結構可靠度計算 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

《結構可靠度計算》為係統論述結構可靠度計算方法的專著。《結構可靠度計算》簡要介紹結構隨機可靠度的基本概念，詳細闡述結構可靠度分析的重要方法，包括一次二階矩方法、二次二階矩方法、二次四階矩方法、漸近積分方法、響應麵方法、Monte Carlo 方法，也研究瞭結構體係的分析方法、基於人工神經網絡的結構可靠度分析方法，最後闡述結構模糊隨機可靠度分析方法。《結構可靠度計算》對可靠度理論和方法實施並重，所有方法均給齣計算機程序。

目錄

目錄
前言
第1章導言1
1.1背景知識1
1.2關於程序2
1.3內容安排4
1.4記法規定5
第2章結構隨機可靠度的基本概念8
2.1基本隨機變量8
2.2結構的極限狀態9
2.3結構的可靠概率和失效概率11
2.4結構的可靠指標16
2.5可靠指標與安全係數18
第3章結構可靠度的一次二階矩方法21
3.1中心點方法21
3.2正態變量時的設計點方法24
3.3JC法32
3.4等概率正態變換方法43
3.5簡化加權分位值方法50
3.6考慮Nataf變換的一次二階矩方法56
3.7利用Rosenblatt變換的一次二階矩方法62
3.8結閤正交變換的一次二階矩方法70
第4章結構可靠度的二次二階矩方法81
4.1Breitung方法81
4.2Laplace漸近積分方法91
第5章結構可靠度的二次四階矩方法104
5.1最大熵二次四階矩方法104
5.2最佳平方逼近二次四階矩方法114
第6章結構可靠度的漸近積分方法123
6.1一次漸近積分方法123
6.2二次漸近積分方法127
第7章結構可靠度的響應麵方法134
7.1響應麵方法134
7.2利用嚮量投影取樣點的響應麵方法149
第8章結構體係可靠度的計算方法158
8.1結構體係及其可靠度158
8.2結構體係失效概率的計算162
8.3串聯結構體係和並聯結構體係的失效概率的計算165
8.4多元正態分布函數的計算173
第9章結構可靠度的MonteCarlo方法189
9.1隨機變量隨機數的生成189
9.2直接抽樣MonteCarlo方法193
9.3重要抽樣MonteCarlo方法204
9.4基於一次和二次可靠度的重要抽樣MonteCarlo方法214
9.5漸近重要抽樣MonteCarlo方法220
9.6方嚮抽樣MonteCarolo方法233
9.7Latin超立方抽樣MonteCarlo方法241
第10章基於人工神經網絡的結構可靠度計算方法250
10.1人工神經網絡方法250
10.2基於人工神經網絡的MonteCarlo方法255
10.3基於人工神經網絡的一次二階矩方法265
10.4基於人工神經網絡的二次二階矩方法270
第11章結構模糊隨機可靠度的分析方法278
11.1模糊集論初步278
11.2結構的模糊隨機可靠度281
11.3結構體係的模糊隨機可靠度286
參考文獻294
附錄A程序中的標識符299
附錄B程序中的MATLAB函數301
索引309

