【正文】 end 畢業(yè)論文 37 Iiik(m11)=geornd(Piik(m11),1)。 if(L=40amp。L0) Pivk(m11)=spline(Livk,Plivk,L)。 m11=m11+1。 end Iiih(m11)=geornd(Piih(m11),1)。 if(L=70amp。 elseif(L120) Pivh(m11)=1。 %修復(fù)完成時間 %產(chǎn)生每個尺寸的修復(fù)次數(shù)（時間） if(N=1) for m11=1:N 畢業(yè)論文 36 if(N3=1) for m22=1:N3 if(t(m11)==t33(m22)) L=Lsh33(m22)。 end Rc(i)=Rsk44(m11)。 else t=0。amp。 elseif (N3=1amp。 %均勻分布產(chǎn)生損傷時刻 end N=N3+N4。 %產(chǎn)生孔和裂紋損傷尺寸 for m11=1:N4 Rsk44(m11)=spline(Ltk,Rltk,0)spline(Ltk,Rltk,Lsk44(m11))。 %產(chǎn)生孔和裂紋的損傷次數(shù) if (N3=1) Lsh33=25+exprnd(20,N3,1)。 end else Rm22=0。 畢業(yè)論文 34 end else Rm11=0。 N2=poissrnd(,1)。 Iivk=0。 Piih=0。 Rc=0。 Rsk44=0。 Rm222=0。 for J=1:100000 %初始化各個變量 Lm11=0。 %溫度和強(qiáng)度修正系數(shù) Tk=[20,60,100,125,140,160]。 %亞音速飛行應(yīng)力超越數(shù)曲線 %S11=[0,37,55,70,85,102,120,137,154]。 %修復(fù) %Krhf=Krkf=。 Livk=[0,10,20,25,30,40,50,60]。 %服役損傷時刻 (均勻分布 ) %t=[0:3000]； %損傷尺寸檢測概率 Livh=[0,10,20,25,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120]。） %服役損傷 %Lsh=[0,25,30,35,40,60,100]。 （或者是 %壓縮下剩余強(qiáng)度 Lth=[0,15,20,30,40,50,60,100,125,150]。 %拉伸下剩余強(qiáng)度 Lth=[0,15,20,30,40,50,60,100,125,150]。 感謝他們在 我畢業(yè)設(shè)計期間 在學(xué)習(xí)上對我的幫助！ 最后，我還要特別感謝我的父母，他們對我無私的愛和關(guān)心，對我的養(yǎng)育之恩、不懈的鼓勵，使我能夠以順利地完成學(xué)業(yè)！ 感謝所有幫助我，關(guān)心我的老師和同學(xué)！ 還有感謝一些有關(guān)有限元、 MATLAB 和蒙特卡洛的論壇網(wǎng)站。 [3] Sheldonross主編，趙選民等譯，概率論基礎(chǔ)教程 [M]， 北京： 機(jī)械工業(yè)出版社 ，南加州大學(xué)， ，85~159. 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[14] 馮曉波 ,楊樺 , 用 MATLAB 實現(xiàn)蒙特卡羅法計算結(jié)構(gòu)可靠度 [J], 中國農(nóng)村水利水電 ,2020 年第 8期 .50~51. 畢業(yè)論文 31 致 謝 在 大 三下時候 ，我很幸運 找到 一位好導(dǎo)師 —— 教授。 （ 2） 繼續(xù)用 ANSYS 模擬整個損傷容限的過程， 對 所有的過程的變量進(jìn)行分析和計算。 （ 2） 由于很難確定小失效概率和數(shù)據(jù)精確性的置信水平，僅僅在有大量數(shù)據(jù)的情況下使用結(jié)構(gòu)概率分析方法可以使結(jié)果更加精確； （ 3） 對結(jié)構(gòu)失效概率的估算沒有考慮到載荷在飛機(jī)結(jié)構(gòu)上的傳遞和再分配的問題，這樣的假設(shè)比較保守，會使結(jié)構(gòu)的重量有所增加。