优化方法在可靠性设计中更加广泛的发展和应用。以往的最优冗余大多关注于在满足一定的可靠性要求下, 整个系统的成本最小, 少有关于系统可靠度最大化的研究。
1. 单目标优化模型建立
系统可靠性优化问题按照其目标函数数目的多少分为:单目标优化和多目标优化。单目标优化:是指在一定资源消耗的条件下, 优化目标为最大化系统可靠度或者最小化系统资源消耗的单一优化问题, 最终获得一个最优解。
在串-并联电路系统中, 最大化系统可靠度的问题可用如下优化模型表示:
式中:ni为第i级子系统的冗余数;qi (qi=1-Ri) 为第i级子系统各不相同元件的不可靠度;g (ni) 为第i级子系统单元成本, Ri为子系统各相同元件的可靠度。
若qi<<1, 目标函数还可以表示为
对非线性规划 (2) , 若目标函数f (x) 是凸函数, 约束集合是凸集, 则称非线性规划 (2) 是凸规划。显然在 (2) 中只含不等式约束, 又gi (x) 是凹函数, 则约束集是凸集。存在定理:凸规划的局部最优解必是全局最优解.求解问题式 (2) 就是在可行集中找出一点x*使得目标函数f (x) 在该点处取得最小值。
2. PSO算法
系统可靠性优化已被证明是一个NP完全问题, 很难采用基于梯度的微分方法求解, 即不存在精确的求解方法。为此, 本文采用粒子群优化算法 (PSO) 来进行复杂系统的可靠性优化分析。它是一种现代群体智能算法, 1995年首先由Kennedy和Eberhart提出[1], 是以所有粒子追随着最优粒子飞行, 在解空间中进行随机搜索。每个潜在解与粒子运行速度相联系, 该速度不停地根据粒子经验以及粒子邻居们的经验来调整大小、方向, 总是希望粒子能朝着更好的方向发展。在搜索过程中, 全局搜索能力与局部搜索能力的平衡关系对于算法的成功起着至关重要的作用。粒子更新公式如下所示:
其中w称为惯性权值, c1和c2是两个正常数, 称为加速因子, r1和r2是两个0~1之间的随机数.通常使用一个常量Vmax来限制粒子的速度, 改善搜索结果。
用粒子群算法求解本文的问题, 具体可按如下步骤进行:
首先注意到本文的最优解是在整数空间, 即使粒子的位置和速度均为整数, 下一位置则可能为实数, 这样不能保证仍在整数空间内搜索。本文取变量y1, y2, …均属于[0, 1]区间的实数, 其值对应于粒子的位置。xi与yi对应, 若k=[liyi], 则xi取整数集合{n1, n2, n3, …, nm}中的第k个元素, 即xi=n1+k-1。这样[0, 1]区间的实数就与整数对应起来。目标函数:
另外在有约束的极小化问题的惩罚函数中, 适应值函数定义为最小不可靠度模型的目标函数和对违反约束的惩罚之和。有约束的问题“变成无约束的优化问题”即
式中, M为一充分大正数。
设每一个冗余子系统的n值为Xi, 则每一个粒子的编码为[X1, X2, …, Xn], 种群大小popsize设置为20, 粒子飞行最大速率Vmax=2.0, 种群规模为20, 最大迭代次数为100, c1=1.4946, c2=1.4946, 惯性权重w由0.9~0.4线性减小, M为18。
算法描述:
Stepl初始化所有的粒子, 在允许的范围内随机设置粒子的初始位置和初始速度;
Step2判断每个粒子是否满足约束条件;
Step3评价每个粒子的适应值, 即计算目标函数值;
Step4计算个体历史最优位置pbest;
Step5计算种群历史最优位置gbest;
Step6根据粒子的速度和位置更新方程更新粒子的速度和位置;
Step7若满足迭代条件, 则终止迭代, 输出结果;否则转到Step2。
3. 求解实例
设某4级串一并联系统, 总造价不大于200元, 各级别元件不可靠度及单价数据见表1, 求最佳冗余设计方案, 使系统可靠度最大。
用matlab进行仿真求解, 得到如下结果:
迭代进化得到的适应度值:0.049. (见图2) 。
粒子群优化算法收敛快, 具有很强的通用性, 但同时存在着容易早熟收敛, 搜索精度较低, 后期迭代效率不高等缺点。在粒子群优化算法中引入变异操作, 即对某些变量以一定的概率重新初始化。变异操作拓展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间, 使粒子能够跳出先前搜索到的最优值位置, 在更大的空间中开展搜索, 同时保持了种群多样性, 提高算法寻找到更优值的可能性 (迭代过程见图3) 。