精彩書摘

第1章導言
本書是一本關於工程結構可靠度分析方法及程序設計的專著，主要講述各種結構可靠度分析方法，從闡述清楚和應用方便考慮，對所述方法均給齣瞭相應的計算機程序？可靠度分析需要有一定的背景知識，程序的編製和運行也需要一個開發平颱和環境，涉及的背景知識和開發環境需要事先予以說明？此外，對於本書的內容梗概及章節安排，以及書中所采取的敘述風格，在此也預先作一交待，以有助於讀者對本書內容的整體把握，並方便查閱？
1.1背景知識
為瞭突齣結構可靠度分析方法的重點，盡早“書歸正傳”？切入主題，本書將結構可靠度分析有關的背景知識的敘述壓縮到最少，除非必要，一般不介紹所涉及的背景知識？
結構隨機可靠度分析主要涉及概率計算和統計推斷？數值計算方法等方麵的背景知識，這些內容在幾乎所有有關可靠度的書籍中都可以找到[1–3]，書中對此不作贅述，假設讀者已經具備這些方麵的基本知識？
數值計算方法和概率統計是結構可靠度計算的基礎？其實，在本書中所涉及的概率統計知識，從廣度和深度上，都還是比較有限的？本書將數值計算方法作為一項基本技術來使用，因而對於常規的算法及其含義在書中沒有敘述？讀者如有感到疑惑之處，可以自行查閱有關書籍[4]？
本書以MATLAB軟件作為說明和實施可靠度計算方法的平颱？該軟件及其數理統計工具箱自帶的幫助文檔也是瞭解上述知識的一條快速途徑？數值計算方法和概率統計等方麵的背景知識介紹？某一具體方法及其實現函數等，在幫助文檔中都有比較詳細透徹的敘述？隻要查詢相關的章節或按索引找到相應的函數，再利用幫助文檔給齣的眾多的超鏈接，就可以獲得比較全麵詳盡的幫助信息？在附錄B中列齣瞭本書程序用到的所有函數，可以作為函數的一個快速參考？
本書在給齣基於人工神經網絡的結構可靠度分析方法時，對人工神經網絡也作瞭簡要概述？將人工神經網絡應用於求解結構可靠度時，用到瞭MATLAB的結構可靠度計算神經網絡工具箱？因此，讀者可以查閱其他文獻[5]，或者仿照以上介紹，從神經網絡工具箱的幫助文檔，來獲得更多的相關知識和相應函數的使用說明？
本書在介紹結構模糊隨機可靠度的分析方法時，用到瞭有關模糊數學的基本概念？鑒於模糊數學不像前麵提及的數理統計和數值方法那麼為讀者所熟知，作者對這方麵的基礎知識作瞭簡單介紹，這對於書中運用到的結構模糊隨機可靠度分析已經足夠？但如果讀者希望瞭解更多的內容，可以自行查閱相關書籍[6]？由於本書用到的模糊數學比較簡單，在求解可靠度問題時，將模糊性轉化成瞭隨機性，因而沒有必要用到MATLAB中的模糊邏輯工具箱？
另外，讀者還可以從書後所列的索引快速獲得關於某個名詞術語或概念的定義幫助，從附錄A和附錄B中查閱到程序中的標識符和所用到的MATLAB及其工具箱的函數？
1.2關於程序
本書的一大特點就是給齣所有結構可靠度分析方法的計算機程序，用程序來更好地說明方法？在眾多的程序設計語言中，就結構可靠度程序設計而言，有很多理由選擇MATLAB？
MATLAB是一種麵嚮科學和工程計算的高級語言，現已成為國際公認的最優秀的科技界應用軟件？它的集成度很高，功能強大，使用方便，適用的計算機平颱寬，因而被大傢廣泛接受？強大的科學計算與可視化功能？簡單易用的開放式可擴展環境以及多達40多個麵嚮不同領域而擴展的工具箱支持，使得它在許多學科領域中成為計算機輔助設計與分析？算法研究和應用開發的基本工具和首選平颱？
MATLAB最突齣的特點就是語言簡潔緊湊，使用方便靈活？它用更直觀的？符閤人們思維習慣的代碼，代替瞭C語言和Fortran語言的冗長代碼，具有很高的編程效率？實際上，作者也曾在可靠度的教學和科研中[7–23]用各種語言編寫計算程序，感到MATLAB腳本式的語言比較容易掌握，MATLAB程序也是最簡潔和最清晰的？
MATLAB程序利用豐富的庫函數避開繁雜的子程序編程任務，壓縮瞭一切不必要的編程工作，使編程人員從繁瑣的程序代碼中解放齣來？由於庫函數都由本領域的專傢編寫，用戶通常不必擔心函數的可靠性？MATLAB提供的運算符豐富，它提供瞭和C語言幾乎一樣多的運算符？這些都利於快速高效地編寫齣具有任何復雜功能的程序？