損傷檢測和修復(fù)可以使得飛機(jī)結(jié)構(gòu)在修復(fù)過后，結(jié)構(gòu)強(qiáng)度恢復(fù)到一定的水平。從而可以用數(shù)學(xué)表達(dá)式來建立變量之間的模型。從圖 56 可以看出每個點的累積概率，說明可以看出當(dāng) FAILURE 值小于零的概率，也就是失效概率。選擇 MCM 直接法抽樣方法對本例題進(jìn) 行模擬分析，取抽樣次數(shù) 100。參考數(shù)據(jù)如下：復(fù)合材料層合板，尺寸 5mm X 5mm，采用 [0， 90]s 鋪層，單層的物理參數(shù)為 xE = yE =300E6MPa， zE =50E6MPa， xyG = xzG =50E6MPa， yzG =20E6MPa， xyPR 畢業(yè)論文 25 = yzPR =， xzPR =。所以簡化了這個模型，部分不是很合理。另外，數(shù)據(jù)必須包含在 ASCII 文件內(nèi)，內(nèi)容必須遵守一定的表示法和格式要求。記憶意味著避免了重復(fù)抽取已經(jīng)計算過的樣本。直接抽樣法對于需大量模擬循環(huán)時的分析不是很有效，這一點與前面所提的直接法是相同的。 圖 51 可靠性分析流程 概率設(shè)計分析模塊 PDS 簡介 ANSYS 中可靠性分析數(shù)據(jù)流向如圖 52 所示。 在 ANSYS 中結(jié)構(gòu)可靠性分析主要由生成分析文件，可靠性分析和可靠性結(jié)果輸出三個部分組成，具體流程如圖 5 1 所示。我們假設(shè)從飛機(jī)結(jié)構(gòu)上取一塊復(fù)合材料層合板，將損傷和缺陷等效為板中帶圓孔，這樣就建立一個帶孔的復(fù)合材料層合板模型。 步驟 7 計算失效概率 P=M/N，其中 M 是模擬的總失效次數(shù)， N 是總的模擬次數(shù)。 步驟 4 服役期間，通過一二三步驟之后，我們可以計算出每個飛行小時的 剩余強(qiáng)度。其中泊松分布產(chǎn)生缺陷次數(shù)，還有指數(shù)分布產(chǎn)生缺陷尺寸。 圖 41 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生 這里要經(jīng)過三個步驟：首先是均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生，產(chǎn)生所謂的偽隨機(jī)數(shù)，常用的方法有迭代取中法、移位指令加法和同余法等；其次對產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行檢驗，看其是否滿足我們希望的統(tǒng)計性質(zhì) (隨機(jī)性檢驗主要有四個：均勻性檢驗、獨立性檢驗 (或不相關(guān)性檢驗 )、組合規(guī)律性檢驗、無連貫性檢驗 )；最后進(jìn)行隨機(jī)變量的抽樣，目的是為了得到具有一定分布的隨機(jī)數(shù)。在理論上，只要有了一種具有連續(xù)地分布的隨機(jī)數(shù)，就可以通過抽樣的方法得到任意分布的隨機(jī)數(shù)。所以通常情況下對連續(xù)型分布采用直接抽樣是有一定困難的。此外 ， 若基本變量相關(guān) ， 可利用條件概率密度 ， 把多維問 題化為一維問題來解決。 模擬法這里主要指蒙特卡羅法。 解析法中普遍采用的是一次二階矩法 ， 包括中心點法、驗算點法 (JC法 ) 、映射變換法、實用分析法等。對于拉伸載荷，是比較保守的。 表 315刻痕檢測的概率 刻痕尺寸 (mm) 目視檢測概率 (P) 刻痕尺寸 (mm) 儀器檢測概率 (P) 畢業(yè)論文 17 0 20 40 60 80 100 12000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 91刻痕尺寸 L m m檢測概率P P v s . L 目視檢測P 1 v s . L 1 儀器檢測 圖 39 刻痕檢測概率樣條曲線圖 表 316 孔 +裂紋的檢測概率 孔 +裂紋尺寸 (mm) 目視檢測概率 P 孔 +裂紋尺寸 (mm) 儀器檢測概率 P 0 10 20 30 40 50 6000 . 