因此, 在普通粒子群算法的基础上引入了简单变异算子, 基本思想就是粒子每次更新之后, 以一定概率重新初始化粒子, 最终得到最优解[3]。
最优解:n1=1, n2=3, n3=1, n4=1, n5=2, n6=1, n7=1, n8=2;此时的系统最大可靠度R=0.9949。没有冗余优化的8级串联系统可靠度为0.400, 由此可见, 群智能算法对于解决最大化复杂系统可靠性问题具有一定的高效性和易实现性。
为了检验算法的有效性, 本文同时采用了遗传算法和模拟退火算法对该问题进行求解。遗传算法参数如下:种群规模为N=20, 交叉概率为pc=0.95, 变异概率为pm=0.08, 迭代次数为100;模拟退火算法参数如下:起始温度T=100000, 终止温度T0=1, 退火速度为0.9。三种算法随机运行20次所找到的平均最小适应度进化曲线所示。显然, 粒子群算法的要比其他算法进化的快, 而且结果也优于另两种算法 (见图4) ;通过比较三者的目标函数值的标准方差, 发现粒子群算法的方差比其他算法的小一个数量级, 说明粒子群算法求最优解时, 优化表现比较平稳;另外, 粒子群达到最优的频率明显大于其他算法 (见表1) 。
4. 结束语
以往解决可靠性优化问题都是从整个系统的成本最小化的角度建立单目标优化模型, 本文则从串联电路系统可靠性最大化的角度建立了数学模型。
在粒子群算法求解的过程中注意到本文的解都应该在整数空间, 因此对模型进行了改进, 并通过加入罚函数的方法将有约束问题转化为无约束问题, 最终形成了适合粒子群算法的目标函数。
粒子群算法作为一种全局搜索算法, 尤其适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂问题和非线性问题, 但是它却不能保证最终收敛于问题的全局最优解。在算法中引入变异操作后, 通过仿真发现这种自变异的粒子群算法克服了早熟收敛, 搜索精度较低, 后期迭代效率不高的缺点。
考虑到遗传算法存在早熟的弱点, 而模拟退火算法全局搜索能力差, 经过改进的粒子群算法能够较好地克服了这两种算法的缺点。通过实际算例仿真计算验证了自变异粒子群算法与遗传算法。模拟退火算法相比在求解串联电路系统可靠度最大化时无论是求解过程还是结果, 这种算法都胜过其他两种算法。因此, 加入变异操作的粒子群算法为串联电路系统可靠性最大化问题的求解提供了新的思路。
参考文献
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系统可靠度 篇11
突发公共事件是指突然发生,造成或可能造成人员伤亡、财产损失、生态环境破坏和社会危害的紧急事件[1]。根据突发公共事件发生的过程、性质和机理,可将其分为自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件四大类型。近年来,突发公共事件频繁发生,如2013 年4 月20 发生的雅安地震,2013 年11 月22 日发生的青岛输油管道爆炸事件,2014 年12 月31 日发生的上海外滩严重的群体踩踏事件,2015 年8 月12 日发生的天津港重大火灾爆炸事件等等。为了有效预防突发公共事件的发生或控制突发公共事件带来的损失和影响,建立有效的应急系统就显得非常必要。而应急系统是否有效与应急系统的组成和结构以及响应可靠性有关。
现有的研究主要从应急系统的过程或功能方面研究系统的组成和结构。傅跃强[2,3]面向过程研究了突发公共事件应急系统的组织结构,并分析了应急组织特点及其设计,董华[4]提出突发事件预防控制系统由风险评估、预防措施、监测预警、应急响应四部分组成,张小趁[5]提出避险准备系统由规划、预案、演练、预警、援助和恢复等构成。本文从硬件、软件和人三个方面研究应急系统的组成与结构。
