近日，电子科技大学机械与电气工程学院可靠性与设备健康管理研究所石岩老师指导的2020级本科生陈远虑在工程随机分析领域知名期刊《Probabilistic Engineering Mechanics》上发表论文“Uncertainty Analysis of Structural Output with Closed-form Expression Based on Surrogate Model”。机械与电气工程学院为论文第一单位，陈远虑同学为论文第一作者，石岩老师为通讯作者。该工作以求解复杂结构响应的均值和方差为目标，基于代理模型构建了自适应更新学习函数及迭代策略，从而以尽可能少的计算成本得到较高精度的不确定性量化结果。
图1 所提方法迭代示意图
工程实际中复杂结构往往存在多种不确定性，这些不确定性会对结构性能产生重要影响，进而影响结构运行的安全性和可靠性。因此，对复杂结构的输出不确定性进行量化研究具有重要的工程价值。传统数字模拟方法在对结构输出不确定性进行量化时，需要多次调用真实有限元模型进行计算，这一过程需要耗费巨大的时间和经济成本，在工程实际中难以实现。为此，本文基于Kriging代理模型，提出了一种有效的自适应不确定性分析方法。
图2 输出不确定性分析结果
文所提方法通过考虑模型预测的不确定性，建立了复杂结构输出均值与方差的解析表达式，并且对输出均值的后验方差进行了量化研究。此外，以复杂结构响应函数的预测均值和方差为指标，构建了自适应更新学习函数及迭代策略，从而以尽可能少的计算成本促使代理模型的预测精度达到最佳。最终，通过飞机加强肋等复杂结构的不确定性分析，表明了所提方法在处理复杂工程结构不确定性量化问题的巨大潜力。
本论文研究工作由陈远虑入选机电学院“智能装备可靠性登顶计划”科研育人计划后，在可靠性与设备健康管理研究所石岩老师指导下独立完成。
机械与电气工程学院科研育人“智能装备可靠性登顶计划”项目负责人为黄洪钟教授，科研育人分项目的负责人为丁杰雄、李迅波、汪忠来、王伟教授。该登顶计划有四个终极挑战项目：机器人干活有多准；工业智能感知与质量大数据；仿生扑翼器向往可靠的天空；基于数字孪生的智能车间运维。在计划实施中采用“一次选拔，两次纳新，三次退出”的动态管理模式 。参与计划的学生在系统性的、逐级通关的登顶过程中提升解决工程问题的能力、提升创新能力、团队合作能力、领导能力等综合能力。
《Probabilistic Engineering Mechanics》是Elsevier旗下工程随机分析领域知名期刊，该期刊旨在推动概率和统计方法在工程力学中的应用和发展，主要处理在航空航天、土木、海洋、机械和核工程等不同技术学科中遇到的当代固体/结构和流体力学问题的概率和统计方法。
本文转自：电子科大本科招生
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