10 . 20 . 30 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 91孔 + 裂紋尺寸 L m m檢測概率 P P v s . L 目視檢測P 1 v s . L 1 儀器檢測 圖 310 孔 +裂紋的檢測概率曲線圖 畢業(yè)論文 18 修復(fù) 用于每種損傷類型的兩種修復(fù)方法：一是在飛機(jī)場進(jìn)行簡單的修復(fù)；二是在維護(hù)時間的特別修復(fù)?？毯蹟?shù)據(jù)來自參考文獻(xiàn) [5]，如表 315 所示?？?+裂紋損傷尺寸對應(yīng)的剩余強(qiáng)度數(shù)據(jù)如表 314 所示。 樣條曲線擬合 損傷表面的強(qiáng)度退化函數(shù) 考慮到?jīng)_擊損傷的兩種類型：一是刻痕損傷類型；二是孔 +裂紋的損傷類型。對這些樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分布曲線，通過描點法，從曲線形狀可以看出是偏移后的指數(shù)分布， MATLAB 語言擬合后的刻痕累積概率分布如圖 35所示。 表 35服役損傷刻痕的超越數(shù) 尺寸 (mm) 每平方每小時 超越數(shù) 10^5 每 平方米每個壽命 超越數(shù) 0 10 25 10 30 35 6 40 60 100 畢業(yè)論文 11 表 36服役損傷刻痕的累積概率 刻痕尺寸 (mm) 每個壽命每 平方米 累積概率 0 0 25 0 30 35 40 60 100 圖 33 刻痕損傷的累積概率分布 表 37 服役損傷孔 +裂紋的超越數(shù) 尺寸 (mm) 每平方米每小時 超越數(shù) 10^5 每 平方米每壽命 超越數(shù) 0 5 10 5 25 2 30 35 1 40 60 100 畢業(yè)論文 12 表 38服役損傷孔 +裂紋的累積概率 孔 +裂紋 mm 每個壽命每 平方米 累積概率 0 0 10 0 25 30 35 40 60 100 圖 34服役損傷孔 +裂紋的累積概率分布 整個 過程中，損傷尺寸發(fā)生次數(shù)，我們可以把在每個壽命每 平方米中最大超越數(shù)看作超出期望值，那樣的話，我們就可以通過泊松分布產(chǎn)生每個壽命每 平方米的發(fā)生次數(shù)。按前面的處理方法，刻痕累積概率如表 36 所示。 按前面的處理方法，結(jié)果如表 34 所示。 亞音速設(shè)計載荷下的應(yīng)力載荷超越數(shù)的數(shù)據(jù)來自參考文獻(xiàn) [5]，如表 31 所示。 概率分布擬合 載荷應(yīng)力超越數(shù)以及分析擬合 在亞音速設(shè)計載荷發(fā)生的情況下，我們判斷載荷大小的發(fā)生概率。這些數(shù)據(jù)主要用于模擬失效概率的干涉模型。對于每個時間段內(nèi)的失效概率的計算，都是通過計算每次飛行中的失效概率來確定的。在最大載荷產(chǎn)生的時候，結(jié)構(gòu)的隨機(jī)溫度產(chǎn)生。每次的損傷，檢測和修復(fù)的時間都是隨機(jī)產(chǎn)生的，這里假設(shè)檢測和修復(fù)的時間是相同的。制造缺陷看成是在 0 0t ? 時產(chǎn)生的損傷，每次的迭代開始時要隨機(jī)選取一個初始的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度值； c) 產(chǎn)生的各種類型的操作損傷的數(shù)量； d) 如果在壽命期內(nèi)沒有制造缺陷和操作損傷，就產(chǎn)生了各種載荷情況下的最大的載荷。 模擬過程 整個程序的模擬過程如圖 22 所示： 圖 22 模擬過程 畢業(yè)論文 6 a) 對于每種設(shè)計載荷情況，每次迭代都開始于初始的強(qiáng)度值（ 0 0t ? ）。如果 ()pFx與時間 t 無關(guān)，則 ()