对于网络中的两个节点,若存在一串弧序列将它们连接起来,那么称这串弧序列为连接这两个节点的一条路径,若去掉其中任意一条弧,此弧序列便不是路径,则称此弧序列为连接这两个节点的一条最小路径。文献[6 - 8]利用最小路径,对一般的复杂系统可靠度进行了分析,现有文献对应急系统的可靠性进行定量研究的很少,本文拟利用最小路径对应急系统的响应可靠度进行定量分析。
1 应急系统的组成与结构
突发公共事件应急系统S主要由硬件子系统S1、软件子系统S2、人子系统S3三个子系统所构成。硬件子系统包括针对突发公共事件配置的应急设备和设施等物资资源,软件子系统包括针对突发公共事件制定的政策法规和规章制度、建立的组织结构等,人子系统包括处理突发公共事件的决策、执行、操作、信息和监督人员等。在三个子系统中,人子系统最为关键,它肩负着对硬件子系统的监管和软件子系统的制定等任务。在当今世界工业企业发生的各类事故中,约有85% 以上直接或间接源于人的因素。在国内,核工业、化工、航空、冶金和矿山等行业发生的各类事故中,约有70% 与人因有关[9]。因此,在应急系统运行过程中,系统还包括人与硬件关系子系统S4和人与软件关系子系统S5。人与硬件关系子系统是指人在硬件失效或缺失的条件下的处理系统。同理,人与软件关系子系统是指人在软件失效或缺失的条件下的处理系统。也就是应急系统S由五个子系统S1、S2、S3、S4、S5构成。图1 为突发公共事件应急系统的组成结构图。
应急系统有预防和响应两个重要功能。对应急系统而言,响应功能的启动是缓解和控制事件的最后一道屏障,其功能的可靠发挥极为关键,快速、正确、有效的响应会提高紧急救援的反应速度和协调水平,其可靠性水平是成功应急的基础。
2 应急系统响应可靠度计算
应急系统响应可靠性是指在突发公共事件发生时,应急系统在规定的条件下和规定时间内,完成规定响应功能的能力。当这种能力用概率值来表示时,称为应急系统的响应可靠度。人的可靠性是指在规定的条件下和在规定的时间内,人无差错地完成规定任务的能力,当这种能力用概率值来表示时,称为人的可靠度。硬件、软件子系统的可靠性是指硬件、软件子系统在规定的条件下和在规定的时间内,完成规定功能的能力,当用概率值来表示时,分别称为硬件子系统的可靠度和软件子系统的可靠度。人与硬件( 软件) 关系子系统的可靠性是指人在硬件( 软件) 失效或缺失的条件下,完成规定功能的能力。当用概率值来表示时,分别称为人与硬件( 软件) 关系子系统的可靠度。
对于上面的系统,假设系统及其子系统的寿命变量分别记为Y ,Y1,Y2,Y3,Y4,Y5,对应的分布函数分别记为Fs( t) ,F1( t) ,F2( t) ,F3( t) ,F4( t) ,F5( t) ,可靠度函数分别记为Rs( t) ,R1( t) ,R2( t) ,R3( t) ,R4( t) ,R5( t) 。假设R3( t) 表示人本身安全行为状态的可靠度,而R4( t) 、R5( t) 则表示人对硬件失效、软件缺失处理的可靠度,由此可以认为五个子系统是相互独立的。应急系统要正常响应,首先人子系统必须正确响应,在人子系统响应的条件下,如果硬件子系统和软件子系统有一个或两个没有响应的话,则相应的关系子系统就必须正确响应才能保证应急系统的正常响应。比如硬件子系统没有正常响应,这时就必须要求人与硬件关系子系统正常运行才能保证系统正常响应。以公司内部火灾应急系统为例,当火灾发生后,人子系统是指所有公司内部的人,人的可靠度是指人本能的应急撤离到安全区域的能力,而硬件子系统包括自动灭火器或报警器等硬件设备,软件子系统指火灾应急演练、火灾应急手册等。如果应急系统中自动灭火器等硬件子系统不能正常响应,这时就需公司中的相关人员及时采取措施,或对硬件进行快速的抢修,或采取其它手段来弥补因硬件失效带来的影响,这就是人与硬件关系子系统;如何公司里没有火灾应急手册或没有火灾演练等等,就需要公司中的相关人员及时采取措施,引导人员有序撤离,这就是人与软件关系子系统。
按照上面应急系统的组成和结构可得,应急系统有三个最小路径{ S1、S2、S3} ,{ S2、S3、S4} ,{ S1、S3、S5} 。
令Z1= min{ Y1,Y2,Y3} ,Z2= min{ Y2,Y3,Y4} ,Z3= min{ Y1,Y3,Y5} ,则它们的分布函数分别为:
同理可得
则
由Y = max{ Z1,Z2,Z3} 的分布函数
