《表3 可靠度评估结果：基于Copula函数及确定优化的结构可靠度评估》

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《基于Copula函数及确定优化的结构可靠度评估》

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在本算例中，证据变量离散点数据来源于文献[18]，并对材料参数进行调整后，将自编程序计算结果作为对比参考。将证据变量x1，x2转换为在[0，1]上的均匀变量。然后由式（9）计算得出Kendall秩相关系数τ=0.683 3。根据式（10）中给出的Copula函数相关性系数θ与Kendall秩相关系数τ的微积分关系，求得各Copula函数的相关性系数θ见表1。对于该算例，沿用Bayesian方法选取最优Copula函数，各Copula函数的权重比由表1给出，符合证据变量的最优Copula函数为Gumbel Copula函数。证据变量x1，x2的区间分布与边缘BPA由表2给出。当充分考虑证据理论相关性模型与最优Copula函数的内在关系后，本文将确定性优化算法的表达式（18）引入可靠性评估过程中，得出极限状态函数在各焦元中的极值。在此基础上，悬臂梁可靠度评估结果如表3所示，从结果中可以明显看出，本文算法在保证计算精度的条件下，很大程度地提高了计算效率。