本書正是藉助MATLAB的強大功能，將MATLAB作為編程平颱，解決結構可靠度計算問題？這是作者經多年可靠度教學和研究所做的一次嘗試，也是嘗試之後作者所推薦的一種手段？
如果將可靠度計算方法比作一個結構，搭建這個結構需要大量基本構件，這裏指一些常規計算方法，那麼，隻要選用MATLAB的命令？函數作為結構的標準構件，就能以高效精確的算法實現復雜結構，而且結構的可靠性也是很高的？這樣可以避免很多重復性的勞動，充分利用現有的數學成果，使我們能夠盡快地“站在巨人肩上”開展工作？本書利用MATLAB強大的科學計算和符號運算功能，輕鬆跨越繁瑣的公式推導和復雜的編程技巧，獲得最佳的學習效率？這種方式的目的是把重點放在每一種結構可靠度的分析方法上，而不去細摳數學計算上的小節，例如不再需要推導針對每種概率分布所用的具體的公式，不用將注意力集中在書中齣現的Gram-Schmidt正交化過程處理？矩陣特徵值問題？矩陣Cholesky分解？copula隨機數生成等具體方法及其實現上，並且不易齣錯？
本書利用富於啓發性的例子說明問題，圍繞著許多結構可靠度計算實例編寫程序，每個例子都提供瞭建模和計算所需的MATLAB腳本？提供這些程序的目的之一是為瞭充分說明算法，闡明分析過程涉及的各個步驟，化解算法中的各個難點？作者沒有去編製包羅各種方法？處理各種情況的通用程序，而是緊密結閤所介紹的方法，這樣做對於深刻理解方法的細節具有很強的啓發性？通過這些源程序的引入，作者希望使讀者的主要精力不再耗費在編程上，而放在探究可靠度的分析方法上;另外，讀者可以利用這些腳本資源做自己想做的事？
由於將大量常規的計算方法問題交由MATLAB完成，本書所附的程序都很簡潔？通常一個典型的程序大約有數十行代碼，相當於算法僞代碼的長度，非常適閤小型計算機？本書的程序大多數在整體結構上具有相似性？通用性，作者也注意使程序規範統一，因此，本書的程序易讀懂，易改動，易擴充？每個變量名都可望文生義，很容易“猜”齣其含義(程序中使用的標識符可參見附錄A)？這些程序隻需稍加改造，就可以靈活方便地用來分析彆的問題，所需要注意的隻是變量概率分布類型？結構功能函數及其導數等方麵？
作者相信，如果利用更為復雜些的MATLAB功能，如用符號運算功能來自動完成功能函數求導，還可以使程序更為一般化些，但本書的程序隻是為瞭說明各種方法，僅利用瞭MATLAB的數值運算功能？因此，書中的程序是傳統的純粹數值分析程序，保持瞭簡明性的特點，而且容易移植？
齣於說明結構可靠度計算方法的目的，本書程序盡量避免過於詳細的輸入和輸齣操作說明，不在可視化和前後處理方麵作過多考慮？在此期望讀者能用自己結構可靠度計算編寫的程序進行輸入數據的前處理和圖形化輸齣操作？本書的程序一般不加注釋，僅在有些值得注意之處作簡單的點綴式說明，並且之後再次齣現時也一律不重復說明？
為瞭有效地使用本書，讀者應該對MATLAB軟件比較熟悉，包括數據輸入？繪圖和簡單的計算？相關的MATLAB的m文件等？可能的話，讀者可以親自運行一下書中感興趣的程序，一定會有所感悟？書中的程序既體現瞭可靠度分析方法的各個步驟，又包含瞭全部的計算細節，認真閱讀這些程序也是很必要的？
本書所有程序都在最新版本的MATLAB上調試通過？
1.3內容安排
結構可靠度的計算方法很多，書中盡量介紹那些比較成熟？好用的方法？有一些方法[24，25]，因不具有明顯優勢或缺乏實用性？精度較差等原因，則沒有介紹？
以下是本書的具體內容及其簡要評述，由此可以瞭解結構可靠度計算方法的梗概，也可在需要選擇某一方法時作為簡單參考？
第1章作為本書的導言，對書中用到的背景知識作瞭一個交代，介紹MAT-LAB軟件並說明本書利用它解決問題的理由，簡述瞭本書的重要內容安排，並對書中齣現的數學記法作瞭約定？
第2章給齣瞭結構隨機可靠度的基本概念，主要是為瞭說明結構可靠度分析的任務和在學科中的地位？分彆給齣瞭基本隨機變量？結構的極限狀態？結構可靠度及可靠指標的概念，並將可靠指標與安全係數作瞭比較？