得系统的可靠度为:
式( 8) 可写成:
也可写成:
式( 9) 、( 10) 与应急系统的三个最小路径{ S1、S2、S3} ,{ S2、S3、S4} ,{ S1、S3、S5} 相对应,三个最小路径中都有S3,则Rs( t) 每项都有R3( t) ,三个路径中去掉S3分别得到{ S1、S2} ,{ S2,S4} ,{ S1、S5} ,这三个集合又可以划分成两类。如果划分成含有S1和不含S1,含有S1的只需含有S2或S5,不含S1需要S2和S4,这就对应式( 9) ; 如果划分成含有S2和不含S2的,就对应式( 10) 。
3 子系统可靠度计算
假设针对突发公共事件配置了相互的n个应急设备和设施,制定了k个相互配套的政策法规和规章制度。第i个应急设备和设施的可靠度为( i = 1,2,…,n) ,第i个政策法规和规章制度的可靠度为( i = 1,2,…,k) 。每个应急设备和设施的可靠度为产品的可靠度,可根据产品的特征直接得到,政策法规和规章制度的可靠度可以通过相应的政策法规和规章制度被正确执行的统计数据得到。则可以认为硬件子系统的可靠度R1( t) 和软件子系统的可靠度R2( t)分别为:
假设应急系统中人子系统由m个人组成,第i个人的可靠度为( i = 1,2,…,m) ,λi( t) 为第i个人的瞬时差错率,t为响应时间,则人子系统的可靠度R3( t) 为:
令,称为人子系统的累积差错率,累计差错率为操作人员出差错的累积频率的稳定值,可通过长期样本数据得到,则:
针对硬件失效或缺失,设表示人对此感知的可靠度,表示人对此判断的可靠度,表示人对此反应的可靠度。同理,针对软件失效或缺失,表示人对此感知的可靠度,表示人对此判断的可靠度,表示人对此反应的可靠度。人与硬件关系子系统是人对硬件失效或缺失感知、判断和反应组成的串联系统,则人与硬件关系子系统的可靠度R4( t) 可表示为:
同理,人与软件关系子系统的可靠度R5( t) 可表示为:
设人在突发事件发生t后对硬件失效或缺失感知、判断、反应的基本失误率分别为,对软件失效或缺失感知、判断、反应的基本失误率分别为可以通过统计数据得到。根据文献[10],人感知、判断和反应行为的基本失误率取值区间是0. 000 1 ~ 0. 01 。在突发事件中,由于受应急环境的影响,在评定实际可靠度时,还需考虑行为形成影响因子对可靠度的影响。感知、判断和反应行为形成主因子的量化值分别为( i = 1,2,…l) ,l为感知、判断和反应行为分级数。比如感知、判断和反应行为可分成强可靠、可靠、较可靠、弱可靠和不可靠五级,这时l = 5 。突发事件情况越复杂,取值越大。根据文献[9],取值区间为1 ~ 2. 2 ,取值区间为1 ~ 1. 6 ,取值区间为1 ~ 1. 1 。突发事件应急者作为一个相对高度完美的自适应、自学习反馈系统具有自我纠正能力,且能对感知差错进行纠正或部分纠正,并依据经验做出相应的判断决策。对差错进行判断决策按感知—判断决策和判断决策2 种途径进行纠正或部分纠正后进行反应,此时可通过感知—判断决策—反应、判断决策—反应及反应3 种途径对反应差错进行纠正,设人的纠错恢复能力为CH,感知、判断和反应的纠错能力修正系数分别KS,KO,KR,根据文献[11]、[12]、[13]可得:
4 结论
本文提出应急系统由硬件子系统、软件子系统、人子系统、人与硬件关系子系统、人与软件关系子系统5个子系统组成,然后分析系统的结构,求出系统的最小路径,根据系统的最小路径推导得到应急系统响应可靠度的解析表达式,进一步分析各个子系统的可靠度,得到对于特定的应急系统响应可靠度的解析表达式。以上分析过程表明:
1) 对于特定的应急系统,首先应分析系统的具体构成,求出系统的最小路径,根据系统的最小路径,根据概率论的基本理论,可以得到应急系统的可靠度。
2) 对于一个三个最小路径,每个路径含有三个独立子系统的应急系统,可靠度的解析式可以直接根据三个路径得到,由本文的三个最小路径{ S1、S2、S3} ,{ S2、S3、S4} ,{ S1、S3、S5} 相对应,根据不同分类可以得到系统可靠度的表达式分别为式( 9) 、( 10) ,这对于其他复杂系统的可靠度的计算有借鉴作用。