随机不确定性下结构系统性能决策的区域灵敏度研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51475370
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0504.机械结构强度学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

To quantify regional effect of input on output of structural system and to accurately predict and efficiently design the output performance of the structure, the regional sensitivity of the output performance with respect to the random input is researched in this project. For the complicated structures such as the aircraft, the regional sensitivity index system is established for measuring the contribution of the input to different statistical characteristics of the output. The properties and the visual charactering of the regional sensitivity indices are searched, and the explicit physical explanation for the regional sensitivity indices in case of the correlated input is focused. The intrinsic relation between the regional sensitivity and the decision of the structural output performance is exposed. For the direct design of the distribution parameter satisfying the object performance, the regional sensitivity of the input is extended to that of the uncertain distribution parameter of the random input. The methods based on the dimensionality reduction, adaptive algorithm on rejection sampling and random forest are proposed to solve the integral with nested high dimensionality defined by the regional sensitivity. Then the realization and the application in engineering structure are also studied for the proposed regional sensitivity theory and its solving methods. The research of the project is very important for understanding the input-output relation, identifying the relative importance of the region of the input and realizing the required performance under the random environment efficiently.
为度量随机输入变量的不同取值区域对结构系统输出性能的影响,并达到精确预测和高效设计结构输出性能的目的,本项目拟研究输出性能的统计特征对随机输入的区域灵敏度。针对飞机等结构,建立输入变量对输出性能各种统计特征影响的区域灵敏度指标,研究其物理性质和图解表征,着重研究得到相关输入情况下区域灵敏度的清晰物理解释,揭示区域灵敏度与结构输出性能决策的本质联系;并将输入变量的区域灵敏度指标推广至输入变量的分布参数具有不确定性的情况,直接用于要求目标性能下分布参数的设计。针对区域灵敏度指标计算的高维嵌套积分问题,基于降维算法、拒绝抽样自适应算法及随机森林算法等,建立求解区域灵敏度指标的高效算法,并研究所建理论和算法在复杂结构系统中的工程实现与应用。本项目的研究对于掌握不同区域输入变量-输出性能的不确定性性态、识别输入变量及分布参数不同区域的相对重要性以及高效实现随机环境下结构系统的目标性能具有重要意义。

结项摘要

在航空及机械等工程结构系统中广泛存在着各种各样的不确定性,这些不确定性会对结构的性能预测及设计产生显著影响。为了度量随机输入变量的不同取值区域对结构系统输出性能的影响,并达到精确预测和高效设计结构输出性能的目的,本项目研究了输出性能的统计特征对随机输入变量的区域灵敏度。在已有的全局灵敏度的基础上,本项目建立了相应的基于输出性能统计矩及矩独立统计特征的区域灵敏度指标体系,并研究得到了其清晰的物理性质,同时得到全局、区域及局部三种灵敏度的相互关系。此外,将研究得到的输入变量的区域灵敏度指标推广到了输入变量的分布参数具有不确定性的情况,并且得到了间接和直接两种分析方法,从而为分布参数的设计提供了有益指导。针对区域灵敏度指标计算的高维嵌套积分问题,基于代理模型以及降维积分、拒绝抽样自适应算法和随机森林算法等,建立了高效的求解区域灵敏度指标的算法。针对实际的工程问题,研究了区域灵敏度的直观图解表征,并将区域灵敏度的结果与工程复杂结构的性能预测及设计联系了起来,同时将所建立的理论方法与通用的有限元软件相结合,得到了适用于复杂工程结构的通用分析工具。最终,将所研究的理论方法应用于某型飞机机翼结构的性能预测及设计中,得到了有意义的指导意见。

项目成果

期刊论文数量(40)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Maximum probable life time analysis under the required time-dependent failure probability constraint and its meta-model estimation
所需瞬态失效概率约束下的最大可能寿命分析及其元模型估计
  • DOI:
    10.1007/s00158-016-1594-z
  • 发表时间:
    2017-04
  • 期刊:
    Structural and Multidisciplinary Optimization
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Yun Wanying;Lu Zhenzhou;Jiang Xian;Zhao Lu Feng
  • 通讯作者:
    Zhao Lu Feng
A new effective screening design for structural sensitivity analysis of failure probability with the epistemic uncertainty
一种新的有效筛选设计,用于具有认知不确定性的失效概率的结构敏感性分析
  • DOI:
    10.1016/j.ress.2016.07.014
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    Reliability Engineering & System Safety
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Xiao Sinan;Lu Zhenzhou;Xu Liyang
  • 通讯作者:
    Xu Liyang
A fuzzy reliability approach for structures based on the probability perspective
基于概率视角的结构模糊可靠性方法
  • DOI:
    10.1016/j.strusafe.2014.09.008
  • 发表时间:
    2015-05
  • 期刊:
    Structural Safety
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Guijie Li;Zhenzhou Lu;Jia Xu
  • 通讯作者:
    Jia Xu
A comprehensive comparison of two variable importance analysis techniques in high dimensions: Application to an environmental multi-indicators system
高维两种变量重要性分析技术的综合比较:在环境多指标系统中的应用
  • DOI:
    10.1016/j.envsoft.2015.04.015
  • 发表时间:
    2015-08
  • 期刊:
    Environmental Modelling & Software
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Pengfei Wei;Zhenzhou Lu;Jingwen Song
  • 通讯作者:
    Jingwen Song
An efficient method for estimating global sensitivity indices
一种估计全局敏感度指数的有效方法
  • DOI:
    10.1002/nme.5249
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    International Journal for Numerical Methods in Engineering
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Yun Wanying;Lu Zhenzhou;Jiang Xian;Liu Shiyu
  • 通讯作者:
    Liu Shiyu

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
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          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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