第3章介紹結構可靠度的一次二階矩方法，包括中心點方法和設計點方法，在非正態隨機變量處理方麵介紹瞭JC法？等概率正態變換方法？簡化Paloheimo-Hannus方法，在隨機變量的相關性處理上介紹瞭Rosenblatt變換方法？綫性變換方法以及Nataf變換方法？通常認為，在求解結構可靠度的一次二階矩方法中，JC法並結閤Nataf變換是應用最廣泛的一種方法？
第4章圍繞結構可靠度的二次二階矩方法，介紹瞭Breitung方法和Laplace漸近方法？對於特定的問題，當結構的功能函數的非綫性程度較高，利用一次二階矩方法計算精度欠佳時，可以考慮采用這種方法？
第5章圍繞結構可靠度的二次四階矩方法，給齣瞭最大熵方法和最佳平方逼近方法？這種方法充分利用瞭基本隨機變量的各階矩的信息，與二次二階矩方法從不同的理論體係齣發，因而是平行的兩種算法，目前無法判斷孰優孰劣？
第6章描述瞭結構可靠度的漸近積分方法？這是直接從失效概率的積分定義
齣發，將積分域邊界即失效麵作Taylor級數的替換，計算結構失效概率的漸近積分的方法？
第7章介紹結構可靠度分析的響應麵方法？響應麵方法用假設的簡單函數作為結構的功能函數，通過迭代調整函數中的待定參數，一般都能滿足實際工程的精度要求，適用於結構的功能函數的解析錶達式不明確或很復雜的情形？
第8章介紹結構體係可靠度的分析計算方法？對結構體係及其可靠度作瞭討論，並給齣瞭體係可靠度的一般計算錶達式，主要討論瞭串聯體係和並聯體係的失效概率的計算方法？此外，對於結構體係計算中涉及的多元正態分布函數的計算問題也作瞭詳細闡述？
第9章闡述計算結構可靠度的MonteCarlo方法？這是結構可靠度分析的一種最基本的方法，通常也是相對比較準確的方法？主要介紹瞭直接抽樣？重要抽樣？漸近重要抽樣？方嚮抽樣？Latin超立方抽樣等MonteCarlo方法？
第10章給齣瞭基於人工神經網絡的結構可靠度分析方法，包括基於人工神經網絡的一次二階矩方法？二次二階矩方法和MonteCarlo方法？這些方法利用人工神經網絡獨特的學習能力？適應能力，可以較好地逼近極限狀態方程，故適於大型復雜結構功能函數為隱式的情形？
第11章引入模糊集的概念，考慮到結構失效準則的不明確性以及結構參數的模糊性，介紹瞭結構模糊隨機可靠度的分析方法？這種方法利用模糊隨機事件的概率，將具有模糊失效準則的結構的模糊隨機可靠度問題轉化成隨機可靠度問題，適於結構和結構體係的模糊隨機可靠度分析？
本書除瞭第1章和第2章為基本內容和基本概念的介紹，其他各章均圍繞結構可靠度某一種方法展開討論，內容相對獨立，讀者可以按照所需有選擇地閱讀？
1.4記法規定
書中采用通用的數學符號和記法，如嚮量或矩陣用斜黑體字母錶示，上標.錶示其轉置等？特彆地，下麵的幾點規定是需要注意的:
(1)嚮量默認為列嚮量？
嚮量X=(12n).錶示一個具有個元素i的列嚮量，其矩陣形式為[12n].或[i]n1？嚮量X的2-範數簡單地記作=
(2)函數對所有嚮量的分量或矩陣的元素的導數，有時采用嚮量或矩陣的實體符號來錶示？
這種錶達方式就是按照嚮量分量或矩陣元素的順序依次求導，並曆遍所有分量或元素？下麵說明本書用到的幾種錶達方式的含義？
設X為維嚮量，(X)為X的標量函數，一階導數

前言/序言

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不錯

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書不錯。實驗室買書一起買的。

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非常不錯的一本書，值得深入學習

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質量比較好。

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非常給力的書，包裝很完美

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還行吧，有待改進，代理模型的東西太少

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